7.1变量间关系的度量 7.2一元线性回归分析 7.3利用回归方程进行估计和预测 7.4多元线性回归分析

一元线性回归 多元线性回归

一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF）

建立回归方程ya+bX所建方程的回归系数ab值应使实际 数据点尽可能的接近回归直线。也就是各数据点到回归直 线的坚直距离的平方和越小越好

一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数(SRF)

本章主要内容： · 一元线性回归方程度建立、显著性检验、预报和控制。非线性回归方程的线性化。 · 多元线性回归方程建立、显著性检验、偏回归平方和。 · 回归分析法在试验设计中的作用和地位。 · 正交多项式回归设计及回归方程的建立

本章主要内容： · 一元线性回归方程度建立、显著性检验、预报和控制。非线性回归方程的线性化。 · 多元线性回归方程建立、显著性检验、偏回归平方和。 · 回归分析法在试验设计中的作用和地位。 · 正交多项式回归设计及回归方程的建立

重庆工商大学：《计量经济学》课程教学资源（讲义）第2章 一元线性回归 The Simple Linear Regression Model

一、条件均值E(Y=X或个值Y的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间