一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定

一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定

要点：掌握一元线性回归模型中的基本概念、方法。区分 总体回归函数和样本回归函数。掌握普通最小二乘法的思 想和计算方法

多元线性回归的数学模型 多元线性回归的建立 多元线性回归的检验 复相关与偏相关

8.1 可化为线性回归的曲线回归 8.2 多项式回归 8.3 非线性模型 8.4 本章小结与评注

●滞后效应与滞后变量模型 ●分布滞后模型的估计 ●自回归模型的构建 ●自回归模型的估计

●滞后效应与滞后变量模型 ●分布之后模型的估计 ●自回归模型的构建 ●自回归模型的估计

一、滞后效应与滞后变量模型 二、分布滞后模型的估计 三、自回归模型的构建 四、自回归模型的估计

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归 函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回 归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是 建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总 体回归函数做出统计推断

9.2.1 一元线性回归的数学模型 9.2.2 一元线性回归方程的建立 9.2.3 回归的显著性检验 9.2.4 总体回归系数的置信区间 9.2.5 回归方程的拟合度-决定系数 9.2.6 两条回归直线的比较 9.2.7 制定矫正系数 9.3 简单线性相关与回归的区别和联系