本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的 情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方 面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充

本章主要介绍计量经济模型的二级检检验问题，即计量经济检验。主要讨论对回归模 型的若干基本经典假定是否成立进行检验、当检验发现不成立时继续采用 OLS 估计模型所 带来的不良后果以及如何修正等问题。具体包括异方差性问题、序列相关性问题、多重共线 性问题以及随机解释变量这四大类问题

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归 函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回 归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是 建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总 体回归函数做出统计推断

课程教学目标与基本要求: 通过本课程的学习,使学生在细胞整体、超微结构和分子水平上掌握细胞的结构、生物学功能以及结 构与功能相互关系方面的基本知识,掌握细胞在执行生命活动中的动态变化规律,理解细胞作为生物体最 基本的结构单位的生命本质,从而认识生命即是细胞属性的反映

第一章线性规划的数学模型 第一节线性规划一般模型 第二节线性规划的图解法 第三节线性规划的标准型 第四节线性规划解的概念 第二章线性规划的单纯形法 第一节单纯形法原理 第二节表格单纯形法 第三节人工变量问题 第四节单纯形法补遗 第三章线性规划的对偶理论 第四章线性规划灵敏性分析

实验一 Mathemetica 系统使用入门 实验二 与极限、连续有关的问题 实验三 与微分学有关的问题

概率论是研究随机事件的规律性的一个数学分支,直观地说是指这样的事件:在 一次试验中,它出现与否是具有偶然性的, 但是在大量重复试验中,它却是具有内在的必然性即规律性的

一、含义 1、概念：序列相关（serial correlation）与自相关（autocorrelation） 通常不加区别，按时间（如在时间序列数据中）或者空间 （如在截面数据中）排列的观测值序列的成员之间的相 关

一、 拟和优度检验 总体平方和、回归平方和与残差平方和 1、总体平方和：TSS= 2( ˆ )i i  y − y 大小反映 y 的变动度

第一节 线性回归模型概述 第二节 一元线性回归模型的参 第六节 异方差性 第七节 序列相关性 第八节 多重共线性