5.4 样本自相关与部分自相关函数 5.5 自相关性检验 5.6 ARMA模型的实证分析及应用 5.7 实例应用：中国CPI通胀率的AR模型

CLMR的假定之一是模型是正确设定的，所以一个最基本 的问题就是：如何发现正确的模型？第11章详细讨论了 这个问题。首先考虑了一个“好”模型应具备的特性，然后 讨论了拟合错误模型的后果，最后介绍了各种模型设定错 误

10.1 虚拟变量的性质 10.2 ANCOVA模型：包含一个定量变量，一个两分定性变量的回归 10.3 包含一个定量变量、一个多分定性变量的回归 10.4 包含一个定量变量和多个定性变量的回归 10.5 比较两个回归 10.6 虚拟变量在季节分析中的应用 10.7 因变量也是虚拟变量的情形：(略) 10.8 总结

4.1假设在模型Y1=B1+B2X21+B3X32+u1中X2与X3之间的相关系数为零,于 是有人建议你进行如下回归:

要点：掌握多元线性回归模型中的基本假设检验方法。重 点掌握多元线性回归模型的约束条件；正态性检验方法； 普通最小二乘估计方法

要点：掌握一元线性回归模型中的基本假设、检验方法。 重点掌握一元线性回归模型的约束条件；正态性检验方法。 理解单侧和双侧假设检验

3.1 为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y，百万美元）、旅 行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年 31 个省市的截面 数据估计结果如下：

要点：掌握统计推断的基本方法。了解统计推断的含义， 掌握参数估计和假设检验的基本思想。了解点估计量的性 质。初步掌握假设检验的显著性检验方法

Ch. 4 Asymptotic Theory From the discussion of last Chapter it is obvious that determining the dis- tribution of h(X1, X2, . . Xr) is by no means a trival exercise. It turns out that more often than not we cannot determine the distribution exactly. Because of the importance of the problem, however, we are forced to develop approximations the subject of this Chapter

要点：掌握概率分布的基本特征。掌握总体的期望值、方 差、协方差、相关系数、偏度和峰度定义；掌握样本均值、 方差、协方差、相关系数、偏度和峰度定义；总体与样本 的区别与联系