第一节 多元线性回归 第二节 自变量选择方法 第三节 多元线性回归的应用及其注意事项

中南大学：《应用统计》PPT电子教案_多元线性回归

一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果

一、主要研究技术结构方程式模型(GEM) 1.什么是结构方程式模型 结构方程式模型(ucu即uau■u~,简称S:)是一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术它包含了回归分析(m心8n)、因子分析(aranas)、路径分析(訕as)和多元方差分析( muitrarlate analysis ofvariance)等一系列多元统计分析方法,是一种非常通用的、线性的、借助于理论进行假设检验的统计建模技术。S:在国外学术界的应用已经十分普遍,但在国内则处于刚刚起步的阶段

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《实用统计软件》课程教学资源（阅读材料）多元分类问题中的应用 Variance Reduction with Monte Carlo Estimates of Error Rates in Multivariate Classication

 平稳时间序列建模  虚假回归  单位根检验  协整  误差修正模型

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主要研究时间-空间域中多个变量的地质统计学方法,其内容包括:时间-空间域中区域化变量的性质;时间-空间域中多元信息的互变异函数及互协方差函数;应用时间-空间信息对某区域化变量进行最优估计,以及应用时间-空间域的信息对空间分量及区域化因子进行最优估计

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例