◼ 1. 相关关系的分析方法 ◼ 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 ◼ 3. 回归直线的拟合优度 ◼ 4. 回归方程的显著性检验 ◼ 5. 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.1 变量间关系的度量 ◼ 11.2 一元线性回归 ◼ 11.3 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.4 残差分析

• 描述总体和样本的基本概念 • 描述抽样的过程和原则 • 阐述各种抽样的具体方法和特点 • 说明常用样本量含量的估计方法 • 叙述样本含量估计的注意事项

第一节 设计矩阵列复共线与岭回归 第二节 自变量重新组合与主成分回归 第三节 增广相关阵的特征根回归 第四节 均匀压缩估计 第五节 有偏估计的极值意义与几何意义

本文提出重估马克思革命的性质与意义这一任务,并认为此种重估的要点有三,即(1)存在论根基处的彻底澄清;(2)现代形而上学的基本建制(意识的内在性)是否被击穿或瓦解;(3)知识论(或范畴论)路向与生存论路向的根本性分辨

模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） OLS回归函数的性质 最小二乘估计量的特性 yt的分布和 的分布  的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测 案例分析 相关系数 EViews操作

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

第十七讲负反馈放大电路的方框图及放大倍数的估算 一、负反馈放大电路的方框图 二、负反馈放大电路放大倍数的一般表达式 三、深度负反馈的实质 四、深度负反馈条件下放大倍数的估算方法

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计(OLS) 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

人教A版高中数学必修3第二章 统计2.2 用样本估计总体习题(3)

人教A版高中数学必修3第二章 统计2.2 用样本估计总体习题(4)