一元线性回归和多元线性回归..pptx

统计学;课程纲要;课程纲要（续）;Ch11 一元线性回归;11.1 变量间关系的度量;变量间的关系;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);相关关系的描述与测度(散点图);相关分析及其假定;散点图(scatter diagram);散点图(例题分析);散点图(例题分析);;相关关系的描述与测度(相关系数);相关系数(correlation coefficient);相关系数 (计算公式);相关系数的性质;相关系数的性质;相关系数的经验解释;相关系数(例题分析);相关系数的显著性检验;相关系数的显著性检验(检验的步骤);相关系数的显著性检验(例题分析);相关系数的显著性检验(例题分析);11.2 一元线性回归;什么是回归分析？(Regression);;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(method of least squares );Karl Gauss的最小化图;最小二乘法 ( 和 的计算公式);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;误差的分解(图示) ;误差平方和的分解 (三个平方和的关系) ;误差平方和的分解 (三个平方和的意义);判定系数R2  (coefficient of determination);判定系数  (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 (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);回归分析结果的评价;回归模型在多大程度上解释了因变量y取值的差异？可以用判定系数R2来回答这一问题 在不良贷款与贷款余额的回归中，得到的R2=71.16%，解释了不良贷款变差的2/3以上，说明拟合的效果还算不错 考察关于误差项?的正态性假定是否成立。因为我们在对线性关系进行F检验和回归系数进行t检验时，都要求误差项?服从正态分布，否则，我们所??的检验程序将是无效的。?正态性的简单方法是画出残差的直方图或正态概率图;Excel输出的部分回归结果;Ch12 多元线性回归;学习目标;12.1 多元线性回归模型;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;;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);12.2 回归方程的拟合优度;多重判定系数;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;12.3 显著性检验;线性关系检验;线性关系检验;线性关系检验;回归系数检验和推断;回归系数的检验;回归系数的检验(步骤);12.4 多重共线性;多重共线性及其产生的问题;多重共线性(multicollinearity);多重共线性的识别;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;多重共线性(问题的处理);注意;12.5 变量选择与逐步回归;变量选择过程;向前选择 (forward selection);向后剔除 (backward elimination);逐步回归 (stepwise regression);;;;;* ??拟自变量的回归;含有一个虚拟自变量的回归;散点图;;;;本章小结