多元线性回归模型与假定条件 最小二乘法（OLS） 最小二乘估计量的特性 可决系数 显著性检验与置信区间 预测 预测的评价指标 建模过程中应注意的问题

（1）多项式函数模型 （2）双曲线函数模型 （3）对数函数模型 （4）生长曲线 (logistic) 模型（比教材中的模型复杂些） （5）指数函数模型 （6）幂函数模型

异方差概念 异方差来源与后果 异方差检验（Goldfeld-Quandt 检验、 White 检验、Glejser 检验） 异方差的修正方法（GLS、WLS） 异方差案例分析

一、目的要求 1. 掌握两个定量变量之间相关分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联性的定量分析方法

一、目的要求 1.掌握两个定量变量之间相关分析与回归分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联性的定量分析方法。 3.掌握直线相关与回归分析的区别与联系

第一节 测量值的精密度和准确度 第二节 有效数字及其运算法则 一、有效数字 二、数字的修约规则 三、有效数字的运算规则 第三节 有限量测量数据的统计处理

9.1 联立方程模型的概念 9.2 联立方程模型的分类（结构模型，简化型模型） 9.3 联立方程模型的识别 9.4 联立方程模型的估计方法（两段最小二乘估计的EViews操作） 9.5 案例

10.1 模型总显著性的 F 检验（已讲过） 10.2 模型单个回归参数显著性的 t 检验（已讲过） 10.3 检验若干线性约束条件是否成立的 F 检验 10.4 似然比（LR）检验 10.5 沃尔德（Wald）检验（只讲应用） 10.6 拉格朗日乘子（LM）检验（只讲线性约束情形） 10.7 邹（Chow）突变点检验（不讲） 10.8 JB（Jarque-Bera）正态分布检验 10.9 格兰杰（Granger）因果性检验 10.11 赤池信息准则（AIC），施瓦茨准则（SC）

11.1 时间序列定义 11.2 时间序列模型的分类 11.3 Wold 分解定理 11.4 自相关函数（不讲理论，只分析特征） 11.5 偏自相关函数（不讲理论，只分析特征） 11.6 时间序列模型的建立与预测 11.7 案例分析（中国人口、粮食产量 ARIMA 模型） 11.8 回归与 ARMA 组合模型

一、目的要求 1. 掌握两个定量变量之间相关分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联性的定量分析方法