格致方法定量研究系列：理解回歸假設

　　顯然，我們應該去尋找能夠達到最佳無偏估計標準的估計模型。這是我們學習回歸假設的原因。Berry教授非常嚴謹地定義了每一個假設，並且闡述了它們的實質意義。這種優美的文字描述搭配精選的圖形和通俗易懂的證明，使得那些難懂的問題，比如測量、設定、多重共線性、異方差性以及自相關，都變得平易近人。而威廉‧D.貝里編著的《理解回歸假設》中的案例和數據也安排得很有條理，模型中的一個變量更能廣泛地吸引人們的興趣——體重。

序
第1章 簡介
第2章 回歸假設的正式描述
第1節 回歸分析概述
第2節 誤差項的作用
第3節 其他回歸假設
第3章 「體重」的案例
第4章 如何得到滿意的回歸假設結果
第5章 回歸假設的實質意義
第1節 從橫截面回歸中得出動態的解釋
第2節 假設：缺乏完全多重共線性
第3節 假設：誤差項與每個自變量都沒有相關關係
第4節 設定誤差：使用錯誤的自變量
第5節 誤差項的均值為零的假設
第6節 對於測量層次的假設
第7節 無測量誤差的假設
第8節 線性和可疊加性的假設
第9節 同方差和缺乏自相關假設
第6章 結論
註釋
參考文獻
譯名對照表