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

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

1 .1 变量间的统计关系 1 .2 回归方程与回归名称的由来 1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型 1 .4 建立实际问题回归模型的过程 1 .5 回归分析应用与发展述评

◼ 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

第一节直线回归 第二节直线相关 第三节 Spearman等级相关

8.1 线性回归分析的基本原理 8.2 图表分析与回归函数分析 8.3 Excel回归分析工具 8.4 多元回归分析 8.5 非线性回归分析

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例

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