§8.1 回归分析概述 §8.2 一元线性回归 §8.3 曲线回归 §8.4 多元线性回归

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test

一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF）

一、回归预测的含义 回归(Regression)一词是由生物学相关概念引 申而来,它是英国生物学家高尔顿(. Galton〉 用来描述遗传变异现象的术语。1889年他在《普 用回归定律》一文中指出:每个人的特点和他的 亲属有相似之处,但平均地说在程度上有一定的 差异。他的朋友皮尔逊后来对1078个家庭进行 了调查,发现个子高的父母比矮的父母趋向于生 育个子高的子女,但是从平均数看,父母高, 他们的子女不一定像父母那样高,反之也不像 其父母那样矮。这种现象便称之为回归。后来这 个名词被广泛用来表示变量间的数量关系

非线性最小二乘法 非线性回归的Stata命令及实例 门限回归 面板数据的门限回归

一、单项选择题 1、设 OLS 法得到的样本回归直线为Y X i β β 1 2 i i = + + e   ，则点( ) X ,Y （ B ） A.一定不在回归直线上 B.一定在回归直线上 C.不一定在回归直线上 D.在回归直线上方

本章主要介绍了相关分析和回归分析的基本理论。包括确定 相关关系的判别方法以及配合回归直线及曲线的条件,掌握建立回归 方程和相关回归分析需要注意的问题,达到学会预测的目的等

1.1回归 回归是计量经济学的主要工具 回归是研究一个因变量对一个或多个自变量的依赖关系的过程,其用意在于通过后者的设定去估计或预测前者的均值(总体 均值)。 “回归”最早是由英国统计学家Galton( 1886)提出见P3

第7.1节 一元回归分析模型 第7.2节 回归系数的最小二乘估计 第7.3节 回归估计的统计推断 第7.4节 预测 第7.5节 多元回归分析

7.1 岭回归估计的定义 7.2 岭回归估计的性质 7.3 岭迹分析 7.4 岭参数k的选择 7.5 用岭回归选择变量