统计描述 统计推断(1) 统计推断(2) 计量资料 频数分布 集中趋势 离散趋势 统计图表 抽样误差 标准误 t u F检验 秩和检验 直线相关与回归 偏相关 多元线性回归 计数资料 相对数 统计图表 u 、  2检验 秩和检验 Logistic回归

模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） OLS回归函数的性质 最小二乘估计量的特性 yt的分布和 的分布  的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测 案例分析 相关系数 EViews操作

6.1 Spearman秩相关检验 6.2 Kendall 相关检验 6.3 Goodman-Kruskal’s r 相关检验 6.4 Somers’ d 相关性检验 6.5 Theil非参数回归和几种稳健回归

为什么需要分位数回归 总体分位数 样本分位数 分位数回归的估计方法

本章内容 第一节相关分析 第二节回归分析 本章重点 相关系数的计算及回归方程的建立

一元线性回归分析预测法 多元线性回归分析预测法

第一节 多元线性回归的概念与统计描述 第二节 多重线性回归的假设检验 第三节 复相关系数与偏相关系数 第四节 自变量筛选

第一节相关分析概述 第二节等级相关与品质相关 第三节简单线性回归模型 第四节多元线性回归模型

●虚拟变量 ●虚拟解释变量的回归 ●虚拟被解释变量的回归(选讲,不包括)

●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