第1章 生物信息学引论 第2章 生物学基础 第3章 生物信息学资源与数据挖掘工具 第四章 序列分析 第五章 序列比对 第6章 分子系统发生分析 第7章 生物芯片 第8章 后基因组时代的生物信息学

实验一 Eviews 软件的基本操作.1 实验二 一元回归模型 .10 实验三 多元和非线性回归模型 .20 实验四 多重共线性 .29 实验五 异方差性 .38 实验六 自相关性 .49 实验七 滞后变量模型 .63 实验八 虚拟解释变量模型 .75 实验九 模型设定误差诊断与检验 .82 实验十 联立方程模型 .90 实验十一 平稳时间序列分析 .106 实验十二 非平稳时间序列分析（一） .118

 差分运算  ARIMA模型  Auto-Regressive模型  异方差的性质  方差齐性变化  条件异方差模型

一、伪回归现象 所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在 相依关系的错误结论。这是传统回归分析方法较易犯的一种错误。 经济学家早就发现经济变量之间可能会存在伪回归现象。 20 世纪 70 年代，Grange、Newbold 研究发现，造成“伪回归”的根本原因 在于变量的时序序列的非平稳性

《时间序列分析》课程教学资源（PPT课件）第二章 时间序列的预处理

 平稳性检验  纯随机性检验

《应用时间序列分析》课程教学资源（PPT课件）第五章 平稳时间序列预测

《应用时间序列分析》课程教学资源（PPT课件）第四章 平稳时间序列模型的建立

《应用时间序列分析》课程教学资源（PPT课件）第二章 平稳时间序列模型

平稳时间序列建模 虚假回归 单位根检验 协整 误差修正模型