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0 有用 谁也不知道 2021-07-29 00:39:56
回归不是很难理解，就是感觉内容巨TM多。大体上内容是回归模型的介绍（总体，样本）及一些基本假定（线性，正态，误差OLSE），到模型里未知参数的三种估计方法（最小二乘，矩，最大似然）及其性质（一致，无偏，有效），再到模型里各种显著性检验（t，F，相关系数），最后用模型进行预测（点，区间）。其余的内容主要围绕在违背BLUE假设的情况下（异方差，自相关，多重共线，内生性）提出的各种各样的检验方法（各类图... 回归不是很难理解，就是感觉内容巨TM多。大体上内容是回归模型的介绍（总体，样本）及一些基本假定（线性，正态，误差OLSE），到模型里未知参数的三种估计方法（最小二乘，矩，最大似然）及其性质（一致，无偏，有效），再到模型里各种显著性检验（t，F，相关系数），最后用模型进行预测（点，区间）。其余的内容主要围绕在违背BLUE假设的情况下（异方差，自相关，多重共线，内生性）提出的各种各样的检验方法（各类图示法和用各个统计大佬命名的方法）及对应解决办法（各种统计量和检验准则）。统计学家们想出各种方法来构造完美的“OSLE”，以便对两组变量（数值，分类）进行分析，并期望可以得到一个合理的统计学解释（相关或因果），以便加以运用（理论验证，结构分析，评价政策甚至是预测经济）。这大概就是回归分析及其应用。 (展开)
0 有用 谁也不知道 2021-07-29 00:39:56
回归不是很难理解，就是感觉内容巨TM多。大体上内容是回归模型的介绍（总体，样本）及一些基本假定（线性，正态，误差OLSE），到模型里未知参数的三种估计方法（最小二乘，矩，最大似然）及其性质（一致，无偏，有效），再到模型里各种显著性检验（t，F，相关系数），最后用模型进行预测（点，区间）。其余的内容主要围绕在违背BLUE假设的情况下（异方差，自相关，多重共线，内生性）提出的各种各样的检验方法（各类图... 回归不是很难理解，就是感觉内容巨TM多。大体上内容是回归模型的介绍（总体，样本）及一些基本假定（线性，正态，误差OLSE），到模型里未知参数的三种估计方法（最小二乘，矩，最大似然）及其性质（一致，无偏，有效），再到模型里各种显著性检验（t，F，相关系数），最后用模型进行预测（点，区间）。其余的内容主要围绕在违背BLUE假设的情况下（异方差，自相关，多重共线，内生性）提出的各种各样的检验方法（各类图示法和用各个统计大佬命名的方法）及对应解决办法（各种统计量和检验准则）。统计学家们想出各种方法来构造完美的“OSLE”，以便对两组变量（数值，分类）进行分析，并期望可以得到一个合理的统计学解释（相关或因果），以便加以运用（理论验证，结构分析，评价政策甚至是预测经济）。这大概就是回归分析及其应用。 (展开)