本书是以实际案例驱动的应用统计学教材，包括线性回归、方差分析、协方差分析、0-1变量回归、定序回归、泊松回归、生存模型和自回归等内容。本书同其他统计学教材的主要区别是强调统计方法在实际案例中的应用，而且所选案例更加真实、复杂。具体而言，本书每章选用一个案例，并为每个案例提供完整的分析报告和R程序，以方便读者了解数据分析的整个过程。案例的范围涉及上市公司盈利预测、房地产价格分析、企事业单位绩效评估、上市公司ST预测、消费者市场调研、客户关系管理、医学临床实验和宏观经济学。因此，读者在学习统计学知识的同时，还可以分享作者在以上各个领域实际应用的经验与心得。
【作者简介】
王汉生，美国威斯康星大学统计学博士毕业，现为北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系副教授。研究领域包括模型选择、回归收缩与选择、不完全数据插值、稳健统计方法。同时，王教授还是国际统计协会、英国皇家统计协会、美国统计协会、美国数理统计协会、泛华国际统计协
【目录】
第一章 线性回归
第一节 案例介绍
第二节 模型定义
第三节 描述性分析
第四节 参数估计
第五节 假设检验
第六节 模型诊断
第七节 变量选择
第八节 模型预测
第九节 简单分析报告
附录 程序及注释
第二章 方差分析
第一节 案例介绍
第二节 描述性分析
第三节 单因素方差分析
第四节 多重比较
第五节 双因素简单可加模型
第六节 双因素交互作用模型
第七节 多因素方差分析
第八节 简单分析报告
附录 程序及注释
第三章 协方差分析
第一节 案例介绍
第二节 描述性分析
第三节 单因素可加模型
第四节 单因素交互作用模型
第五节 多因素协方差分析
第六节 模型选择与预测
第七节 更科学的绩效评估
第八节 简单分析报告
附录 程序及注释
第四章 0—1变量的回归模型
第一节 案例介绍
第二节 基本描述
第三节 单变量逻辑回归
第四节 参数估计与统计推断
第五节 多变量逻辑回归
第六节 模型选择
第七节 预测与评估
第八节 简单分析报告
附录 程序及注释
第五章 定序回归
第六章 泊松回归
第七章 生存分析模型
第八章 自回归
参考文献
