一、预测的定义 二、二元回归分析 三、多元回归分析 四、历史数据的序列分析

回归分析 1.根据经济理论或考察样本数据去设定回 归方程 X…Z Y: dependent variable; independent random error or disturbance term

清华大学：《计量经济学》课程教学资源（PPT课件讲稿）第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型（一元线性回归分析的应用：预测问题）

农业院校《试验设计与分析》课程参考资料（数量性状分析方法）数量性状基因定位的回归方法（标记回归分析）

农业院校《试验设计与分析》课程参考资料（数量性状分析方法）数量型转基因定位的回归方法（两侧标记回归分析）

4.1 直线回归方程 4.2 非线性回归方程 4.3 相关分析

一、回顾回归分析的主要目的 二、根据SRF去估计PRF

理解线性判别分析 了解多分类学习 理解对数几率回归 掌握线性回归 了解类别不平衡问题

一、伪回归现象 所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在 相依关系的错误结论。这是传统回归分析方法较易犯的一种错误。 经济学家早就发现经济变量之间可能会存在伪回归现象。 20 世纪 70 年代，Grange、Newbold 研究发现，造成“伪回归”的根本原因 在于变量的时序序列的非平稳性

• 回归分析概述 • 双变量线性回归模型的参数估计 • 双变量线性回归模型的假设检验 • 双变量线性回归模型的预测 • 实例