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陈希孺对近代回归分析进行了研究。

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简介：
经典的回归分析的教材，通常被认为是该领域内学习和研究的重要参考资料。它系统地阐述了回归分析的基本理论、常用的方法以及实际应用，为读者提供了深入理解和掌握这一统计学分支的坚实基础。本书内容涵盖了从简单线性回归到多元线性回归、非线性回归等多种形式，并详细介绍了模型评估、诊断以及改进等关键环节。此外，教材还注重理论与实践相结合，提供了大量的实例和练习题，帮助读者更好地巩固所学知识并提升解决实际问题的能力。

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  • 近现代的回归分析——陈希孺的研究
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    陈希孺是中国著名统计学家，在近现代对回归分析领域做出了卓越贡献。他的研究深入浅出地解析了复杂数据间的关联性，对中国乃至世界统计学界产生了深远影响。 经典回归分析的教材涵盖了线性回归模型的基本理论与应用技巧，是学习统计学、经济学以及数据科学等领域的重要基础读物。这类书籍通常会详细介绍如何建立合适的数学模型来描述变量之间的关系，并通过实例展示如何使用这些方法进行数据分析和预测。 对于初学者来说，选择一本好的入门书籍非常重要。优秀的教材不仅能够帮助读者掌握回归分析的基本概念和技术细节，还能激发他们进一步探索相关领域的兴趣。因此，在挑选学习材料时应考虑书籍的清晰度、实用性和深度等方面因素。
     
  • 陈希孺的高等数理统计学
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    《陈希孺的高等数理统计学》是著名统计学家陈希孺先生的经典著作，深入浅出地阐述了数理统计的基本理论与方法，适合高年级大学生及研究生阅读。 高等数理统计学 陈希孺
     
  • 使用MATLAB进行回归分析
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    本课程将介绍如何利用MATLAB软件进行数据处理和回归分析，包括线性与非线性模型的应用、结果解读及可视化。 这个教程非常实用，能够帮助读者直观地了解回归分析的基本内容，并学会使用数学软件来解决回归分析的问题。
     
  • 概率论与数理统计(陈希孺版)
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    《概率论与数理统计》由著名数学家陈希孺院士编写，系统介绍了概率论和数理统计的基本理论、方法及其应用，是学习该领域的经典教材。 《概率论与数理统计》涵盖了初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析及方差分析等内容。书中包含了一些超出常规课程范围但具有重要理论和应用价值的材料，供教师和学者根据需要选择使用。 本书注重解释基础概念，并在设定的数学水平内力求论述严谨。书中有精选的一百多道习题，并提供了提示与解答部分以帮助读者巩固所学知识。《概率论与数理统计》适用于高等院校理工科非数学专业的学生作为教材，同时也适合具备一定数学背景（包括初等微积分和少量矩阵理论）的自学者使用。
     
  • SPSS线性回归分析研究论文
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    本论文深入探讨了利用SPSS软件进行线性回归分析的方法与应用，旨在通过实例解析其在统计学中的重要性和实用性。 本段落构建了一个包含八个因素的国家财政收入回归模型：总人口（X1，单位为万人）、农林牧渔业总产值（X2，单位为亿元）、国内工业生产总值（X3，单位为亿元）、国内建筑生产总值（X4，单位为亿元）、社会商品零售总额（X5，单位为亿元）、就业人员数量（X6，单位为万人），受灾面积（X7，单位为万公顷）以及能源生产总量（X8，单位为万吨标准煤）。通过应用逐步回归法，并借助统计软件SPSS13.0进行计算分析，探讨了各个因素对国家财政收入的影响程度。
     
  • 利用Excel进行多元线性回归分析以研究生产函数
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    本研究运用Excel工具开展多元线性回归分析，旨在探究不同因素对生产效率的影响，构建有效的生产函数模型。 本段落介绍了在EXCEL电子制表系统中进行生产函数的多元线性回归分析所使用的相关函数。主要采用的是LINEST函数来进行线性回归，并辅以使用INDEX与ROUND函数来辅助操作。LINEST函数通过最小二乘法对已知数据拟合最佳直线，返回描述此直线所需的一组数值数组。由于该函数输出为数值数组形式，必须作为数组公式输入到Excel中。本段落详细介绍了如何利用这些函数进行生产函数的多元线性回归分析。
     
  • 使用Stata进行logistic回归分析
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    本课程介绍如何运用统计软件Stata执行Logistic回归分析，涵盖数据准备、模型构建及结果解读等内容。 复旦大学经管学院提供使用Stata进行logistic回归的教学案例及详细指导方法。
     
  • 陈希孺——数理统计学的历史简介
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    《陈希孺——数理统计学的历史》一书简述了数理统计学科的发展历程、重要理论及关键人物，展现了该领域深厚的历史积淀与学术价值。 这是一本非常好的介绍数理统计知识的入门书籍。
     
  • 概率论与数理统计(作者: 陈希孺)
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    《概率论与数理统计》由著名统计学家陈希孺院士撰写，全面介绍了概率论和数理统计的基础理论及其应用，是学习统计学的重要参考书。 《概率论与数理统计》涵盖的内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析以及方差分析等。书中还选入了一些在理论和应用上重要但一般认为超出课程范围的内容，供教师和研究人员选择使用。本书注重解释基本概念，并且在设定的数学水平内力求论述严谨。此外，《概率论与数理统计》精选了百余道习题并在书末附有提示与解答。 《概率论与数理统计》可以作为高等学校理工科非数学专业的概率统计课程教材，也可以供具备一定数学基础（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自学使用。
     
  • 基于SPSS的Logistic回归分析研究.doc
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    本文档深入探讨了利用SPSS软件进行Logistic回归分析的方法与应用，旨在为数据分析人员提供一种有效的统计工具和实践指导。 Logistic 回归分析是一种常用的统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。它可以将连续变量转换为二值形式，例如城镇人口比重可以表示成“是”或“否”，从而更好地探究城市化水平的影响因素。 在本段落中，我们将使用SPSS软件进行Logistic回归分析，并通过实例展示如何应用这种方法来探讨影响中国各地区2005年城市化进程的经济地理变量。这些变量包括人均GDP、第二产业和第三产业产值比重以及地理位置等。我们用城镇人口比例作为衡量城市化水平的标准，而将中国的地理位置分为东部地带、中部地带和西部地带三大类。 进行Logistic回归分析时，在SPSS中选择“聚类分析”对话框，并挑选“Binary Logistic”选项卡来设置相应的变量与参数。例如，我们可以设定人均GDP和是否属于中部地区为自变量，而城市化水平作为因变量。在方法部分可以选择系统默认的强迫进入法（Enter）。 为了正确地进行Logistic回归分析，在定义分类变量时需特别注意。比如，将“中部地带”设为一个分类因素，并将其添加到Categorical Covariates列表框中以完成设置。此外，还应通过Save选项设定保存计算结果的具体方式。 应用方面，Logistic回归分析在医学、金融等领域有着广泛的应用前景；本例中的研究则展示了该方法如何帮助我们理解人均GDP和地理位置（如中部地带）对城市化水平的潜在影响。 最终结论是：Logistic回归分析是一种强大的工具，能够深入揭示变量之间的复杂关系，并为我们提供有价值的见解。通过使用SPSS软件进行此项统计工作，可以有效地探索并解释诸如城市化进程这类问题背后的驱动因素。