一． 一元线性回归模型的评价 对一元线性回归模型需做数据的拟合优度、线性相关关系的检验

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

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）

线性回归 回顾: 线性模型:y=Xβ+E y-N(XB, o-1) 最小二乘法:B=(XXXy y=y=X的拟合值户=X(XX)Xy=Hy e=误差=残差=y-y=yy(H)y

针对材料在自然土壤环境中的腐蚀预测问题,提出应用多层线性模型对材料的腐蚀规律进行研究.多层线性模型是分析具有层次结构数据的新型统计技术,对于地区间土壤腐蚀规律的差异性特点和单地区实验观测样本不足的问题,可以为不同的区域分别建立腐蚀率模型,使模型假设与实际更为吻合.以碳钢在土壤中的腐蚀数据为研究对象,建立了腐蚀率的多层线性模型.实验验证了该模型可以准确地拟合和预测碳钢在土壤的腐蚀率变化,优于指数平滑算法和差分自回归移动平均算法

一． 一元线性回归模型的评价 对一元线性回归模型需做数据的拟合优度、线性相关关系的检验。 Y＝β0 十 β1x＋ε，ε～N（0，σ2）其中，β0、β1、σ2 是未知参数

上海交通大学：《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》课程教学资源（学生作业）对MCMC 方法在瑞利分布样本采集及一元线性回归模型参数估计中应用的思考与研究——吴凯斌

数据残差图分析原理； 关于变量 X 和 Y 的一元线性回归模型：

第一章EViews软件使用初步 第二章线性回归分析 第三章非线性模型 第四章传统时间序列分析 第五章ARMA模型应用 第六章动态计量模型基础 第七章多方程模型 第八章条件异方差模型 第九章Panel Data模型 第十章离散及受限因变量模型 第十一章EViews编程基础

本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的 情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方 面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充