Предисловие к третьему изданию 13
Глава 1. Предварительные сведения 19
Приложение 2А. Данные о работе паровой котельни 75
Глава 3. Исследование уравнения регрессии 77
Приложение 3А. Нормальные графики 108
Приложение 3Б. Команды системы MINITAB 115
Глава 4. Подбор прямой: специальные темы 117
Упражнения к главам 2–4 139
Глава 5. Регрессия в матричных терминах: случай
прямой линии 165
Упражнения к главе 5 186
Глава 6. Случай общей регрессии 191
Приложение 6А. Полезные сведения о матрицах 207
Глава 7. Дополнительная сумма квадратов и критерии
для нескольких параметров 209
Приложение 7А. Ортогональные столбцы в матрице X 228
Приложение 7Б. Последовательные суммы квадратов
в случае двух предикторов 231
Упражнения к главам 6 и 7 234
Глава 8. Сериальная корреляция остатков и критерий
Дарбина-Уотсона 245
Упражнения к главе 8 268
Глава 9. Подробнее о проверке подобранных моделей 275
Упражнения к главе 9 288
Глава 10. Множественная регрессия: дополнительные
вопросы 291
Приложение 10А. Метод неопределенных множителей Лагранжа 309
Упражнения к главе 10 311
Глава 11. Смещение регрессионных оценок,
математическое ожидание средних квадратов и сумм
квадратов 313
Упражнения к главе 11 321
Глава 12. Полезность регрессионных уравнений, большие
значения F и R2 323
Приложение 12А. Насколько значимой должна быть регрессия? 328
Упражнения к главе 12 332
Глава 13. Модели, содержащие различные функции
предикторов. Полиномиальные модели 335
Упражнения к главе 13 360
Глава 14. Преобразование переменной отклика 365
Упражнения к главе 14 388
Глава 15. Фиктивные переменные 395
Упражнения к главе 15 419
Глава 16. Выбор наилучшего регрессионного уравнения 431
Приложение 16А. Данные задачи Хальда,
корреляционная матрица и все 15 возможных регрессий 460
Упражнения к главе 16 468
Глава 17. Плохо обусловленные данные регрессии 487
Приложение 17А. Преобразование матрицы X
с целью ортогонализации столбцов 505
Упражнения к главе 17 508
Глава 18. Гребневая регрессия 511
Приложение 18А. Связь гребневых оценок с МНК-оценками 523
Приложение 18Б. Гребневая регрессия и
среднеквадратичная ошибка 524
Приложение 18В. Каноническая форма гребневой регрессии 525
Упражнения к главе 18 528
Глава 19. Обобщенные линейные модели (GLIM) 529
Упражнения к главе 19 539
Глава 20. Ингредиенты смеси в качестве предикторов 541
Приложение 20А. Переход от q переменных
смешивания к q - 1 рабочей переменной 557
Упражнения к главе 20 560
Глава 21. Геометрия метода наименьших квадратов 563
Приложение 21А. Обобщенные обратные матрицы 582
Упражнения к главе 21 585
Глава 22. Больше о геометрии метода наименьших
квадратов 589
Упражнения к главе 22 603
номы и сводные данные 607
Упражнения к главе 23 616
Глава 24. Приложение множественного регрессионного
анализа к задаче анализа дисперсии 621
Упражнения к главе 24 650
Глава 25. Введение в нелинейное оценивание 657
Упражнения к главе 25 718
Глава 26. Робастная регрессия 733
Упражнения к главе 26 755
Глава 27. Процедуры тиражирования выборки (бутстреп) 757
Приложение 27А. Пример программы для системы
MINITAB: бутстреп с использованием остатков 762
Приложение 27Б. Пример программы для системы
MINITAB: бутстреп с использованием пар 763
Дополнительные замечания 764
Упражнения к главе 27 765
Литература 767
Контрольные вопросы 787
Ответы к упражнениям 793
Таблицы 887
Список сокращений 897
Предметно-именной указатель 899