一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

回归分析 1.根据经济理论或考察样本数据去设定回 归方程 X…Z Y: dependent variable; independent random error or disturbance term

第一节 设计矩阵列复共线与岭回归 第二节 自变量重新组合与主成分回归 第三节 增广相关阵的特征根回归 第四节 均匀压缩估计 第五节 有偏估计的极值意义与几何意义

1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性：用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结

以大兴安岭地区2000—2010年卫星火点数据为基础,运用逻辑斯蒂回归模型建立基于气象、植被、地形、社会经济和基础设施因子的林火预测模型,并划分火险等级。此外,基于火险区划对大兴安岭地区的林火监控与扑救效率进行评价分析

浙江大学建筑工程学院：用于交通需求预测的时空地理加权回归模型及应用

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