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第一章 绪论 1

§1-1 回归分析在观测资料整理中的意义 1

§1-2 回归分析和相关分析 2

§1-3 回归方程式 3

§1-4 回归参数估计的最小二乘法与最大似然估计法 5

第二章 一元线性回归及其应用 7

§2-1 一元线性回归的基本原理和方法 7

§2-2 一元线性回归方程的有效性与精度等问题 16

§2-3 电子计算机在一元线性回归方程中的应用 37

§2-4 一元线性回归方程的稳定性 42

§2-5 根据回归方程预报 y的取值的补充说明 49

§2-6 对观测数据的评价和对观测工作的要求 55

§2-7 回归分析中的统计检验 57

§2-8 两条回归直线的比较 76

§2-9 一元回归曲线——线性化变换分析法 92

§2-10 配曲线回归方程的有效性和精度问题 105

第三章 多元线性回归分析和应用 112

§3-1 二元线性回归、回归平面 113

§3-2 k元线性回归——回归超平面 122

§3-3 多元线性回归方程的有效性和精度问题 126

§3-4 两个多元线性回归方程的比较 167

§3-5 自变量在多元回归方程中的重要性考察 171

§3-6 多元线性回归分析的步骤总结 184

第四章 多项式回归及用正交多项式配回归 189

§4-1 多项式回归 189

§4-2 加权多项式回归 195

§4-3 正交多项式配回归 198

§4-4 在电子计算机上实现正交多项式配回归 217

第五章 最佳回归方程和逐步回归分析 231

§5-1 观测数据中具体问题的多因子性质 231

§5-2 最佳回归方程的概念 239

§5-3 选择最佳回归方程的方法 239

§5-4 逐步回归方程中挑选和剔除因子的概念 246

§5-5 逐步回归分析法的具体步骤 257

§5-6 逐步回归分析的计算实例 300

§5-7 在电子计算机上实现逐步回归分析 333

第六章 插值函数 339

§6-1 概述 339

§6-2 拉格朗日(Lagrange)插值 340

§6-3 在电子计算机上实现拉格朗日一元n点插值 357

§6-4 分段插值 358

§6-5 样条(Spline)插值函数 361

§6-6 在电子计算机上实现样条插值函数的计算 382

§6-7 数值积分 386

附录 391

§6-8 在电子计算机上实现数值积分 394

附表1 u 检验的 u_a值表 397

附表2 小子样t_a分布数值表 398

附表3 x~2检验的x~2分布表 399

附表4 F检验的F分布表 400

附表5 正交多项式表 406