01 ARIMAX模型 02 干预分析 03 伪回归 04 协整与误差修正模型 05 Granger因果检验

•第一节、多元线性回归模型 •第二节、多元线性回归模型的参数估计 •第三节、多元线性回归模型的统计检验 •第四节、多元线性回归模型的预测 •第五节、回归模型的其他形式

第一节 相关的概念 第二节 简单线性相关 第三节 一元线性回归模型 第四节 多元线性回归模型

01 Cramer分解定理 02 差分平稳 03 ARIMA模型 04 疏系数模型

第一节 实证项目研究的选题 选题来源 研究题目的选择 文献资料的利用 第二节 模型设定与数据处理 建模的基本思路 模型变量与函数形式的设定 数据的收集和处理 第三节 计量经济分析 估计模型中的参数 模型的检验 模型的调整 模型计量结果的分析 研究结果的报告

第一节相关分析概述 第二节等级相关与品质相关 第三节简单线性回归模型 第四节多元线性回归模型

机器感知与模式识别：基于统计部首模型的联机手写汉字识别方法

1 牙膏的销售量 2 软件开发人员的薪金 3 酶促反应 4 投资额与国民生产总值和物价指数

演示演讲PPT成功案例：统计回归模型

1．时间序列（ARIMA）模型回顾 时间序列分析方法由 Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是： （1）这种建模方法不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化