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

一、回归分析的概念 二、回归分析在体育研究中的功能

logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法

古典线性回归模型的假定 OLS的代数推导 OLS的几何解释 拟合优度 OLS的小样本性质 对单个系数的 t检验 对线性假设的 F检验 分块回归与偏回归(选读) 预测

4.1回归分析概述 4.2一元线性回归

第一节 多元线性回归 第二节 自变量选择方法 第三节 多元线性回归的应用及其注意事项

logistic回归为概率型非线性回归模型， 是研究分类观察结果(y)与一些影响因素 (x)之间关系的一种多变量分析方法

通常,在分析估计回归直线的性能和自变量对 最终回归的影响时,用方差分析方法 方差分析是一种主要用于线性回归模型中β 值非零的情况下的识别方法。假设用最小二乘 法已求出参数β的值,那么观察到的输出值和 拟合值的差异是残差

第一节 多元线性回归模型 第二节 参数估计 第三节 回归拟合度评价和决定系数 第四节 统计推断和预测

第一节 两变量线性回归模型 第二节 参数估计 第三节 最小二乘估计量的性质 第四节 回归拟合度评价和决定系数 第五节 统计推断 第六节 预测