第一节 多元线性回归模型 第二节 参数估计 第三节 回归拟合度评价和决定系数 第四节 统计推断和预测

第一节多元线性回归模型的概念 第二节多元线性回归模型的估计

为什么需要分位数回归 总体分位数 样本分位数 分位数回归的估计方法

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

11.1 变量间关系的度量 11.2 一元线性回归 11.3 利用回归方程进行估计和预测 11.4 残差分析

§11.1变量间关系的度量 §11.2一元线性回归 §11.3利用回归方程进行估计和预测 §11.4残差分析

第一节 简单直线回归 一、直线回归的概念及其统计描述 二、回归模型的前提假设 三、回归参数的估计 四、回归系数的统计推断 第二节 线性回归的应用 一 、总体回归线的95%置信带 二、个体Y值的容许区间

◼ 1. 相关关系的分析方法 ◼ 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 ◼ 3. 回归直线的拟合优度 ◼ 4. 回归方程的显著性检验 ◼ 5. 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.1 变量间关系的度量 ◼ 11.2 一元线性回归 ◼ 11.3 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.4 残差分析

• 多元线性回归模型 • 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 • 回归模型的其他形式 • 回归模型的参数约束

第一节 回归分析概述 一、回归的定义 二、回归模型的分类 第二节 一元线性回归预测法 一、一元线性回归模型 二、最小二乘估计 三、拟合优度的度量 四、相关系数检验法 五、最小二乘估计式的标准误差 六、回归预测