一、单项选择题 1、下列说法正确的有（ C ） A.时序数据和横截面数据没有差异 B.对总体回归模型的显著性检验没有必要 C.总体回归方程与样本回归方程是有区别的 D.判定系数 不可以用于衡量拟合优度 2 R

一元线性回归问题 考虑关于变量 X 和 Y 的一元线性回归模型：

1．模型假设 （1）病人的三项指标年龄、病情严重程度、忧虑程度作为回归模型的自变量； （2）病人对医院服务工作的满意程度作为回归模型的因变量；

本节借用一个例子，简单介绍用 Matlab 软件分析和计算非线性回归问题

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

●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

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

＆10.1 回归和相关分析概述 ＆10.2 直线回归分析 ＆10.3 直线相关分析

第十二章 水平位移观测 §12-1 基准线法测定水平位移 §12-2 视准线法观测的精度估算 §12-3 激光准直 §12-4 分段基准线法观测 §12-5 引张线法测定水平位移 §12-6 导线法测定建筑物的位移 §12-7 前方交会法测定建筑物的位移 §12-8 工作基点稳定性的检查与其位移的测定 §12-9 基准点稳定性的统计检验 §12-10 工作基点位移对变形值的影响 §12-11 挠度观测 §12-12 裂缝观测 第十四章 变形观测成果整理 §14-1 概述 §14-2 观测资料的整编 §14-3 一元线性回归分析 §14-4 多元线性回归分析 §14-5 逐步回归计算原理

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