《应用回归导论》是格致方法？定量研究系列之一种。作者用简洁、清晰的文字扼要地介绍了应用回归分析入门和非技术性的内容。针对如何正确运用和滥用回归分析的后果，作者巧妙地运用实际例子进行阐述，这些例子包括：收入的决定因素、影响采煤业死亡事故的因素、阿根廷大选中的左右贝隆所获选票的因素以及其他一些回归分析的实际应用。在案例分析中，作者先列出假设，然后阐述每个假设在实际运用中的实质含义。最后，作者还介绍了多元回归的原理及应用。

出版说明
总序
序
第1章二元回归：拟合一条直线
第1节精确关系与非精确关系
第2节最小二乘法则
第3节数据
第4节散点图
第5节斜率
第6节截距
第7节预测
第8节评估解释效能：R2
第9节 R2与r
第2章二元回归：假设与推断
第1节回归假设
第2节置信区间与显著性检验
第3节单尾检验
第4节显著性检验：一个经验法则
第5节参数估计不显著的原因
第6节 y的预测误差
第7节残差分析
第8节对采煤业死亡事故的安全执法的效果：一个
二元回归案例
第3章多元回归
第1节一般方程
第2节解释参数估计
第3节置信区间和显著性检验
第4节 R2
第5节预测y值
第6节交互效应的可能性
第7节四变量模型：修正设定错误
第8节多重共线性问题
第9节高度多重共线性：一个例子
第10节自变量的相对重要性
第11节回归模型拓展：虚拟变量
第12节采煤业死亡事故的决定因素：一个多元回归案例
第13节下一步？
注释
参考文献
译名对照表

精彩书摘

　　《应用回归导论》：
　　每一种可能性均存在利弊。第一种调整方法简单地通过剔除奇异点而忽略这个问题，其主要的缺陷是减少了样本量以及丢失了其附加的信息。第二种调整方法保留了在第一个调整方法中可能丢失的信息，然而，让问题变得很麻烦的是，我们必须考虑同一个模型在实证上的两个版本。第三种调整方法仅仅使用一个方程，其保留了所有样本并且能够让奇异点更接近回归直线，然而，这样的结果可能会牺牲以原来的单位衡量时所可能具有的简单明了的解释。第四种调整方法可能揭示奇异点并不是非典型的个案，而是实际上拟合到一个更为一般的模式——可能是非线性。一个明显的限制是在非实验的社会科学研究中，我们不可能收集更多的观测。没有哪一种调整方法适合所有情况，相反，在决定如何处理一个奇异点的问题时，我们必须考虑研究的问题和特定的散点图所呈现的外观。
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