馬立平編著的這本《回歸分析》主要介紹回歸分 析的基本原理、基本方法及其在經濟領域中的應用， 具體內容包括回歸分析概述、變量間的相關關系分析 、一元線性回歸分析、多元線性回歸分析、方差齊性 診斷與模型的加權最小二乘估計、誤差獨立性的診斷 與模型的廣義最小二乘法、共線性數據模型的建立與 有偏估計、關于自變量的選擇、動態回歸分析、線性 回歸的推廣、回歸模型的設定與改進等。此外，書中 還介紹了EViews和SPSS軟件的基本使用方法，并在每 章后提供了難度適宜的思考題和練習題，便于讀者動 手實踐，鞏固所學知識。
《回歸分析》敘述通俗易懂，可以作為高等院校 統計及相關專業回歸分析課程的本科生教材和教學參 考書，也可供相關研究人員閱讀與參考。
這本《回歸分析》融合了作者馬立平多年的教學和實際工作經驗，旨在介紹回歸分析的基本原理、基本方法及其在經濟領域中的應用，以培養學生學會使用回歸分析方法解決實際問題。全書包括回歸分析基礎、經典線性回歸分析、違背經典假設的線性回歸方程參數估計和實踐中的回歸分析等內容。
前言教學建議第一部分 回歸分析基礎 第1章 回歸分析概述 1.1 回歸的釋義與回歸分析的作用 1.1.1 “回歸”一詞的歷史淵源 1.1.2 回歸分析的發展與現代釋義 1.1.3 回歸分析的主要作用 1.2 回歸分析的基本過程 1.2.1 回歸分析的基本類型與主要內容 1.2.2 回歸分析的基本流程 1.3 回歸分析的基本概念與一般模型 1.3.1 回歸分析的基本概念 1.3.2 回歸分析的一般模型 1.3.3 回歸模型常見的基本形式 思考與練習 第2章 變量間的相關關系分析 ……第二部分 經典線性回歸分析 第3章 一元線性回歸分析 第4章 多元線性回歸分析 第5章 方差齊性診斷與模型的加權最小二乘估計第三部分 違背經典假設的線性回歸方程參數估計 第6章 誤差獨立性的診斷與模型的廣義最小二乘法 第7章 共線性數據模型的建立與有偏估計第四部分 實踐中的回歸分析 第8章 關于自變量的選擇 第9章 動態回歸分析 第10章 線性回歸的推廣 第11章 回歸模型的設定與改進附錄A EViews的簡要使用說明附錄B SPSS軟件的簡要使用說明參考文獻
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