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)

第一节 设计矩阵列复共线与岭回归 第二节 自变量重新组合与主成分回归 第三节 增广相关阵的特征根回归 第四节 均匀压缩估计 第五节 有偏估计的极值意义与几何意义

第一章EViews软件使用初步 第二章线性回归分析 第三章非线性模型 第四章传统时间序列分析 第五章ARMA模型应用 第六章动态计量模型基础 第七章多方程模型 第八章条件异方差模型 第九章Panel Data模型 第十章离散及受限因变量模型 第十一章EViews编程基础

第十二章 水平位移观测 §12-1 基准线法测定水平位移 §12-2 视准线法观测的精度估算 §12-3 激光准直 §12-4 分段基准线法观测 §12-5 引张线法测定水平位移 §12-6 导线法测定建筑物的位移 §12-7 前方交会法测定建筑物的位移 §12-8 工作基点稳定性的检查与其位移的测定 §12-9 基准点稳定性的统计检验 §12-10 工作基点位移对变形值的影响 §12-11 挠度观测 §12-12 裂缝观测 第十四章 变形观测成果整理 §14-1 概述 §14-2 观测资料的整编 §14-3 一元线性回归分析 §14-4 多元线性回归分析 §14-5 逐步回归计算原理

一、拟合优度检验 二、方程显著性检验 三、变量显著性检验

第一节定性预测法 第二节简单线性回归 第三节时间序列

7.1概述 函数关系与相关关系

双变量计量资料:每个个体有两个变量值 总体:无限或有限对变量值 样本:从总体随机抽取的n对变量值 (,Y1),(2,Y2),(XnYn) 目的:研究和Y的数量关系 方法:回归与相关 简单、基本直线回归、直线相关

中南大学：《应用统计》PPT电子教案_一元线性回归

《计量经济学》课程授课教案（讲稿）03 多元线性回归模型