|
Оглавление
 Предисловие к русскому изданию Глава 6. Выбор «наилучшего» уравнения регрессии 6.0. Введение 6.1. Метод всех возможных регрессий 6.2. Метод выбора «наилучшего подмножества» предикторов 6.3. Метод исключения 6.4. Шаговый регрессионный метод 6.5. Недостаток, который следует понять, не придания ему слишком большого значения 6.6. Вариации предыдущих методов 6.7. Гребневая (ридж) регрессия 6.8. ПРЕСС 6.9. Регрессия на главных компонентах 6.10. Регрессия на собственных значениях 6.11. Ступенчатый регрессионный метод 6.12. Резюме 6.13. Вычислительные аспекты шаговой регрессии 6.14. Робастная (устойчивая) регрессия 6.15. Некоторые замечания о пакетах прикладных программ по статистике Приложение 6A. Каноническая форма гребневой регрессии Упражнения Ответы к упражнениям Глава 7. Два типичных примера 7.0. Введение 7.1. Первая задача 7.2. Исследование данных 7.3. Выбор первого фактора для включения в регрессию 7.4. Построение новых переменных 7.5. Включение в модель взаимодействия 7.6. Расширение модели 7.7. Вторая задача. Численные примеры поверхности второго порядка, построенной для трех и для двух факторов Упражнения Ответы к упражнениям Глава 8. Множественная регрессия и построение математической модели 8.0. Введение 8.1. Планирование процесса построения модели 8.2. Разработка математической модели 8.3. Проверка и использование математической модели Глава 9. Приложение множественной регрессии к задачам дисперсионного анализа 9.0. Введение 9.1. Односторонняя классификация. Пример 9.2. Регрессионный анализ для примера с односторонней классификацией 9.3. Односторонняя классификация 9.4. Регрессионная обработка односторонней классификации с использованием исходной модели 9.5. Регрессионная обработка данных в случае односторонней классификации: независимые нормальные уравнения 9.6. Двусторонняя классификация с равным числом наблюдений в ячейках. Пример 9.7. Регрессионная обработка примера с двусторонней классификацией 9.8. Двусторонняя классификация с равным числом наблюдений в ячейках 9.9. Регрессионная обработка двусторонней классификации с равным числом наблюдений в ячейках 9.10. Пример. Двусторонняя классификация 9.11. Комментарии Упражнения Ответы к упражнениям Глава 10. Введение в нелинейное оценивание 10.0. Введение 10.1. Метод наименьших квадратов в нелинейном случае 10.2. Оценивание параметров нелинейных систем 10.3. Пример 10.4. Некоторые замечания о реп ара метризации модели 10.5. Геометрия линейного метода наименьших квадратов 10.6. Геометрия нелинейного метода наименьших квадратов 10.7. Нелинейные модели роста 10.8. Нелинейные модели: другие работы Упражнения Ответы к упражнениям Приложения Приложение А Приложение Б Приложение В Библиография Дополнительная библиография, составленная переводчиками Словарь терминов, относящихся к регрессионному анализу |