where a subscribed element of a matrix is always read as arou, column. Here we confine the element to be real number a vector is a matrix with one row or one column. Therefore a row vector is Alxk and a column vector is AixI and commonly denoted as ak and ai,respec- tively. In the followings of this course, we follow conventional custom to say that a vector is a columnvector except for

一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的设置原则 三、虚拟变量的引入 四、虚拟变量的特殊应用 五、虚拟变量引入模型的作用

•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

Ch. 16 Stochastic Model Building Unlike linear regression model which usually has an economic theoretic model built somewhere in economic literature, the time series analysis of a stochastic process needs the ability to relating a stationary ARMA model to real data. It is usually best achieved by a three-stage

Ch. 14 Stationary ARMA Process a general linear stochastic model is described that suppose a time series to be generated by a linear aggregation of random shock. For practical representation it is desirable to employ models that use parameters parsimoniously. Parsimony may often be achieved by representation of the linear process in terms of a small number of autoregressive and moving

要点：掌握概率、概率分布和随机变量等的基本概念。重 点区分清楚总体和样本。 2.1一些符号 2.2实验、样本空间、样本点和事件 2.3随机变量 2.4概率 2.5随机变量及其概率分布 2.6多元概率密度函数 2.7总结

要点：掌握统计推断的基本方法。了解统计推断的含义， 掌握参数估计和假设检验的基本思想。了解点估计量的性 质。初步掌握假设检验的显著性检验方法

要点：掌握一元线性回归模型中的基本假设、检验方法。 重点掌握一元线性回归模型的约束条件；正态性检验方法。 理解单侧和双侧假设检验

10.1 虚拟变量的性质 10.2 ANCOVA模型：包含一个定量变量，一个两分定性变量的回归 10.3 包含一个定量变量、一个多分定性变量的回归 10.4 包含一个定量变量和多个定性变量的回归 10.5 比较两个回归 10.6 虚拟变量在季节分析中的应用 10.7 因变量也是虚拟变量的情形：(略) 10.8 总结

CLMR的假定之一是模型是正确设定的，所以一个最基本 的问题就是：如何发现正确的模型？第11章详细讨论了 这个问题。首先考虑了一个“好”模型应具备的特性，然后 讨论了拟合错误模型的后果，最后介绍了各种模型设定错 误