A general lagged variable model2:滞后时期数 1)如=0,称为分布滞后模型 (1)又如有限,称为有限分布滞后模型 (2)又如无限,称为无限分布滞后模型 2)如s=0,称为自回归模型

§5.1 虚拟变量模型 Dummy Variables Regression Models 一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的引入 三、虚拟变量的设置原则 §5.2 滞后变量模型 Lagged Variables Regression Models 一、滞后变量模型 二、分布滞后模型的参数估计 三、自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验 §5.3 模型设定偏误问题 Model Specification Error(Bias) 一、模型设定偏误的类型 二、模型设定偏误的后果 三、模型设定偏误的检验

本文讨论了对电渣炉一类时滞传递特性对象的分析方法,可用以估计模型的结构,并应用了动态数据系统（DDS）辨识过程所得自回归滑动平均（ARMA）的模型。根据微处理机的控制和运算能力,对量测随机干扰的滤波和熔化速度控制回路的调节规律,提出了可行的算法。分析了系统的组成,并应用现代控制理论最佳控制的思想,提出了今后工作要点

以某钢厂连铸生产中的二冷水控制模型为研究重点．在分析工况和合理假设的基础上．按照传热学理论导出板坯传热微分方程,用数值计算方法求解微分方程,经回归处理后,得出不同工况下的配水控制模型．仿真实验与生产试验证明了模型是有效的,试验验证的16Mn钢控制模型参数可用于指导生产．

10.1 模型总显著性的 F 检验（已讲过） 10.2 模型单个回归参数显著性的 t 检验（已讲过） 10.3 检验若干线性约束条件是否成立的 F 检验 10.4 似然比（LR）检验 10.5 沃尔德（Wald）检验（只讲应用） 10.6 拉格朗日乘子（LM）检验（只讲线性约束情形） 10.7 邹（Chow）突变点检验（不讲） 10.8 JB（Jarque-Bera）正态分布检验 10.9 格兰杰（Granger）因果性检验 10.11 赤池信息准则（AIC），施瓦茨准则（SC）

2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

§5.1 虚拟变量模型 Dummy Variables Regression Models 一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的引入 三、虚拟变量的设置原则 §5.2 滞后变量模型 Lagged Variables Regression Models 一、滞后变量模型 二、分布滞后模型的参数估计 三、自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验 §5.3 模型设定偏误问题 Model Specification Error(Bias) 一、模型设定偏误的类型 二、模型设定偏误的后果 三、模型设定偏误的检验

专题一：ARCH 模型的有关专门问题 一、 ARCH 模型的估计检验问题 (一）ARCH 模型的估计 估计 ARCH 模型的常用方法是极大似然估计。对于回归模型

2数学模型概述 2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 八、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程