文件名称:
[R.Books]Practical Regression and Anova using R
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详细说明： Practical Regression and Anova using R Julian J. Faraway July 2002 Contents 1 Introduction 8 1.1 Before you start . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.1.1 Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.1.2 Data Collection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.1.3 Initial Data Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 When to use Regression Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.3 History . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2 Estimation 16 2.1 Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2 Linear Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.3 Matrix Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.4 Estimating b . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.5 Least squares estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.6 Examples of calculating ˆb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.7 Why is ˆb a good estimate? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.8 Gauss-Markov Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.9 Mean and Variance of ˆb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.10 Estimating s2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.11 Goodness of Fit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.12 Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3 Inference 26 3.1 Hypothesis tests to compare models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.2 Some Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.1 Test of all predictors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.2 Testing just one predictor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.2.3 Testing a pair of predictors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.2.4 Testing a subspace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.3 Concerns about Hypothesis Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.4 Confidence Intervals for b . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.5 Confidence intervals for predictions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.6 Orthogonality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.7 Identifiability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.8 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.9 What can go wrong? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.9.1 Source and quality of the data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4 ...展开收缩
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