《高级回归分析》主要介绍了回归分析方法的最新内容，并介绍了其中蕴含的统计思想及其应用。全书不仅系统地阐述了回归分析的经典内容，而且还介绍了近年来回归分析领域的许多新思想和新发展，讲述了模型建立、直觉逻辑等各方法的前提假设，以及这些方法的目标、优缺点及详细说明。在叙述基本概念及理论的同时，作者力求反映该领域当前最流行的思想。

本书由吴晓刚担任主编。

《高级回归分析》由5本讨论高级回归分析的小册子组成，分别是《固定效应回归模型》、《现代稳健回归方法》、《删截、选择性样本及截断数据回归模型》、《分位数回归模型》及《空间回归模型》。《固定效应回归模型》介绍了多种形式的固定效应回归模型，讨论了如何在固定效应模型及随机效应模型之间作出选择；《现代稳健回归方法》通过一套统一的符号系统，介绍了不同来源的多种稳健回归方法，以及它们彼此之间的联系；《删截、选择性样本及截断数据回归模型》是有关删截数据、选择性样本数据及截断数据的最新研究；《分位数回归模型》提出了分位数和分位数函数的概念，阐述了分位数回归模型，讨论了它们的估计和推断方法，并通过具体的例子演示了对分位数回归估计值的解释；《空间回归模型》介绍了两种应用最广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。

《高级回归分析》由吴晓刚担任主编。

固定效应回归模型

 序

 第1章 绪言

 第2章 线性固定效应模型：基本原理

 第3章 固定效应Logistic回归

 第4章 计数变量的固定效应模型

 第5章 事件史数据的固定效应模型

 第6章 固定效应结构方程模型

 附录1 第2章到第5章例题的Stata程序

 附录2 第6章例题的Mplus程序

 注释

 参考文献

 译名对照表

现代稳健回归方法

 序

 第1章 绪言

 第2章 重要背景

 第3章 稳健性、抗扰性与最小二乘回归

 第4章 线性模型的稳健回归

 第5章 稳健回归的标准误

 第6章 广义线性模型中的权势案例

 第7章 结论

 附录稳健回归的软件选择

 注释

 参考文献

 译名对照表

删截、选择性样本及截断数据的回归模型

 序

 第1章 概论

 第2章 删截数据的Tobit模型

 第3章 选择性样本模型和截断回归模型

 第4章 基本模型的扩展

 第5章 应注意的问题

 附录1 截断正态分布变量的期望值

 附录2 切希尔和艾利时的正态性及异方差检验

 注释

 参考文献

 译名对照表

分位数回归模型

 序

 第1章 引言

 第2章 分位数和分位数函数

 第2章 附录

 第3章 分位数回归模型及其估计量

 第4章 分位数回归的推论

 第5章 分位数回归估计值的解释

 第6章 单调转换QRM的解释

 第7章 实例：1991年和2001年的收入不平等

 附录 STATA命令

 注释

 参考文献

 译名对照表

空间回归模型

 序

 前言

 第1章 导论

 第2章 空间滞后因变量

 第3章 空间误差模型

 第4章 扩展

 附录软件选项

 注释

 参考文献

 译名对照表