理解线性判别分析 了解多分类学习 理解对数几率回归 掌握线性回归 了解类别不平衡问题

§5.1相关分析 §5.2 回归分析 5.2.1一元线性回归分析 §5.3 动态数列分析

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（电子教案）第八章 方差分析和回归分析 8.2 线性回归分析的数学模型

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件）第八章 方差分析和回归分析 §8.2 线性回归分析的数学模型

中国科学技术大学：《数理统计》课程教学资源（课件讲义）第十四讲 回归分析（线性回归模型）

一、前言 1 应变量为分类指标的资料 2 线性回归分析: 3 应变量为连续计量资料

通过本章的学习要求理解相关分析和回归分析的有关概念研究内容。掌握计算相关系数和配合回归方程的方法，并能结合实际资料对变量进行相关与回归分析。 研究内容：相关关系分析概述 简单直线相关分析 简单直线回归分析 曲线回归及多元线性回归分析 其他相关系数的介绍

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

第一节 相关与回归分析的基本概念 第二节 简单线性相关与回归分析 第三节 多元线性相关与回归分析 第四节 非线性相关与回归分析

2 .1 一元线性回归模型 2 .2 参数β0、β1的估计 2 .3 最小二乘估计的性质 2 .4 回归方程的显著性检验 2 .5 残差分析 2 .6 回归系数的区间估计 2 .7 预测和控制 2 .8 本章小结与评注