一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定

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

8.1 可化为线性回归的曲线回归 8.2 多项式回归 8.3 非线性模型 8.4 本章小结与评注

一、滞后效应与滞后变量模型 二、分布滞后模型的估计 三、自回归模型的构建 四、自回归模型的估计

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

一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定

一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例

一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例

一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

在建立回归模型时，有时根据经济理论需对模型中变量的参数施加一定的约束条件