16.1 动态经济模型：自回归和分布滞后模型 16.2 伪回归现象：非平稳时间序列 16.3 平稳性检验 16.4 协整时间序列 16.5 随机游走模型 16.6 logit模型 16.7 总结

一元线性回归问题 考虑关于变量 X 和 Y 的一元线性回归模型：

要点：掌握回归模型中的基本函数形式。重点学习如何将 复杂的模型变换为线性回归模型。理解边际效应和弹性效 应

要点：掌握多元线性回归模型中的基本假设检验方法。重 点掌握多元线性回归模型的约束条件；正态性检验方法； 普通最小二乘估计方法

1．模型假设 （1）病人的三项指标年龄、病情严重程度、忧虑程度作为回归模型的自变量； （2）病人对医院服务工作的满意程度作为回归模型的因变量；

本节借用一个例子，简单介绍用 Matlab 软件分析和计算非线性回归问题

在建立回归模型时，有时根据经济理论需对模型中变量的参数施加一定的约束条件

一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例

一、滞后效应与滞后变量模型 二、分布滞后模型的估计 三、自回归模型的构建 四、自回归模型的估计

第一章 统计和统计数据的收集 第二章 统计数据的整理和展示 第三章 数据的描述性分析 一、绝对数和相对数 二、集中趋势的测定 三、离散趋势的测定 四、数据的形态测定 第四章 概率基础——随机变量及其概率分布 第一节 随机变量的概念及数字特征 第二节 常见的离散型分布 一、两点分布 二、二项分布 第三节 常见的连续型分布 正态分布 x2分布 t分布 F分布 第四节 中心极限定理 第五章 区间估计和假设检验 第六章 相关与回归 多元线性回归 非线性回归模型 第八章 时间数列分析 时间数列的种类和编制方法 时间数列传统分析指标 长期趋势的测定 季节变动、循环变动和剩余变动的测定 时间数列的预测方法