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