一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间

一、参数估计量的区间估计—不做介绍 二、预测值的区间估计

一、多重共线性的概念 二、多重共线性的后果 三、多重共线性的检验 四、克服多重共线性的方法 五、案例

21 Drop I from the title Review of Statistics I 28 Footnote #2: Degrees of belief 46 Question 2.4 (b) (ii) E3 + A3 instead of E2 + A3

14.1 自相关的性质 14.2 自相关的后果 14.3 自相关的诊断 14.4 补救措施 14.5 如何估计 自相关系数 14.6 总结

一、异方差性 对多元线性回归模型:

要点：掌握一元线性回归模型中的基本概念、方法。区分 总体回归函数和样本回归函数。掌握普通最小二乘法的思 想和计算方法

4.1 正态分布 4.2 t分布 4.3 概率分布 4.4 F分布 4.5 总结

一、模型的设定—F检验 二、固定影响变截距模型 三、随机影响变截距模型 四、固定影响/随机影响模型的检验

一、问题的提出 二、泊松回归模型 三、泊松回归模型的扩展