本书旨在为用模型法对因变量做智能分析提供必须的工具。虽然本书的重点是介绍回归分析，但对其他线性模型，如方差分析、协方差分析和二分应变量的分析，及非线性回归也有所涉猎。 在上篇的三章中，首先复习了基本的统计方法，其目的在于为线性模型的应用，进而为以后的简单线性和多元回归方法的理论和方法的学习打下良好的基础。 中篇由4、5、6三章组成。这三章不仅对回归分析中经常遇到的许多实际问题进行了比较深入的讨论， 而且还对这些问题的补救办法提出了一些建议。 下篇包括第7章之后的所由章节。主要介绍回归模型的其他用法，这些用法包括多项式模型，自变量和因变量经过变换的模型、非线性模型和含有定类应变量的模型等。

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《回归分析》源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义，从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外，《回归分析》还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和Iogit模型等方面的内容。

本书源于作者多年教授回归分析的课程讲义。从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还含盖了对很多在社会科学中实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数（spline function）回归和阶跃函数（step function）回归等。此外，本书还涉及到通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和logit模型等作为基本线性回归分析扩展和延伸。

本书是世界上简单的回归分析教科书，它通过漫画式的情景说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每篇末还附有文字说明，只要跟着这些简单的习题进行操练，你就能在短时间内成为回归分析达人！

本书是一本优秀的统计模型教材，着重讲解线性模型的应用问题，包括广义最小二乘和两步最小二乘模型，以及二分变量的probit及logit模型的应用。还包括关于研究设计、二分变量回归及矩阵代数的背景知识。此外，本书附有大量的练习，并且其中多数练习题在书后都有答案，便于读者学习、巩固和提高。 本书适合作为统计专业高年级本科生和低年级研究生线性模型课程的教材，同时也适合作为相关领域研究人员的参考书。

本书是一本优秀的统计模型教材，着重讲解线性模型的应用问题，包括广义最小二乘和两步最小二乘模型，以及二分变量的probit及logit模型的应用，还包括关于研究设计、二分变量回归及矩阵代数的背景知识。 这还是一本鼓舞人心的而又易读的书，无论是老师还是学生都会从中受益。

例解回归分析，ISBN：9787503744280，作者：（美）Samprit Chatterjee等著；郑明等译

应用回归分析，ISBN：9787300037578，作者：何晓群，刘义卿编著

《应用回归分析》(第2版)共分9章。第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍；第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用；第4章对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法；第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法；第6章对多重共线性的产生背景、诊断方法、处理方法等方面结合实际经济问题给予讨论，并增加了主成分回归的内容；第7章岭回归估计是解决共线性问题的一种非常实用的方法；第8章介绍了可化为线性回归的曲线回归、多项式回归，以及不能线性化的本质非线性回归模型的计算，是建立经济模型的必修内容；第9章分别介绍了自变量中含有定性变量和因变量是定性变量的回归问题，增加了因变量是多类别和有序变量的情况，是社会科学和医药卫生领域常遇到的情况。