4.1 异方差性产生的背景和原因 4.2 一元加权最小二乘估计 4.3 多元加权最小二乘估计 4.4 自相关性问题及其处理 4.5 异常值与强影响点 4.6 本章小结与评注

（1)对两变量间的相关度的分析的统计技术称为 二元变量技术。若涉及两个以上的变量,采用 的统计技术叫多元变量技术。 （ 2)分析两个变量之间的相关度时,两个变量分 别被定义为自变量和因变量。自变量是指那些 可以影响因变量结果的变量。例如,价格、广 告费或零售点的数量等自变量常用于预测或解 释一个品牌的销售量或市场份额(因变量)

一、本节知识结构 二、误差的概念、分类与表示法 三、随机误差的统计规律 四、少量数据的统计处理 五、误差的传递 六、回归分析法 七、提高分析结果准确度的方法 八、有效数字

最大间隔与支持向量机 支持向量回归 软间隔与正则化 核方法 统计学习理论简介

第一节 统计的涵义及作用 第二节 统计学的产生和发展 第三节 统计学的研究对象和研究方法 第四节 统计工作过程 第五节 统计学中的几个基本范畴

EViewsWindows能为我们提供基于平台 的复杂的数据分析、回归及预测工具, 通过 EViews能够快速从数据中得到统计 关系,并根据这些统计关系进行预测。 EViews在系统数据分析和评价、金融分 析、宏观经济预测、模拟、销售预测及 成本分析等领域中有着广泛的应用

统计学内容 第一章总论 第二章统计调查 第三章统计资料整理 第四章综合指标 第五章动态数列分析 第六章指数 第七章相关与回归分析 第八章抽样推断 第九章综合复习 第十章习题解答

Chapter 1 Introduction Chapter 2 Estimation Chapter 3 Inference Chapter 4 Errors in Predictors Chapter 5 Generalized Least Squares Chapter 6 Testing for Lack of Fit Chapter 7 Diagnostics Chapter 8 Transformation Chapter 9 Scale Changes, Principal Components and Collinearity Chapter 10 Variable Selection Chapter 11 Statistical Strategy and Model Uncertainty Chapter 12 Chicago Insurance Redlining - a complete example Chapter 13 Robust and Resistant Regression Chapter 14 Missing Data Chapter 15 Analysis of Covariance Chapter 16 ANOVA

第一章 总论 §1 统计学的产生和发展 §2 统计学的研究对象与研究方法 §3 统计学的分科 §4 统计学与各学科的关系 §5 统计学的基本概念 第二章 统计资料的收集 第三章 统计数据的整理与显示 第四章 总量指标与相对指标 第五章 分布的数值特征 第六章 时间数列 第七章 统计指数 第八章 相关与回归分析 第九章 抽样与抽样估计 第十章 方差分析 第十一章 国民经济核算体系简介

多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化