多元线性回归模型与假定条件 最小二乘法（OLS） 最小二乘估计量的特性 可决系数 显著性检验与置信区间 预测 预测的评价指标 建模过程中应注意的问题

一元线性回归 多元线性回归 数据与统计学 数据的描述性分析：图表展示 数据的描述性分析：概括性度量 数据的描述性分析：概括性度量（二） 数据的描述性分析：实训 随机变量的概率分布 参数估计 假设检验

• 一、向量自回归模型定义 • 二、VAR的稳定性 • 三、VAR模型滞后期k的选择 • 四、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解 • 五、格兰杰非因果性检验 • 六、VAR与协整 • 七、实例

第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本方法。首先解释了时间序列的形态，常常通过它帮助我们考虑时间序列的四种独立成分：趋势、循环、季节和不规则。通过分离这些成分和测量它们的明显影响，可以预测时间序列的未来值。◼第二节主要介绍了回归分析预测法。市场活动中的许多现象也不例外，其变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系。回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法

在园艺植物的生产或试验中,普遍存在着变数之间 相互影响的关系,例如温度、湿度与萌芽率的关系,果 树产量与施肥量的关系,某种病、虫害的发生与某气候 因素的关系等等,所以在园艺植物的生产和科研中,所 需究的变数往往不只是一种,而是两种或两种以上, 为此必须介绍相关与回归的统计分析方法。 在科学研究中,变数(x)和变数(y)的相互关系存在 着两种类型,一种叫函数关系,另一种称之为相关关系

第一节 直线回归 第二节 直线相关

第一节 直线回归 第二节 直线相关

实验一 计算器的使用 实验二 单个样本平均数的统计推断 实验三 两个样本平均数的统计推断 实验四 卡平方测验 实验五 单因素试验结果的统计分析 实验六 多因素试验结果的统计分析 实验七 直线回归与相关 实验八 多元回归与相关

第一章 绪论 第二章 定量资料的统计描述 第三章 定性资料的统计描述 第三章 定性变量的统计描述 第四章 常用概率分布 第五章 参数估计基础 第六章 假设检验基础 第七章 方差分析 第八章 方差分析-Analysis of variance(ANOVA) 第九章 非参数检验 第十章 两变量关联性分析 第十一章 简单线性回归 第十二章 多重线性回归与相关 第十三章 医学研究的统计学设计 第十四章 实验设计 第十五章 调查设计

一、前言 1 应变量为分类指标的资料 2 线性回归分析: 3 应变量为连续计量资料