本书主要内容包括线性回归的基本方法,回归诊断,自变量选择,回归系数的有偏估计及其它方法等五章。

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。

《应用回归分析(第3版)》写作的指导思想是在不失严谨的前提下，明显不同于纯数理类教材，努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透，结合统计软件全面系统地介绍回归分析的实用方法，尽量结合中国社会经济、自然科学等领域的研究实例，把回归分析的方法与实际应用结合起来，注意定性分析与定量分析的紧密结合，努力把同行以及我们在实践中应用回归分析的经验和体会融入其中。 回归分析是统计学中一个非常重要的分支，在自然科学、管理科学和社会经济等领域有着非常广泛的应用。《应用回归分析(第3版)》是针对统计学专业和财经管理类专业教学的需要而编写的。

《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。

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

“我们乐于向读者推荐本书，并建议大学教师将本书作为‘回归分析’课程的教材，尝试一种新的教学方法。” ——郑忠国（北京大学） “总之，这本优秀的教材价值非凡，不断更新。书中通过大量精心设计的例子，向读者全面展示持久不衰的回归分析处理数据的技巧。毫无疑问，在统计教学中，这本书将一如既往地被经常采用。” ——国际统计评论 本书已在世界范围内畅销三十多年，被美国斯坦福大学、哥伦比亚大学、康奈尔大学、纽约大学以及加拿大麦克马斯特大学等众多名校采用为教材，曾被译成德语、日语等版本。内容涉及简单线性回归、多元线性回归、岭回归、逻辑斯谛回归、泊松回归、稳健回归、变量变换和变量选择等，既有传统的统计分析，也有一些不那么传统的统计分析，目标是挖掘数据内在的结构。本书强调的是数据分析的技巧，而不是统计理论的发展，采用丰富的实例，形象生动而又系统详尽地阐述了回归分析的基本理...(展开全部)

本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS软件外,还融入了*流行的JMP软件和R软件，来阐释相关技术方法。配套资源很丰富，数据、教学PPT等可免费下载