 平稳时间序列建模  虚假回归  单位根检验  协整  误差修正模型

5.1 自变量选择对估计和预测的影响 5.2 所有子集回归 5.3 逐步回归

中国人民大学出版社：《应用回归分析》书籍文献（第四版）统计学教材电子版（共九章，主编：何晓群、刘文卿）

7.1 单因素方差分析 7.2 单因素方差分析工具 7.3 双因素方差分析

9.1 自变量中含有定性变量的回归模型 9.2 自变量定性变量回归模型的应用 9.3 因变量是定性变量的回归模型 9.4 Logistic(逻辑斯蒂)回归 9.5 多类别Logistic回归 9.6 因变量是顺序变量的回归 9.7 本章小结与评注

 时间序列的分解  确定性因素分解  趋势分析  季节效应分析  综合分析  X－11过程

一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果

1. 了解时间序列分析的概念。 2. 熟知时间序列分析的基本原理。 3. 掌握一种时间序列分析方法

许多人简单地认为统计(Statistics)就是收集数字,其实这仅仅是统计学的原始意义。 现代统计学已远远超出了这个范围,发展成为广泛应用于社会科学、自然科学等领域的科学方法。它是研究客观事物数量特征和数量关系的方法论学科,能够告诉人们如何通过打开几扇窗口去探索一个未知的世界,教会人们怎样用一种新的方式来思考问题,是一门很实用的学科

东北大学：某学院应用统计学专业《应用回归分析》课程教学大纲