序
章概述
节多项式回归模型
第2节样条节点已知的情况
第3节节点位置未知的样条回归
第4节样条节点数量未知的情况
第2章样条模型
节中断回归分析
第2节逐段线性回归
第3节三次方多项式回归
第4节样条模型的重要特征
第3章节点位置已知的样条回归
节线性样条回归模型
第2节二次项及更高次项样条回归模型
第3节混合样条回归模型
第4节模型比较的问题
第5节选择模型的标准
第6节多项式回归和完全共线性
第7节F统计量和t统计量
第8节自相关和杜宾瓦特森统计量
第4章节点未知的样条模型
节将离散型测量转化为连续型测量
第2节中断回归分析
第3节仅调整截距
第4节同时调整截距和斜率
第5节节点位置已知的样条回归
第6节样条节点位置未知的估计
第7节样条节点未知的二项式样条回归
第8节沃德检验
第9节模型选择小结
第5章样条节点数量未知的样条回归
节非参数估计法：逐步回归
第2节确定样条节点的数量、位置和多项式的次数
第3节长期投资：平滑的样条回归
第4节中期投资：中度敏感的样条回归
第5节短期投资：高度敏感的样条回归
第6节样条回归预测
第6章总结和结论
附录
注释
参考文献
译名对照表,本书为“格致方法·定量研究系列”丛书之一。回归分析有很多类型。一种很好有用但常常被忽视的类型就是样条回归。样条回归和一系列概念有关，包括虚拟变量、时间计数、干预分析、中断时间序列、逐步线性回归等。样条回归模型可以视为中断回归和多项式回归的扩展或者形式，而不是这两种模型的替代性模型。当我们需要拟合回归线的弯曲或者变化时，样条回归是一种常用的方法。通过援引前人研究并结合研究案例，本书展示了在实际社会科学研究中样条回归模型的实用范围和优点。,
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