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第1章 一元線性回歸分析

1.1 線性回歸模型的矩陣形式

1.1.1 同歸模型的矩陣表示

1.1.2 主要統計量的矩陣表示

1.2 一元線性回歸

1.2.1 數據的初步考察

1.2.2 及時種模型求解途徑——矩陣運算

1.2.3 第二種模型求解途徑——多項式擬合

1.2.4 第三種模型求解途徑——調用回歸分析程序包

1.3 統計檢驗

1.3.1 相關知識的說明

1.3.2 主要的統計檢驗

1.4 總體回歸估計和預測分析

1.4.1 總體回歸估計

1.4.2 解釋和外推預測分析

1.5 小結

第2章 多元逐步回歸分析

2.1 多元線性回歸分析

2.1.1 及時種途徑——利用矩陣運算

2.1.2 第二種途徑——調用回歸分析程序包

2.1.3 統計檢驗

2.2 多重共線性判斷

2.2.1 VIF值的及時種計算方法

2.2.2 VIF值的第二種計算方法

2.2.3 多元同歸分析的變量選擇問題

2.3 逐步回歸分析

2.3.1 Matlab逐步回歸功能說明

2.3.2 逐步回歸的實現

2.3.3 回歸結果的輸出和解讀

2.4 逐步擬合

2.4.1 怏速擬合方法

2.4.2 詳細擬合方法

2.4.3 幾點說明

2.5 小結

第3章 非線性模型參數估計

3.1 常見數學模型表達式

3.2 常見實例——一變量的情形

3.2.1 指數模型(Ⅰ)

3.2.2 對數模型

3.2.3 冪指數模型

3.2.4 雙曲線模型

3.2.5 Logistic模型(二參數形式)

3.2.6 指數模型(Ⅱ)

3.2.7 指數模型與Iogistic模型

3.3 常見實例——一變量化為多變量的情形

3.3.1 多項式模型

3.3.2 二次指數模型

3.3.3 三參數logistic模型

3.3.4 Gamma模型

3.4 常見實例——多變量的情形

3.4.1 Cobb-Douglas生產函數

3.4.2 帶有交叉變量的回歸模型

3.5 廣義線性擬合

3.5.1 廣義線性擬合函數

3.5.2 典型的例子

3.6 方法比較

3.7 小結

第4章 主成分分析

4.1 實例和數據

4.1.1 案例數據

4.1.2 數據的保存與調用

4.2 及時套計算方案

4.2.1 詳細計算步驟

4.2.2 計算程序的整理和結果的輸出

4.2.3 計算結果的整理

4.3 第二套計算方案

4.3.1 程序的修改

4.3.2 兩套方案的比較

4.4 第三套計算方案

4.4.1 計算程序

4.4.2 T統計量

4.5 配套函數的調用

4.5.1 從協方差矩陣出發

4.5.2 主成分的殘差分析

4.5.3 Bartlett檢驗

4.6 結果分析方法

4.6.1 結果分析

4.6.2 綜合評價

4.7 小結

第5章 因子分析

第6章 層次聚類分析

第7章 判別分析

第8章 自相關分析

第9章 自回歸分析

第10章 譜分析

第11章 小波分析

第12章 R/S分析

第13章 Markov鏈分析

第14章 線性規劃

第15章 層次分析法

第16章 人工神經網絡