Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ (книга 2)

М.: Финансы и статистика, 1986. — 351 с.Работа американских ученых посвящена регрессионному анализу, применяемому во всех отраслях народного хозяйства н научных исследованиях. Второе издание (1-е изд. перевода — 1973 г. ) значительно переработано и дополнено новыми алгоритмами и сравнением их достоинств. В кн. 2 приводится описание модели, нелинейной по параметрам регрессии, обширная библиография и приложения.Для специалистов — статистиков, экономистов, социологов, научных работников.Предисловие к русскому изданию.
Выбор "наилучшего" уравнения регрессии.
Введение.
Метод всех возможных регрессий.
Метод выбора "наилучшего подмножества" предикторов.
Метод исключения.
Шаговый регрессионный метод.
Недостаток, который следует понять, не придавая ему слишком большого значения.
Гребневая (ридж) регрессия.
ПРЕСС.
Регрессия на главных компонентах.
Регрессия на собственных значениях.
Ступенчатый регрессионный метод.
Резюме.
Вычислительные аспекты шаговой регрессии.
Робастная (устойчивая) регрессия.
Некоторые замечания о пакетах прикладных программ по статистике.
Приложение.
Каноническая форма гребневой регрессии.
Два типичных примера.
Введение.
Первая задача.
Исследование данных.
Выбор первого фактора для включения в регрессию.
Построение новых переменных.
Включение в модель взаимодействия.
Расширение модели.
Вторая задача. Численные примеры поверхности второго порядка, построенной для трёх и для двух факторов.
Множественная регрессия и построение математической модели.
Введение.
Планирование процесса построения модели.
Проверка и использование математической модели.
Приложение множественной регрессии к задачам дисперсионного анализа.
Введение.
Односторонняя классификация. Пример.
Регрессионный анализ для примера с односторонней классификацией.
Односторонняя классификация.
Регрессионная обработка односторонней классификации с использованием исходной модели.
Регрессионная обработка данных в случае односторонней классификации: независимые нормальные уравнения.
Двусторонняя классификация с равным числом наблюдений в ячейках. Пример.
Регрессионная обработка примера с двусторонней классификацией.
Двусторонняя классификация с равным числом наблюдений в ячейках.
Регрессионная обработка двусторонней классификации с равным числом наблюдений в ячейках.
Пример. Двусторонняя классификация.
Комментарии.
Введение в нелинейное оценивание.
Введение.
Метод наименьших квадратов в нелинейном случае.
Оценивание параметров нелинейных систем.
Пример.
Некоторые замечания о репараметризации модели.
Геометрия линейного метода наименьших квадратов.
Геометрия нелинейного метода наименьших квадратов.
Нелинейные модели роста.
Нелинейные модели: другие работы.
Приложения.
Библиография.
Дополнительная библиография, составленная переводчиками.
Словарь терминов, относящихся к регрессионному анализу.Для каждой главы приводятся упражнения и ответы к ним.