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第1章 基础知识 1.书写规则 2.反函数 3.指数函数与自然对数函数 4.指数函数与对数函数的性质 5.微分 6.矩阵 7.数值数据和分类数据 8.离差平方和、方差、标准差 9.概率密度函数 第2章 回归分析 1.回归分析 2.回归分析的实例 3.回归分分析程中的注意事项 4.标准化残差 5.内插法和外插法 6.序列相关 7.直以外的回归方程 第3章 重回归分析 1.重回归分析的定义 2.重回归分析的实例 3.重回归分析过程中的注意事项 4.标准化残差 5.马氏距离以及重回归分析中的置信区间和预测区间 6.自变量为“不可测”数据时的重回归分析 7.多重共线性 8.“各自变量对因变量的影响”和重回归分析 第4章 Logistic回归分析 1.Logistic回归分析 2.极大似然法 3.因变量的处理方法 4.Logistic回归分析的实例 5.“Logistic回归分析过程”中的注意事项 6.Odds Rato(优势比) 7.“检验”的名称 8.BubbleChart(气泡图) 附景 用Excel笪笪看 1.自然对数的底 2.指数函数 3.自然对数函数 4.矩阵的乘法 5.逆矩阵 6.X2分布的攘轴坐标 7.X2分布的概率 8.F分布的横轴坐标 9.F分布的概率 10.(重)回归分析的(偏)回归系数 11.Logistic归方程的回归系数 参考文献
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侯沂伯
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