§2-１ 定量分析中的误差 §2-２ 分析结果的数据处理 §2-３ 误差的传递 §2-４ 有效数字及其运算规则 §2-5 标准曲线的回归分析

一、问题的提出及其重要性 二、计量经济学模型总体设定的“一般性”原则 三、计量经济学模型总体设定的“现实性”原则 四、计量经济学模型总体设定的“统计检验必要性”原则 五、计量经济学模型总体设定的“经济主体动力学关系导向”原则 六、案例：消费理论与消费函数模型

§2.1 方程对象 §2.2 在EViews中对方程进行说明 §2.3 在EViews中估计方程 §2.4 方程输出 §2.5 方程操作 §2.6 估计中存在的问题 §2.7 命令

有效数字 有效数字的修约规则 有效数字的运算法则 一、偶然误差的正态分布 二、 t 分布 三、 平均值的精密度和置信区间 四、 显著性检验 五、 可疑数据的取舍 六 相关与回归

统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况，有时是希望了解某个变 量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间联系的密切程度，前者用下 一章将要讲述的回归分析来实现，后者则需要用到本章所要讲述的相关分析实 现

一、回归常识与结构方程模型 二、交互效应调节效应中介效应：原理、检验与复合 三、一般效应分析的DASC计算 四、循环效应：原理、图示、DASC计算 五、效应分析的应用与论文写作 六、附录：联立方程模型与二阶段LSE

第一章 事件与概率 第二章 离散型随机变量 第三章 连续型随机变量 第四章 大数定律与中心极限定理 第五章 数理统计的基本概念 第六章 点估计 第七章 假设检验 第八章 方差分析和回归分析

第一节 因果模型与通径分析 第二节 通径模型的设置 第三节 通径模型的分类 第四节 分解简单回归系数 第五节 分解简单相关系数 第六节 通径模型的整体检验

1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性：用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结