9.1 简单线性相关分析 9.2 一元线性回归分析 9.3 多元线性回归与复相关分析 9.4 变量间非线性关系的回归

7.1变量间关系的度量 7.2一元线性回归分析 7.3利用回归方程进行估计和预测 7.4多元线性回归分析

第一节多元线性回归分析 第二节复相关分析 第三节偏相关分析 第四节多项式回归

一、多元线性回归模型一般形式 二、多元线性回归模型的参数估计 三、OLS估计量的统计性质 四、样本容量问题 五、多元线性回归模型实例

9.2.1 一元线性回归的数学模型 9.2.2 一元线性回归方程的建立 9.2.3 回归的显著性检验 9.2.4 总体回归系数的置信区间 9.2.5 回归方程的拟合度-决定系数 9.2.6 两条回归直线的比较 9.2.7 制定矫正系数 9.3 简单线性相关与回归的区别和联系

• 举例说明回归背景问题 • 通过该例导出直线回归的意义 • 简述正态分布的性质 • 由此导出直线回归分析对资料的要求 • 简述直线回归的回归系数检验 • 直线回归的预测值及其95%可信区间 • 标准曲线制作中的直线回归问题 • 直线回归分析小结 • 思考题

❖ 举例说明回归背景问题 ❖ 通过例子导出直线回归的意义 ❖ 简述正态分布的性质 ❖ 由此导出直线回归分析对资料的要求 ❖ 简述直线回归的回归系数检验 ❖ 直线回归的预测值及其95%可信区间 ❖ 标准曲线制作中的直线回归问题 ❖ 直线回归分析小结 ❖ 思考题

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归 函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回 归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是 建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总 体回归函数做出统计推断

第一节 多元线性回归的概念与统计描述 第二节 多重线性回归的假设检验 第三节 复相关系数与偏相关系数 第四节 自变量筛选

第一节 直线回归 第二节 直线相关 *第三节 曲线回归