应用回归分析：研究利器

"Applied Regression Analysis: A Research Tool" 是一本由John O. Rawlings、Sastry G. Pantula和David A. Dickey合著的统计回归分析教材，旨在帮助科学家和非统计学家掌握回归分析的基本概念和应用。 该书的核心知识点包括： 1. 最小二乘估计法(Least Squares Estimation): 作为回归分析的基础，最小二乘法是确定模型参数的一种强大方法，书中深入浅出地解释了如何正确使用它进行研究。 2. 回归概念理解: 书中强调深入理解回归分析的概念对于充分利用最小二乘分析至关重要。这包括简单线性回归、矩阵运算和多元回归的关键概念。 3. 变量选择与评估标准: 讨论了选择回归变量的方法和标准，以及几何解释，帮助读者理解如何构建有效的回归模型。 4. 多种模型类型: 除了基本的线性模型，还涵盖了多项式回归、三角函数模型、方差分析、非线性模型、时间序列分析、逻辑回归、随机效应模型和混合效应模型等，扩展了读者在不同领域的应用能力。 5. 案例研究与实际数据: 通过详细的实际案例研究和基于真实数据集的练习，巩固理论知识，提高解决实际问题的能力。 6. 教育背景与适用人群: 本书适合作为非统计专业研究生的入门课程教材，也适合研究人员作为参考书，同时为从基础统计方法到理论线性模型课程的学习提供了桥梁。 7. 作者背景: 三位作者在统计学领域有深厚的学术背景和教学经验，其中John O. Rawlings是美国统计协会和作物科学学会的院士，Sastry G. Pantula和David A. Dickey都是北卡罗来纳州立大学的杰出教师。 8. 相关教材系列: 本书属于Springer Texts in Statistics系列，这个系列还包括其他著名统计学教材，如"An Introduction to Probability and Stochastic Processes"、"Theory of Multivariate Statistics"等，为学习者提供了一套全面的统计学资源。 "Applied Regression Analysis: A Research Tool"是一本实用且全面的统计回归分析教材，不仅讲解了回归分析的基本原理，还覆盖了多种模型和实际应用，有助于读者在科研工作中有效运用统计工具。