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单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的
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第一节 回归和相关的概念 第二节 直线回归 第三节 直线相关 第四节 直线回归与相关的内在关系和应用要点 第五节 协方差分析
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第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析
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第一节多元线性回归分析 第二节复相关分析 第三节偏相关分析 第四节多项式回归 *第五节通径分析
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第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析
文档格式:PDF 文档大小:316.06KB 文档页数:12
主要内容 1.掌握关系的含义、计算方法和应用 2.一元性回归的基本和伊的最小二鼎估方法 3.回归与相关分析 4.利用回归方选行
文档格式:DOC 文档大小:116KB 文档页数:8
1、在直线相关和回归分析中() A、据同一资料,相关系数只能计算一个 B、据同一资料,相关系数可以计算两个 C、据同一资料,回归方程只能配合一个 D、据同一资料,回归方程随自变量与因变量的确定不同,可能配合两个 E、回归方程和相关系数均与自变量和因变量的确定无关
文档格式:PPT 文档大小:469.5KB 文档页数:59
一元线性回归模型 模型参数估计(最小二乘法) 样本判定系数与拟合优度检验 回归参数估计值的显著性检验 模型整体的显著性检验 一元线性回归模型预测 参数估计 假设检验
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1、理解相关与回归分析的概念与种类; 2、熟练掌握相关系数的计算方法; 3、熟练掌握回归分析和一元线性回归的分析方法
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一、了解多元线性回归模型 二、 掌握相关关系的测定方法特别是相关系数的计算方法 三、领会相关关系的含义、分类及与函数关系的区别,相关分析和回归分析之间的关系 四、掌握一元线性回归分析方法
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