目录序章 欢迎光临诺伦茶餐厅 1第1章 基础知识 111. 书写规则 122. 反函数 143. 指数函数与自然对数函数 194. 指数函数与对数函数的性质 205. 微分 246. 矩阵 377. 数值数据和分类数据 468. 离差平方和、方差、标准差 489. 概率密度函数 50第2章 回归分析 551. 回归分析 562. 回归分析的实例 623. 回归分析过程中的注意事项 944. 标准化残差 955. 内插法和外插法 966. 序列相关 977. 直线以外的回归方程 98第3章 重回归分析 1011. 重回归分析的定义 1022. 重回归分析的实例 1063. 重回归分析过程中的注意事项 1364. 标准化残差 1375. 马氏距离以及重回归分析中的置信区间和预测区间 1386. 自变量为“不可测”数据时的重回归分析 1417. 多重共线性 1458. “各自变量对因变量的影响”和重回归分析 146第4章 Logistic回归分析 1491. Logistic回归分析 1502. 极大似然法 1563. 因变量的处理方法 1604. Logistics回归分析的实例 1645.“Logistic回归分析过程”中的注意事项 1866. Odds Ratio（优势比） 1867. “检验”的名称 1918. Bubble Chart（气泡图） 192附录 用Excel算算看 1931. 自然对数的底 1942. 指数函数 1963. 自然对数函数 1964. 矩阵的乘法 1975. 逆矩阵 1996. x2分布的横轴坐标 2007. x2分布的概率 2018. F分布的横轴坐标 2029. F分布的概率 20410. （重）回归分析的（偏）回归系数 20511. Logistic回归方程的回归系数 208参考文献 212
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