要点：掌握一元线性回归模型中的基本概念、方法。区分 总体回归函数和样本回归函数。掌握普通最小二乘法的思 想和计算方法

1、理解相关与回归分析的概念与种类; 2、熟练掌握相关系数的计算方法; 3、熟练掌握回归分析和一元线性回归的分析方法

9.2.1 一元线性回归的数学模型 9.2.2 一元线性回归方程的建立 9.2.3 回归的显著性检验 9.2.4 总体回归系数的置信区间 9.2.5 回归方程的拟合度-决定系数 9.2.6 两条回归直线的比较 9.2.7 制定矫正系数 9.3 简单线性相关与回归的区别和联系

设有两个变量X和Y,其中X是可以精确测量或控 制的非随机变量,而Y是随机变量,Y随X的变化而变 化,但它们之间的变化关系是不确定的.给定X的取 值,Y服从一定的概率分布,则称随机变量与变量X 之间存在着相关关系 设进行n次独立试验,测得试验数据如下:

第一节 相关的概念 第二节 简单线性相关 第三节 一元线性回归模型 第四节 多元线性回归模型

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test

一、K元线性回归模型与一元线性回归模型的区别 二、关于模型的基本假设 三、k元线性回归模型的估计、检验和应用 四、理解OLSE的优良性质 五、比较OLS法与ML法的异同和适用性 六、如何综合评价经济计量建模的效果

一、多无线性回归模型 上节讨论了一元线性回归模型,在实际问题中,遇到更多的是讨论随机变量Y与非随机变量x,x2,…,x之间的关系,本节假设它们具有线性关系