第五章_相關与回归分析(完整版).pptVIP

第 5 章 相关与回归分析;第5章 相关与回归分析;学习目标;5.1 相关与回归分析的基本概念 ;函数关系和相关关系;函数关系;函数关系(几个例子);相关关系(correlation);相关关系(几个例子);相关关系(类型);相关关系(类型);相关关系(类型);相关分析与回归分析;相关分析与回归分析;相关关系的描述与测度(相关表和散点图);散点图(scatter diagram);散点图(例题分析);散点图(例题分析);散点图(例题分析);5.2 一元线性回归;什么是回归分析？(Regression);回归分析与相关分析的区别;回归模型的类型;一元线性回归模型;一元线性回归;回归模型(regression model);一元线性回归模型;一元线性回归模型(基本假定) ;回归方程 (regression equation);估计的回归方程(estimated regression equation);参数的最小二乘估计;最小二乘估计;最小二乘估计(图示) ;最小二乘法 ( 和 的计算公式);估计方程的求法(例题分析);估计方程的求法(例题分析);用Excel进行回归分析;回归直线的拟合优度;变差;变差的分解(图示) ;离差平方和的分解 (三个平方和的关系) ;离差平方和的分解 (三个平方和的意义);判定系数r2  (coefficient of determination);判定系数r2  (例题分析);估计标准误差(standard error of estimate);显著性检验;线性关系的检验;线性关系的检验 (检验的步骤) ;线性关系的检验 (例题分析) ;线性关系的检验 (方差分析表) ;回归系数的检验;回归系数的检验(样本统计量 的分布);回归系数的检验 (检验步骤) ;回归系数的检验 (例题分析);回归系数的检验 (例题分析);Excel输出的部分回归结果; 利用回归方程进行 估计和预测;利用回归方程进行估计和预测;点估计;点估计; y 的平均值的点估计;y 的个别值的点估计;区间估计;区间估计;置信区间估计;置信区间估计(例题分析);预测区间估计;预测区间估计(例题分析);影响区间宽度的因素;置信区间、预测区间、回归方程; 残差分析;残差(residual);用残差证实模型的假定;残差图(residual plot);残差图(形态及判别);残差图(例题分析);标准化残差(standardized residual);标准化残差图;标准化残差图(例题分析);用残差检测异常值和有影响的观测值;异常值(outlier);异常值(识别);有影响的观测值;有影响的观测值(图示);杠杆率点(ieverage point);高杠杆率点 (图示);5.3 多元线性回归;多元回归模型与回归方程;多元回归模型 (multiple regression model);多元回归模型(基本假定) ;多元回归方程 (multiple regression equation);二元回归方程的直观解释;估计的多元回归方程;估计的多元回归的方程(estimated multiple regression equation);参数的最小二乘估计;参数的最小二乘法;参数的最小二乘法(例题分析);回归方程的拟合优度;多重判定系数(multiple coefficient of determination) ;修正多重判定系数(adjusted multiple coefficient of determination) ;估计标准误差 Sy;显著性检验;线性关系检验;线性关系检验;回归系数的检验;回归系数的检验(步骤);回归系数的推断 (置信区间);多重共线性;多重共线性(multicollinearity);多重共线性的识别;多重共线性(例题分析);多重共线性(例题分析);多重共线性(例题分析);多重共线性(问题的处理);利用回归方程进行估计和预测(软件应用);置信区间估计(例题分析);预测区间估计(例题分析);含有一个虚拟自变量的回归;虚拟自变量(dummy variable);虚拟自变量的回归;虚拟自变量的回归(例题分析);虚拟自变量的回归(例题分析);虚拟自变量的回归 (例题分析);虚拟自变量的回归(例题分析);虚拟自变量的回归 (例题分析);5.4 非线性回归;非线性回归分析简介;非线性回归的意义;非线性回归分析的一般步骤;非线性函数形式的确定;非线性回归模型的参数估计;常见的可线性化的非线性函数;常见的可线性化的函数;常见的可线性化的函数;