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

第一节 相关关系、基本概念 一. 变量相关的概念 二. 相关系数及其计算 第二节 简单线性回归分析 第三节 非线性回归分析

本节借用一个例子，简单介绍用 Matlab 软件分析和计算非线性回归问题

回归分析是计量经济学中最为基础的 份内容。在这里我们简单地介绍回归分析中估计模型具体参数值的方法

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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

山东大学：《概率统计》课程PPT教学课件（讲稿）第7章 回归分析和方差分析（7.1）一元线性回归

一、前言 回归分析的目的 设法找出变量间的依存(数量)关系,用函数关系 式表达出来

采用偏最小二乘回归分析方法分析矿区地应力场分布.以乌鞘岭隧道岭脊地段的有限测点的地应力测量结果为样本,使用商业有限元软件ANSYS对岭脊地段区域的地应力场进行数值模拟.利用地应力实测数据与计算结果进行偏最小二乘回归计算,得到拟合的地应力场数据.与传统最小二乘分析方法相比,本文的方法通过主成分分析,可以有效解决多因变量回归计算时由于响应变量之间较高的相关性而导致的回归计算误差,并可以有效地反映变量间的关系,为地应力场的建立提供有效的数据支持

2 .1 一元线性回归模型 2 .2 参数β0、β1的估计 2 .3 最小二乘估计的性质 2 .4 回归方程的显著性检验 2 .5 残差分析 2 .6 回归系数的区间估计 2 .7 预测和控制 2 .8 本章小结与评注