목차
1장 서론(Introduction)
1.1 회귀분석이란 무엇인가? = 1
1.2 공개적으로 이용 가능한 데이터 세트 = 2
1.3 회귀분석의 몇 가지 응용 예 = 3
1.4 회귀분석의 단계 = 7
1.5 이 책의 범위와 구성 = 17
연습문제 = 19
2장 단순선형회계(Simple Linear Regression)
2.1 소개 = 21
2.2 공분산과 상관계수 = 21
2.3 사례: 컴퓨터 수리시간 데이터 = 26
2.4 단순선형회귀모형 = 28
2.5 모수에 대한 추정 = 29
2.6 가설검정 = 32
2.7 신뢰구간 = 37
2.8 예측 = 38
2.9 적합성의 측정 = 40
2.10 원점을 통과하는 회귀선 = 44
2.11 사소한 회귀모형 = 46
2.12 문헌목록에 관하여 = 47
연습문제 = 48
3장 다중선형회귀(Multiple Linear Regression)
3.1 소개 = 55
3.2 데이터와 모형에 대한 서술 = 55
3.3 사례: 감독자 직무수행능력 데이터 = 56
3.4 모수 추정 = 58
3.5 회귀계수에 대한 해석 = 60
3.6 최소제곱추정량의 성질 = 63
3.7 다중상관계수 = 63
3.8 개별 회귀계수들에 대한 추론 = 65
3.9 선형모형에서의 가설검정 = 67
3.10 예측 = 78
3.11 요약 = 79
연습문제 = 80
부록: 행렬을 이용한 다중회귀의 표현 = 87
4장 회귀진단 : 모형위반의 검출(Regression Diagnostics : Detection of Model Violations)
4.1 소개 = 91
4.2 회귀분석의 표준적인 가정들 = 91
4.3 다양한 유형의 잔차들 = 94
4.4 그래프적 방법들 = 96
4.5 모형을 적합하기 이전의 그래프 = 99
4.6 모형을 적합한 이후의 그래프 = 103
4.7 선형성과 정규성 가정에 대한 검토 = 103
4.8 지레점, 영향력, 특이값 = 105
4.9 영향력의 측도 = 109
4.10 잠재성-잔차플롯 = 113
4.11 특이값에 대한 처리 = 114
4.12 변수들의 효과에 관한 진단플롯 = 115
4.13 추가적인 예측변수의 효과 = 120
4.14 로버스트 회귀 = 121
연습문제 = 122
5장 질적 예측변수(Qualitive Variables as Predictors)
5.1 소개 = 129
5.2 급료조사 데이터 = 130
5.3 상호작용변수 = 133
5.4 회귀방정식의 체계: 두 집단의 비교 = 138
5.5 지시변수에 대한 다른 응용들 = 147
5.6 계절성 = 148
5.7 회귀모수의 시간에 걸친 안정성 = 149
연습문제 = 151
6장 변수변화(transformation of Variables)
6.1 소개 = 159
6.2 선형성을 위한 변환들 = 163
6.3 X-선 방사에 의한 박테리아 사망률 = 163
6.4 분산안정화 변환 = 167
6.5 이분산성의 검출 = 172
6.6 이분산성의 제거 = 173
6.7 가중최소제곱법 = 175
6.8 데이터에 대한 로그변환 = 176
6.9 멱변환 = 179
6.10 요약 = 181
연습문제 = 182
7장 가중최소제곱(Weighted Least Sguares)
7.1 소개 = 187
7.2 이분산성 모형 = 188
7.3 이단계 추정 = 191
7.4 교육비 지출 데이터 = 193
7.5 함량-반응 연관곡선의 적합 = 202
연습문제 = 204
8장 상관된 오차항의 문제(The Problem of Correlated Errors)
8.1 소개 : 자기상관 = 205
8.2 소비자 지출액과 통화량 데이터 = 206
8.3 데빈-왓슨 통계량 = 209
8.4 변환을 통한 자기상관성의 제거 = 210
8.5 자기상관된 오차항에 대한 반복적 추정방법 = 213
8.6 자기상관성과 결손된 예측변수 = 214
8.7 주택착공 데이터 = 215
8.8 더빈-왓슨 통계량의 제한성 = 218
8.9 계절성을 제거하기 위한 가변수의 이용 = 220
8.10 두 개의 시계열에 대한 회귀 = 223
연습문제 = 225
9장 공선형 데이터의 분석(Analysis of Collinear Data)
9.1 소개 = 229
9.2 통계적 추론에 미치는 효과 = 230
9.3 예측에 미치는 효과 = 237
9.4 다중공선성의 탐색 = 241
9.5 중심화의 척도화 = 247
9.6 주성분의 이용 = 251
9.7 제약의 부과 = 255
9.8 β에 관한 선형함수의 탐색 = 258
9.9 주성분에 관련된 계산 = 262
9.10 문헌목록에 관하여 = 264
연습문제 = 265
부록 : 주성분 = 267
10장 회귀계수의 편향 추정(Blased Estimation of Regression Coefficient)
10.1 소개 = 271
10.2 주성분회귀 = 272
10.3 예측변수들 사이의 상호의존성 제거 = 274
10.4 회귀계수들에 관한 제약조건 = 276
10.5 주성분회귀 : 주의점 = 277
10.6 능형회귀 = 280
10.7 능형방법을 이용한 추정 = 281
10.8 능형회귀 : 검토사항 = 286
10.9 요약 = 287
연습문제 = 288
부록 : 능형회귀 = 290
11장 변수선택의 절차(Variable Selection Procedure)
11.1 소개 = 295
11.2 변수선택 문제의 정식화 = 296
11.3 변수제거의 결과 = 297
11.4 회귀방정식의 이용 = 298
11.5 회귀방정식을 평가하기 위한 기준들 = 300
11.6 다중공선성과 변수선택 = 303
11.7 가능한 모든 회귀방정식들의 평가 = 304
11.8 변수선택 절차 = 305
11.9 변수선택 방법들에 대한 논의 = 307
11.10 감독자 직무수행능력 데이터에 대한 분석 = 308
11.11 공선성 데이터에 대한 변수선택 = 312
11.12 살인죄 데이터 = 313
11.13 능형회귀를 이용한 변수선택 = 316
11.14 공기오염 데이터에서의 변수선택 = 316
11.15 회귀모형의 적합을 위한 한 가지 가능한 전략 = 322
11.16 문헌목록에 관하여 = 324
연습문제 = 325
부록 : 잘못된 모형설정의 영향 = 328
12장 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
12.1 소개 = 333
12.2 질적인 데이터 모형화 = 334
12.3 로짓 모형 = 334
12.4 사례 : 파산 호가률의 추정 = 336
12.5 로지스틱 회귀의 진단 = 339
12.6 모형에 포함될 변수의 결정 = 341
12.7 로지스틱 회귀적합에 대한 판단 = 343
12.8 다항 로짓 모형 = 345
12.9 분류 문제 : 다른 접근방법 = 352
연습문제 = 355
13장 기타 논제들(Further Topics)
13.1 소개 = 359
13.2 일반화선형모형 = 359
13.3 포이송 회귀모형 = 360
13.4 신약의 소개 = 361
13.5 로버스트 회귀모형 = 363
13.6 이차모형의 적합 = 364
13.7 미국의 만(灣)에 대한 PCB 분포 = 366
연습문제 = 369
부록
통계표 = 371
참고문헌 = 379
찾아보기 = 387
