 回归（Regression，或Linear Regression）分析变量间的关系，有明确的因果关系假设。  即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，用回归表示自变量对因变量的影响。  如年龄对收入的影响。[解释]  由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能

导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性

第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析

第一节 回归和相关的概念 第二节 直线回归 第三节 直线相关 第四节 直线回归与相关的内在关系和应用要点 第五节 协方差分析

第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

相关分析与回归分析是以概率论与数理统计为基础 迅速发展起来的应用性较强的科学方法,是现代应用统计 学的重要分支,是研究事物间量变规律的科学方法。回归 分析着重在寻找变量之间近似的函数关系相关分析则不 着重这种关系而致力于寻找一些数量指标,以刻划有关变 量之间关系深浅的程度变

一、目的要求 1.掌握两个定量变量之间相关分析与回归分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联性的定量分析方法。 3.掌握直线相关与回归分析的区别与联系

一、目的要求 1.掌握两个定量变量之间相关分析与回归分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联性的定量分析方法。 3.掌握直线相关与回归分析的区别与联系

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件）第八章 方差分析和回归分析 §8.1 方差分析