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回归分析

审计//

0.0

分

761

视频

6.0

课时

15.00

介绍

课程概述

线性统计模型是现代统计学中应用最为广泛的模型之一，而且也是其它统计模型研究或者应用的基础。掌握了线性模型的理论，也就掌握了统计的核心内容。

课程目标

考核评价

详细介绍

在现实世界中，许多量之间具有线性或者近似的线性依赖关系；虽然许多量之间的关系式非线性的，但是经过适当的变换，变换过后的新变量之间具有近似的线性关系；线性关系是数学中最基本的关系，比较容易处理，同时在数学中也已经积累了处理线性关系的丰富的理论与方法。本课程阐述线性模型的基本理论、方法及其应用。

第一章回归分析概述

（642s）

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第二章一元线性回归

（992s）

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第三章参数估计

3.1 矩阵广义逆概念

（999s）

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3.2 最小二乘估计（一）

（939s）

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3.3 最小二乘估计（二）

（858s）

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3.4 约束最小二乘估计

（585s）

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3.5 广义最小二乘估计（一）

（612s）

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3.6 广义最小二乘估计（二）

（387s）

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第四章假设检验

4.1 模型的假设检验

（482s）

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4.2 假设检验

（968s）

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第五章线性回归模型

5.1 线性回归模型

（1002s）

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5.2 回归方程的系数检验

（829s）

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5.3 复相关系数

（414s）

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5.4 回归自变量的选择问题

（606s）

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5.5 回归自变量选择三个准则

（611s）

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5.6 回归诊断

（1112s）

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5.7 Box Cox变换

（491s）

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5.8 均方误差及复共线性

（743s）

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5.9 有偏估计（一）

（754s）

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5.10 5.9 有偏估计（二）

（852s）

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学堂在线

701

门课

88800

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