目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式

时间序列的自相关 一阶自回归 高阶自回归 自回归分布滞后模型 误差修正模型 移动平均与ARMA模型 脉冲响应函数 向量自回归过程 VAR的脉冲响应函数 格兰杰因果检验 VAR的Stata命令及实例 时间趋势项 季节调整 日期数据的导入

一、多无线性回归模型 上节讨论了一元线性回归模型,在实际问题中,遇到更多的是讨论随机变量Y与非随机变量x,x2,…,x之间的关系,本节假设它们具有线性关系

3.1 多元线性回归模型 3.2 回归参数的估计 3.3 参数估计量的性质 3.4 回归方程的显著性检验 3.5 中心化和标准化 3.6 相关阵与偏相关系数 3.7 本章小结与评注

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

处理效应与选择难题 通过随机分组解决选择难题 依可测变量选择 匹配估计量的思想 倾向得分匹配 倾向得分匹配的Stata实例 偏差校正匹配估计量 双重差分倾向得分匹配 断点回归的思想 精确断点回归 模糊断点回归 断点回归的Stata实例 处理效应模型

第一节引言 第二节分布滞后模型的估计 第三节部分调整模型和适应预期模型

本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的 情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方 面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 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 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

第一节 时间序列概述 一、时间序列的意义 二、时间序列的种类 三、时间序列编制原则 四、时间序列的建立 第二节 时间序列分析 一、时间序列分析概念 二、确定性与随机性时间序列分析 三、时间序列分析方法 四、时间序列的应用 第三节 时间序列及其特征识别 一、时间序列与随机过程 二、时间序列的识别判据 三、时间序列特征的识别 第四节 平稳时间序列模型 一、一阶自回归模型 二、一般自回归模型 三、移动平均模型 四、自回归移动平均模型