第一节 多元线性回归 第二节 自变量的选择 1.变量多增加了模型的复杂度 2.计算量增大 3.估计和预测的精度下降 4.模型应用费用增加 第三节 多元线性回归的应用及其注意事项

第一节 回归分析与回归方程 第二节 简单线性回归模型的最小二乘估计 第三节 拟合优度的度量 第四节 回归系数的区间估计和假设检验 第五节 回归模型预测 第六节 案例分析

11.1 时间序列定义 11.2 时间序列模型的分类 11.3 Wold 分解定理 11.4 自相关函数（不讲理论，只分析特征） 11.5 偏自相关函数（不讲理论，只分析特征） 11.6 时间序列模型的建立与预测 11.7 案例分析（中国人口、粮食产量 ARIMA 模型） 11.8 回归与 ARMA 组合模型

1、了解相关关系的概念及种类；2、掌握相关系数的计算方法和相关系数的取值含义；3、掌握一元线性回归直线方程的建立方法、回归方程的显著性检验和回归预测的方法；4、了解多元线性回归直线方程的建立方法

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 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 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题

一、单项选择题 1．如果所有标志值的频数都减少为原来的 1／5，而标志值仍然不变，那么算术平均数 （A）不变 （B）扩大到 5 倍 （C）减少为原来的 1／5 （D）不能预测其变化

一、预测—计划的前提 1概念:根据事物过去发展变动的规律并参照当前的实际情况,运用数学、统计学、社会科学方 法对事物未来发展趋势和可能达到的水平所作的科学推断

一、动态数列的概念 动态数列又称时间数列。它是将某种统计指标,或在不同时间上的不同数值,按时间先后顺序排列起来,以便于研究其发展变化的水平和速度,并以此来预测未来的一种统计方法

对经济定量分析的基本概念有初步的了解。 对现实的经济定量分析中最主要的方法一 一经典计量经济模型的经济理论基础和数 理统计基础有比较系统的认识。 对计量经济模型的基本流程有系统的认识。 对实际建模中常用的软件——TSP软件包有 初步的掌握

国民经济核算体系是在一定经济理论的指 导下,综合应用统计、会计、数学等方法 ,为测定一个国家(地区、部门)在特定 时期内的经济活动(流量)和特定时点上 的经济成果(存量)所构成的一个相互联 系的系统。其各项总量指标及其组成,是 进行经济分析、经济预测和决策研究的重 要依据