 平稳时间序列建模  虚假回归  单位根检验  协整  误差修正模型

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

《地球科学概论》 《地质学基础 B》 《地质学基础 AⅠ》 《地质学基础 AI（矿物学）》 《地质学基础 AⅠ（岩石学）》 《地质学基础 AⅡ》 《结晶学及矿物学 A》 《结晶学及矿物学 B》 《晶体光学及光性矿物学》 《岩石学 AI》 《岩石学 AII》 《岩石学 AⅢ》 《岩石学 B》 《构造地质学 A》 《构造地质学 B》 《古生物学与地层学 A》 《古生物学及地层学 B》 《地球化学 A》 《地球化学通论》 《地层学基础》 《地貌学与第四纪地质学 A》 《地貌学与第四纪地质学 B》 《大地构造学》 《天体演化与行星地质学》 《地球演化 I》 《中国地质学》 《多元统计分析》 《遥感地质学 A》 《专业英语 AI》 《专业英语 AII》 《专业英语 ZⅠ》 《专业英语 ZⅡ》 《专业英语 B》 《矿床学 A》课程（含实验内容） 《矿床学 B》 《矿相学》 《矿产勘查学》 《矿山地质学》 《矿石学》 《地质力学》 《显微构造学》 《成因矿物学基础》 《现代同位素分析方法在地学研究中的应用》 《现代仪器分析技术》 《现代地层学》 《火成岩成因研究方法与实例》 《砂岩中的地质流体记录》 《地球化学理论与应用》 《变质作用研究方法与实例》 《区域构造分析》 《成矿构造分析》 《构造解析》 《构造地质学研究方法》 《区域地质调查方法与技术》 《门类古生物学》 《理论古生物学》 《地球演化Ⅱ》 《中国区域地层》 《大地构造与成矿》 《宝石资源地质学》课程（含实验内容） 《矿田构造学》 《矿业权评估概论》 《矿床工业类型》 《矿业法律基础》 《矿产经济学》 《流体包裹体》 《采矿学概论》 《选矿学概论》 《重砂测量与分析》 《石油地质学 A》 《石油构造分析》 《石油地震地质解释》 《石油与天然气勘探开发规范》 《油层物理学》 《油气盆地地质学（英语）》 《油气田地下地质学》 《油气田勘探开发方法》 《油藏工程》 《油气地球化学》 《油气田开发地质》 《油气资源评价》 《采油工艺》 《沉积环境与沉积相》 《非常规油气资源地质》 《天然气地质学》 《中外含油气盆地》 《盆地模拟原理》 《沉积学与能源矿产》 《海洋地质学》 《储层地质学》 《土地资源学》 《土壤学》 《土地法学》 《土地评价》 《土地经济学》 《土地利用规划》 《土地生态经济学》 《土地信息系统》 《土地行政学

主要研究时间-空间域中多个变量的地质统计学方法,其内容包括:时间-空间域中区域化变量的性质;时间-空间域中多元信息的互变异函数及互协方差函数;应用时间-空间信息对某区域化变量进行最优估计,以及应用时间-空间域的信息对空间分量及区域化因子进行最优估计

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用

《专业导论》 《认识实习》 《高等数学》 《线性代数及其应用》 《国民经济统计学》 《随机过程》 《运筹学》 《实用回归分析》 《应用计算软件（SPSS）》 《概率论》 《企业经营统计》 《应用时间序列分析》 《非参数统计》 《实用统计软件（R 语言）》 《抽样技术与应用》 《应用多元统计分析》 《大数据技术》 《Python 语言与数据挖掘》 《探索性数据分析》 《数据可视化》 《统计推断》 《统计建模》 《装备制造企业统计学》 《统计专业英语》 《社会统计与社会调查方法》 《空间数据分析》 《数理统计》 《毕业实习》 《毕业设计（论文）》

多元方差分析的主要用途是同时分析和检验不同类别在多个间距测度等级变 量上是否存在显著差别。这种方法由威尔克(S.S.Wlk)在1932年创建,后来 又得到逐步发展和完善。现在,许多计算机统计软件中都已经具有多元方差分析 的功能。但是,这种方法在我国社会科学研究中的应用尚属少见,有待进一步推 本章第一节将从多元方差分析与一元方差分析的关系入手,简介相关方法的 沿革及多元方差分析的特点。第二节主要介绍多元方差分析所要求的变量、数据 方面的条件

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

典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化