• 多元线性回归模型概述 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的统计检验 • 多元线性回归模型的预测 • 可化为线性的非线性模型 • 受约束回归

•第一节、多元线性回归模型 •第二节、多元线性回归模型的参数估计 •第三节、多元线性回归模型的统计检验 •第四节、多元线性回归模型的预测 •第五节、回归模型的其他形式

1）问题和行业背景 2）棉价干预放大供求波动假设 3）棉花供求的非价格度量 4）棉花行政定价干预方向和力度测量 5）价格干预与供求波动关系统计检验

§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参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计 §2.3 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 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)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

§2.1 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

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

第十二章 水平位移观测 §12-1 基准线法测定水平位移 §12-2 视准线法观测的精度估算 §12-3 激光准直 §12-4 分段基准线法观测 §12-5 引张线法测定水平位移 §12-6 导线法测定建筑物的位移 §12-7 前方交会法测定建筑物的位移 §12-8 工作基点稳定性的检查与其位移的测定 §12-9 基准点稳定性的统计检验 §12-10 工作基点位移对变形值的影响 §12-11 挠度观测 §12-12 裂缝观测 第十四章 变形观测成果整理 §14-1 概述 §14-2 观测资料的整编 §14-3 一元线性回归分析 §14-4 多元线性回归分析 §14-5 逐步回归计算原理

第一节 2×2表卡方检验 第二节 R×C表卡方检验 第三节 Fisher确切概率检验 第四节 优势比检验 第五节 拟合优度的卡方检验

一、目的要求 掌握假设检验的基本思想、基本步骤 掌握t 检验和Z 检验的应用条件，对不同类型资料的t 检验和Z 检验的正确使用

一、目的要求 掌握假设检验的基本思想、基本步骤掌握t 检验和Z 检验的应用条件，对不同类型资料的t 检验和Z 检验的正确使用