Applied Linear Regression Models
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DOI：
10.2307/2530893
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发表时间：
1983
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Neter;William Wasserman;M. Kutner
中科院分区：
文献类型：
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作者：
J. Neter;William Wasserman;M. Kutner
第1部分简单线性回归1单预测变量线性回归2回归与相关分析中的推论3诊断与补救措施4回归分析中的同步推论及其他主题5简单线性回归分析的矩阵法第2部分多元线性回归6多元回归I 7多元回归II 8建立回归模型I：定量和定性预测因子模型9建立回归模型II模型选择和验证10 .建立回归模型III：诊断11 .补救措施和替代回归技术12 .时间序列数据中的自相关3 .非线性回归13 .非线性回归和神经网络介绍14 .逻辑回归，泊松回归和广义线性模型
Part1 Simple Linear Regression 1Linear Regression with One Predictor Variable 2Inferences in Regression and Correlation Analysis 3Diagnostics and Remedial Measures 4 Simultaneous Inferences and Other Topics in Regression Analysis 5Matrix Approach to Simple Linear Regression Analysis Part 2Multiple Linear Regression 6Multiple Regression I 7 Multiple Regression II 8Building the Regression Model I: Models for Quantitative and Qualitative Predictors 9 Building the Regression Model II: Model Selection and Validation 10Building the Regression Model III: Diagnostics 11Remedial Measures and Alternative Regression Techniques 12Autocorrelation in Time Series Data Part 3Nonlinear Regression 13Introduction to Nonlinear Regression and Neural Networks 14Logistic Regression, Poisson Regression, and Generalized Linear Models