6.1过原点回归 有时双变量PRF采取如下形式:

9.1虚拟变量的性质 一、回归分析中,被解释变量不仅常受一些比率尺度变量(如收入、产量、价格、成本、高度和温度)的影响,而且还受定性性质变量(也被称为名义尺度变量,如性别、种族、肤色、宗教、国籍、战争)的影响。 二、为了在模型中能够反映这些定性性质变量的影响,并提高模型的精度,需要将它们量化

◼ 第一节 相关关系及种类 ◼ 第二节 定类变量的相关分析 ◼ 第三节 定序变量的相关分析 ◼ 第四节 定距变量的相关分析 ◼ 第五节 回归分析

社会上，许多现象之间也都有相互联系，例如：身高与体重、教育程度和收入、学业成就和家庭环境、智商与父母智力等。在这些有关系的现象中，它们之间联系的程度和性质也各不相同。本书第十章提出了两总体的检验及估计的问题，这意味着我们开始与双变量统计方法打交道了。双变量统计与单变量统计最大的不同之处是，客观事物间的关联性开始披露出来。这一章我们将把相关关系的讨论深入下去，不仅要对相关关系的存在给出判断，更要对相关关系的强度给出测量，同时要披露两变量间的因果联系，其内容分为相关分析和回归分析这两个大的方面

逐步回归实例分析 y:伊犁河年平均流量(1975) X1各预报因子,其含义见P64,数据见P66表4-7 资料年限:1953—1974年n=22 一、计算原始增广矩阵

在客观世界中,普遍存在着变量之间的关系数学的一个重要作用就是从数量上来揭 示、表达和分析这些关系。而变量之间关系,一般可分为确定的和非确定的两类.确定性关 系可用函数关系表示而非确定性关系则不然 例如,人的身高和体重的关系、人的血压和年龄的关系、某产品的广告投入与销售额 间的关系等,它们之间是有关联的,但是它们之间的关系又不能用普通函数来表示我们 称这类非确定性关系为相关关系

相关和回归分析 是研究事物的相互关系,测定它们联系的紧密 程度,揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法 ,是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价 、预测和控制的重要工具

本章我们讨论分析时间序列数据(检验序列相关性,估 计ARMA模型,使用分布滞后,非平稳时间序列的单位根检 验)的单方程回归方法

S-Plus石油城市数据框架 石油的月超额回报,包含股票和市场。 SUMMARY: The oilcity data frame has 129 rows and 2 columns. The sample runs from April 1979 to December 1989. This data frame contains the following columns VALUE

9.1 设真实模型为无截距模型： Y X u i i = + 2 2 回归分析中却要求截距项不能为零，于是，有人采用的实证分析回归模型为：