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复旦大学:《卫生统计学》课程教学资源(实践课授课课件)Stata软件基本操作和数据分析入门_第6讲 线性相关和回归
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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
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3.1 分析化学中的误差 3.2 有效数字及其运算规则 3.3 有限数据的统计处理 3.4 回归分析法
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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
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《机械工程测试技术》课程教学资源(技术问答)17、误差分析与数据处理_如何进行一元非线性回归
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01 ARIMAX模型 02 干预分析 03 伪回归 04 协整与误差修正模型 05 Granger因果检验
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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
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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:
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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
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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
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