第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析

§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

第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析

人教初中数学八上PPT全册打包课件_第7套人教初中数学八上 14.1《整式的乘法》单项式乘以单项式课件

人教初中数学八上PPT全册打包课件_第7套人教初中数学八上 14.1.2 幂的乘方 积的乘方课件

一、加法 二、乘法 三、数量乘法 四、转置

1)最小二乘法的概念 2)一次完成的最小二乘法 3)递推的最小二乘法（适应在线辨识） 4)最小二乘遗忘因子法 5)增广的、广义的最小二乘法

第一节 复数及其代数运算 一、复数的概念 二、代数运算 三、共轭复数 第二节 复数的几何表示 一、复数的几种表示方法 二、曲线的复数方程 第三节 复数的乘幂与方根 一、复数的乘幂 二、复数的方根 第四节 区域 一、区域的概念 二、连通域 第五节 复变函数 一、复变函数的定义 二、映射的概念 第六节 复变函数的极限和连续性 一、复变函数的极限 二、复变函数的连续性

3.5.1 正规方程 3.5.2 Cholesky 分解法 3.5.3 QR 分解法 3.5.4 SVD 分解法

3.1 问题介绍 3.2 Householder 变换和 Givens 变换 3.3 QR 分解 3.4 奇异值分解 3.5 线性最小二乘问题的求解方法