第一节 数据集中趋势的测定 一、均值 二、中位数 三、众数 第二节 数据离散程度的测定 一、极差 二、异众比率 三、平均差 四、方差和标准差 五、标准差系数 第三节 动态数据的分析 一、 水平分析指标 二、 速度分析指标 三、 长期趋势的分析 第四节 相关与回归分析 一、 相关与回归的基本问题 二、相关与回归分析

数据残差图分析原理； 关于变量 X 和 Y 的一元线性回归模型：

本章介绍EViews中基本回归技术的使用：说明并估计一个回归模型，进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随后的章节讨论了检验和预测，以及更高级，专业的技术，如加权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、ARIMA/ARIMAX模型、GMM（广义矩估计）、GARCH模型,和定性的有限因变量模型

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

第一章 认识 EXCEL 软件 第二章 EXCEL 函数 第三章 EXCEL 相关与回归分析

北京外国语大学：《计量经济学》课程教学资源（典型例题分析）第二章 经典单方程计量经济学模型（多元线性回归模型）

Section 8.1 Concepts About Regression and Correlation 回归与相关的基本概念 Section 8.2 Scatter Plots 散点图 Section 8.3 Correlation Analysis 相关系数 Section 8.4 Least-Squares Regression 最小平方回归

中国科学技术大学：《多元统计分析》课程教学资源（课件讲义）第十三讲 多元多重线性回归——检验

 平稳时间序列建模  虚假回归  单位根检验  协整  误差修正模型

中国科学技术大学：《多元统计分析》课程教学资源（课件讲义）第十二讲 多元多重线性回归——估计