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实用回归分析 第2版

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本书作者:何晓群/闵素芹

统计学是一门收集、整理和分析数据的科学和艺术。这里的“数据”通指“信息的载体”,涵盖了大千世界中的文本、图像、视频、时空数据、基因数据等。统计学是一个独立的学科,在历史上曾隶属于数学,但统计学与数学有着本质的区别,因此统计学教育有其自身的特点和要求,这些特点表现为:(1)统计学研究的是随机现象,而数学研究的是确定性的规律;(2)统计学是一门应用性很强的学科,许多概念和原理来自于实际的需要,不是数理逻辑的产物;(3)数据在统计学中扮演了重要的角色。目前,统计学已被列为一级学科。

以上是读后感,我的学习笔记如下

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为了在学习回归分析之前对该课程的思想方法、主要内容、发展现状等有个概括的了解,本章将由变量间的相关关系,引申出社会经济与自然科学等现象中的相关与回归问题,并扼要介绍“回归”名称的由来及近代回归分析的发展,回归分析主要研究的内容,以及建立回归模型的步骤与建模过程中应注意的问题.

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从前面的例子已能大致体会到诊断变量间多重共线性的思想.一般情况下,当回归方程的解释变量之间存在着很强的线性关系,回归方程的检验高度显著时,有些与因变量y的简单相关系数绝对值很高的自变量,其回归系数不能通过显著性检验,甚至出现有的回归系数所带符号与实际经济意义不符,这时就认为变量间存在着多重共线性.多年来,关于多重共线性的诊断及多重共线性严重程度的度量是统计学家们讨论的热点,已经提出了许多可行的判断方法,下面只介绍两种主要方法.

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