应用回归分析
罗中德
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1 第一章回归分析概述
1.1 绪论
1.2 回归分析概述
1.2.1 第一节
1.2.2 第二节
1.2.3 第三节
1.3 ch1ppt
2 第二章一元线性回归
2.1 一元线性回归模型
2.2 最小二乘估计
2.3 极大似然估计
2.4 最小二乘估计的性质
2.5 参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计
2.6 一元线性回归模型的统计检验
2.6.1 第一节
2.6.2 第二节
2.6.3 第三节
2.7 一元线性回归模型的应用
2.8 残差分析
2.9 ch2ppt
3 多元线性回归模型
3.1 多元模型基本形式
3.2 参数估计方法
3.3 回归参数的性质
3.4 模型检验
3.5 数据变换
3.6 ch3ppt
3.7 实验1----ch2例题--手工计算
3.8 实验1---ch2例题--软件演示
3.9 实验1---ch3例题--软件演示
4 违背基本假设的情况
4.1 随机误差异方差的产生与判断
4.2 如何消除异方差--建立加权最小二乘回归
4.3 随机误差序列相关性的产生和判断
4.4 如何消除相关性
4.5 异常点的判断
4.6 ch4ppt
5 自变量选择与逐步回归
5.1 自变量选择对估计与预测的影响
5.2 所有子集回归
5.3 逐步回归
5.4 第五章ppt
6 多重共线性的情形及其处理
6.1 ch6课件
6.2 ch6-1多重共线性的概念和原因
6.3 ch6-2多重共线性的后果与诊断
6.4 ch6-3多重线性的处理
7 岭回归
7.1 课件
7.2 ch7-1岭回归概念
7.3 ch7-2岭迹分析
7.4 ch7-3操作讲解
8 主成分回归和偏最小二乘回归
8.1 主成分回归课件
8.1.1 主成分回归1
8.1.2 主成分回归2
8.1.3 主成分回归3
8.2 偏最小二乘课件
8.2.1 偏最小二乘回归1
8.2.2 偏最小二乘回归2
8.2.3 偏最小二乘回归3
9 非线性回归模型
9.1 ch9ppt
9.2 可化为线性回归的曲线回归
9.3 多项式回归模型
9.4 非线性最小二乘
9.5 Gompertz模型
9.6 c-D模型
9.7 其他形式的非线性回归
9.8 试验三要求及数据
10 含定性变量的回归模型
10.1 ch10课件
10.2 自变量含定性变量的建模
10.3 因变量含定性变量的建模
10.3.1 分组数据的logistic模型
10.3.2 未分组的logistic模型
10.3.3 probit模型
11 综合实验四的要求和数据
11.1 试验要求
一元线性回归模型的统计检验
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