一元线性回归 多元线性回归 数据与统计学 数据的描述性分析：图表展示 数据的描述性分析：概括性度量 数据的描述性分析：概括性度量（二） 数据的描述性分析：实训 随机变量的概率分布 参数估计 假设检验

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

第一节 线性回归模型概述 第二节 一元线性回归模型的参 第六节 异方差性 第七节 序列相关性 第八节 多重共线性

元线性回归分析估计两个变量的关 系 其中一个变量作为响应变量或输出变量 (y)o 另一个变量作为预测变量或解释变量 有时两个变量中哪一个是响应变量(例 如高度和重量)是不好区分的。在这种 情况下,可能会使用相关分析

一、前言 回归分析的目的 设法找出变量间的依存(数量)关系,用函数关系 式表达出来

6.1过原点回归 有时双变量PRF采取如下形式:

甘肃农业大学：《生物统计附实验设计》课程教学资源（PPT课件）第9章 多元线性回归与多项式回归

回归分析 1.根据经济理论或考察样本数据去设定回 归方程 X…Z Y: dependent variable; independent random error or disturbance term

一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF）

建立回归方程ya+bX所建方程的回归系数ab值应使实际 数据点尽可能的接近回归直线。也就是各数据点到回归直 线的坚直距离的平方和越小越好