多重共线性的概念 多重共线性的来源与后果 多重共线性检验 多重共线性的修正方法 案例分析 多重共线性的概念 多重共线性的来源与后果 多重共线性的来源 多重共线性的后果 多重共线性检验 多重共线性的修正方法 增加样本观测值 略去不重要的解释变量 用被解释变量的滞后值代替解释变量的滞后值 利用参数之间的关系 利用解释变量之间的关系 变换模型的形式 对数据进行中心化 案例分析

问题的提出 现实生活中引起因变量 变化的因素并非仅只一个自变量,可能 有很多个自变量。为了简便先讨论只有 两个自变量的线性模型。 例如,产出往往受各种 投入要素—资本、劳动、技术等的影 响;销售额往往受价格和公司对广告费 的投入的影响。 所以在一元线性模型的 基础上,提出了二元线性模型:

随机变量分布的类型已知, 需要由观测数据确定 该分布的参数 由观测数据确定随机变量概率分布类型, 并在此 基础上确定其参数 由已有的观测数据难以确定该随机变量的理论分 布形式, 则定义一个实验分布

本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。 第一个专题是虚拟解释变量问题。虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以 进行定量分析的回归模型，拓展了回归模型的功能。本专题的重点是如何引入不同类型的虚 拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题，主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法 方式以及二者的组合方式

1、在直线相关和回归分析中() A、据同一资料,相关系数只能计算一个 B、据同一资料,相关系数可以计算两个 C、据同一资料,回归方程只能配合一个 D、据同一资料,回归方程随自变量与因变量的确定不同,可能配合两个 E、回归方程和相关系数均与自变量和因变量的确定无关

7.1 概述 7.2 函数的定义与调用 7.3 数组作函数参数 7.4 函数的嵌套调用和递归调用 7.5 局部变量和全局变量及其作用域 7.6 变量的存储类别及变量的生存期 7.7 函数的存储分类 7.8 编译预处理 7.9 多文件程序的调试方法

一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的引入 三、虚拟变量的设置原则

在本节中，我们重点讨论二维随机变量，三维或更多维的随机变量的许多概念和结论是二维随机变量的推广

一.填空题 1.i为int型变量,且初值是3,有表达式i+-3,则该表达式的值是,变量i的值是 2.i为int型变量,且初值是2,有表达式++i-3,则该表达式的值是,变量i的值是

1.教学内容 我们先对本原变换证明二重积分变量代换公式然后将一般的变量代换视为向量 值函数,将它分解为两个本原变换的复合,从而给出了重积分变量代换公式一个 容易理解而简单的证明