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| 編輯推薦： |
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《回归诊断简介》针对回归中经常出现的影响估计精度的因素，对研究者的假设提出质疑，运用回归诊断判断假设的合理性并处理回归分析中存在的问题。本书从回归分析中析出几大重要方法，如蕞小二乘回归、蕞大似然法、共线性、非线性、离散数据等，对该问题进行解释，结构分明，叙述清楚。
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| 關於作者： |
约翰福克斯（John Fox）
加拿大多伦多市约克大学的社会学、数学和统计学教授，并担任社会调查研究所统计咨询服务协调人。目前的研究工作主要包括统计学方法与加拿大的政治经济学研究。
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| 目錄：
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序
第1章 概论
第2章 最小二乘回归
第1节 回归模型
第2节 最小二乘估计
第3节 回归系数的统计推论
第4节 一般线性模型
第3章 共线性
第1节 共线性与方差膨胀
第2节 对共线性的处理：没有速效方法
第4章 奇异值与强影响数据
第1节 测量影响力：预测值
第2节 查找奇异值：学生残差
第3节 测量影响程度：Cook距离与其他诊断方法
第4节 诊断统计量中的数值截断点
第5节 联合的强影响观测子集：偏回归图
第6节 非同寻常的数据应该被抛弃吗？
第5章 非正态分布误差
第1节 残差的正态分位数比较散点图
第2节 残差的直方图
第3节 通过转换矫正不对称
第6章 不一致的误差方差
第1节 寻找不一致的误差方差
第2节 矫正不一致的误差方差
第7章 非线性
第1节 残差与偏残差散点图
第2节 进行线性转换
第8章 离散数据
第1节 检验非线性
第2节 检验不一致误差方差
第9章 最大似然法、计分检验和构造变量
第1节 y的Box-Cox转换
第2节 对x的Box-Tidwell转换
第3节 对不一致误差方差的矫正
第10章 建议
第1节 计算诊断量
第2节 延伸阅读
附录
参考文献
译名对照表
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| 內容試閱：
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在社会科学的数据分析中，回归可谓是最常用的方法。通过计算机，获得一个估计的回归方程就和数1-2-3一样简单，事实的确如此，因为利用任何一个软件程序，研究者都可以按如下操作：1-加载样本数据；2-确定回归方程；3-利用普通最小二乘法进行估计，而这将获得一个类似下面的结果：
但是，这个估计的结果如实的反应了真实世界的状况吗？例如，在X2保持不变的情况下，X1一个单位的变化是否将导致Y产生71.5的预期变化？我们往往可以非常自信的谈论总体估计的精确度。但是，我们对回归结果的信任程度取决于是否能够成功处理以下常见问题：多元共线性， 奇异值，非正态，异方差性，以及非线性。
福克斯（Fox）教授将诊断（diagnostics）引申为发现上述这些问题。例如奇异观测值，或更概括地讲，即强影响（influential）观测值产生的问题。除了那些可以展示某一极端值如何影响回归直线的常用图形外，福克斯对其他测量方法也进行了阐释：预测值hat-values，学生残差（studentized residuals），Cook距离，以及偏回归散点图（partial-regression plots）。这些测量方法大多可以通过常用的软件程序获得，例如SAS或SPSS。
在对回归进行了诊断之后，福克斯专注寻找可能的解决办法。关于此类的问题非常多，例如：如果具有高度的共线性，则这个变量需要被剔除出回归方程吗？如果有奇异值出现，这个观测是否应该被舍弃？当误差的分布是偏斜的，是否应该对其进行一些变换？在异方差性存在的情况下，是否应该使用加权最小二乘法（weighted-least-square）以解决这一问题？当非线性问题存在时，是否应该使用次方转换（power transformation）？在面对这些重要的问题时，应尽量避免使用机械的权宜方法。正如作者在本书中不断强调的，这些方法永远不能取代判别和思想。
为了使得解释更加丰富，福克斯利用了许多数据作为例子：美国的人口普查，职业声望，人们报告的体重，加拿大公司中连锁的董事会。 这些例子使得本书中的诊断适用于广大的回归方法使用者。此外，对那些有意受到更高级训练的读者，可以在附录中寻找答案（例如：对用于解决高度共线性的岭回归ridge regression的评估）。每一个使用回归分析的都理所应当的需要进行一系列回归诊断。而这本专著也可谓是对回归诊断介绍中的巅峰之作。
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