《应用回归分析：研究工具》第二版简介

《应用回归分析：一项研究工具》（Applied Regression Analysis: A Research Tool, Second Edition）是一本由John O. Rawlings、Sastry G. Pantula和David A. Dickey合著的统计学专著，它属于Springer出版的"Springer Texts in Statistics"系列。该书旨在为研究人员和实践者提供实用的工具，帮助他们理解和应用回归分析这一强大的统计方法。作者们在书中结合了理论与实践，强调了回归分析在社会科学、生命科学以及经济等领域中的关键作用。 回归分析是统计学中的核心概念，它是一种预测和理解变量之间关系的方法。本书详细介绍了线性回归、多元回归、时间序列分析、广义线性模型（如逻辑回归）以及它们在处理复杂数据集时的应用技巧。作者们邀请了George Casella、Stephen Fienberg和Ingram Olkin等知名学者作为顾问，确保了内容的专业性和深度。 书中涵盖了以下部分内容： 1. **基本概念** - 定义了回归分析的基本原理，包括自变量、因变量、参数估计和假设检验，以及如何通过最小二乘法估计模型参数。 2. **线性回归** - 介绍了简单和多元线性回归模型，以及如何解释模型的系数意义。 3. **多元回归模型** - 包括主成分分析、因子分析和多变量适配，探讨了模型选择和模型诊断的重要性。 4. **时间序列分析** - 讲述了趋势分析、季节性分解、自相关性和移动平均，以及如何进行时间序列预测。 5. **广义线性模型** - 如何处理非正态响应变量，特别是通过log-linear models和logistic regression处理分类问题。 6. **实际应用示例** - 提供了大量的实例和案例研究，帮助读者理解回归分析在实际问题中的应用策略。 此外，书中还提到了其他经典的统计教材，如Alfred的《生命和社会科学统计基础》、Berger的《概率与随机过程入门》等，以便读者能在更广泛的统计框架下深化理解。 《应用回归分析：一项研究工具》是一本深入浅出的指南，不仅适合专业研究人员，也对希望提升数据分析技能的研究生、教师和工程师具有很高的参考价值。通过阅读这本书，读者可以掌握回归分析的基本原理，学会如何有效地运用这项技术来解决实际问题，并且了解其在现代数据分析中的核心地位。