迴歸分析

迴歸模型是一種統計模型，主要是討論研究資料內反應變數與解釋變數間的因果關係或關聯性。線性迴歸分析主要用於分析研究資料的一個連續型反應變數與多個解釋變數之間的線性關係，多數的進階資料分析都會利用線性迴歸分析的基本觀念，線性迴歸分析是所有統計模型的基礎。

本書主要分成兩部分，第一部分為線性迴歸分析的基本內容，第二部分討論巨量資料分析與資料採礦經常使用的迴歸模型。內容包含：
●簡單線性迴歸模型
●複迴歸模型與變異數分析
●因子變數與共變異數分析
●加權最小平方法
●模型診斷
●模型比較與選擇
●懲罰迴歸
●非參數迴歸

林建甫
●台北大學統計系

經歷
●美國范得堡大學醫學中心 訪問學者
計量科學中心
生物資訊與癌症研究
●智策市場研究顧問公司 統計顧問
●台北榮民總醫院 生物統計顧問
●台北市萬芳醫院 骨科醫師
●高雄長庚醫院 骨科醫師
●台北榮民總醫院 骨科醫師

學歷
●美國密西根大學 生物統計研究所 碩士、博士
●高雄醫學院 醫學系 醫學士

第1章 迴歸分析概論
第2章 簡單線性迴歸
第3章 複迴歸
第4章 變異數分析與模型比較
第5章 變數轉換
第6章 多項式迴歸與階層模型
第7章 因子變數與共變異數分析
第8章 加權最小平方法
第9章 迴歸模型診斷
第10章 迴歸模型選擇
第11章 迴歸分析與預測
第12章 懲罰迴歸分析
第13章 非參數估計密度函數
第14章 非參數迴歸模型
第15章 樣條迴歸
第16章 穩健迴歸
第17章 分量迴歸