随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例

在分析化学,特别是仪器分析中,常常需要做工 作曲线(也叫标准曲线,或校正曲线,或检量线)。 例如,原子吸收法中作吸光度和浓度的工作曲线,极谱 法中作波高和浓度的工作曲线等等。在分析化学中所 使用的工作曲线,通常都是直线。一般是把实验点描 在坐标纸上,横坐标X表示被测物质的浓度,叫自变量 。大都是把可以精确测量或严格控制的变量(如标准 溶液的浓度)作为自变量;纵坐标y表示某种特征性质 (如吸光度、波高等)的量,称因变量,一般设因变 量是一组相互独立、其误差服从同一正态分布N(O, o2)的随机变量。然后根据坐标纸上的这些散点(实 验点)的走向,用直尺描出一条直线。这就是分析工 作者习惯的制作工作曲线的方法

§1 数据表的基础知识 §2 一元线性回归 §3 多元线性回归 §4 Matlab 中的回归分析 §5 非线性回归和逐步回归

§8.1 回归分析概述 §8.2 一元线性回归 §8.3 曲线回归 §8.4 多元线性回归

非线性最小二乘法 非线性回归的Stata命令及实例 门限回归 面板数据的门限回归

第一节 线性相关 第二节 线性回归 第三节 线性相关与回归的区别与联系 第四节 等级相关

一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定

一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定

一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定

9.1 简单线性相关分析 9.2 一元线性回归分析 9.3 多元线性回归与复相关分析 9.4 变量间非线性关系的回归