重庆工商大学：《统计学》课程教学课件（PPT讲稿）第8章 相关与回归

农业院校《试验设计与分析》课程参考资料（多变量分析方法）回归分析中的模型偏差及其防止

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

《非参数统计》课程教学课件（PPT讲稿）第九章 非参数密度估计和非参数回归简介（图片版）

1. 了解统计预测的原理及步骤 2. 理解掌握时间数列和回归预测的方法 3. 对预测误差进行分析

第一节比估计的一般形式 第二节分层比估计 第三节回归估计的一般形式 第四节分层回归估计

第一节 相关关系、基本概念 一. 变量相关的概念 二. 相关系数及其计算 第二节 简单线性回归分析 第三节 非线性回归分析

第一节 生存分析的基本概念 第二节 生存率的估计与生存曲线 第三节 生存曲线的统计检验 第四节、COX比例风险回归模型

二、计算分析题 2某医院 表1 Logistic回归参数估计(模型1)

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题