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第一章导论什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学解释描述统计与推断统计
1.描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？
2.按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测
3.数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义
4.分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型
5.数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念
6.总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来
7.描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念变量可分为哪几类？8,变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值
9.为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据举例说明离散型变量和连续型变量
10.离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等第二章数据的搜集什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源比较概率抽样和非概率抽样的特点举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样概率抽样指遵循随机原则进行的抽样，总体中每一个单位都有一定的机会被选入样本当用样本对总体进行估计时，要考虑每个单位样本被抽中的概率技术含量和成本都比较高如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样非概率抽样指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽取部分单位对其进行实施调查操作简单、时效快、成本多重共线性对回归分析有哪些影响？
6.变量之间高度相关时，可能会使回归的结果混乱，甚至会把分析引入歧途；可能对参数估计值的
7.正负号产生影响；特别是口的正负号有可能同预期的正负号相反1多重共线性的判别方法主要有哪些？模型中各对自变量显著相关；当模型的线性关系检验显著时，几乎所有回归系数的检验却不显著；回归系数的正负号与预期相反；容忍度（）越小，多重共线性1-2越严重，当小于・时，存在严重的多重共线性；方差扩大因子（吊）越大，01t多重共线性越严重，当大于时，存在严重的多重共线性
8.10多重共线性的处理方法有哪些？
9.将一个或多个自变量从模型中剔除，使保留的自变量尽可能不相关；如果保留所有自变量，那
10.就应该
①避免根据口统计量对单个参数进行检验
②对因变量的推断限定在自变量样本值的范围内在多元线性回归中，选择自变量的方法有哪些？向前选择；向后剔除；逐步回归；最优子集第十三章时间序列分析和预测简述时间序列的构成要素
1.趋势、季节性、周期性、随机性利用增长率分析时间序列时应注意哪些问题？
2.当时间序列中的观测值出现或负数时，不宜计算增长率；不能单纯就增长率论增长率,要注意
3.0增长率与绝对水平的综合分析；大的增长率背后，其隐含的绝对值可能很小，小的增长率背后其疑难的绝对值可能很大简述平稳序列和非平稳序列的含义
4.平稳序列基本上不存在趋势的序列，各观测值基本在某个固定的水平上波动或虽有波动，但并不存在某种规律，而其波动可以看成是随机的非平稳序列是包括趋势、季节性或周期性的序列它可能只含有一种成分，也可能是几种成分
5.的组合简述时间序列的预测程序
6.确定时间序列所包含的成分；找出适合此类时间序列的预测方法；对可能的预测方法进行评估，
7.以确定最佳预测方案；利用最佳预测方案进行预测简述指数平滑法的基本含义
8.指数平滑法是指对过去的观测值加权平均进行预测的一种方法该方法使得第口+期的预测
9.1值等于口期的实际观察值与第口期预测值的加权平均数指数平滑法是加权平均的一种特殊形式，观察值时间越远，其权数也跟着呈指数下降，因而称为指数平滑指数平滑法有一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法一次指数平滑法也可用于对时间序列进行修匀，以消除随机波动，找出序列的变化趋势简述复合型时间序列的预测步骤
10.确定并分离季节成分，建立预测模型并进行预测，计算最后的预测值
11.简述季节指数的计算步骤
12.计算移动平均值，计算移动平均值的比值，季节指数调整第十四章指数什么是指数？它有哪些性质？
1.含义广义上，是指任何两个数值对比形成的相对数；狭义上，是指用于测定多个项目在不同
2.场合下综合变动的一种特殊相对数什么是同度量因素？同度量因素在编制加权综合指数中有什么作用？
3.含义是指若干度量单位不同，不能直接相加的指标，过渡到可以加总和比较而使用的媒介因
4.素作用同度量因素在计算总指数的过程中，对各因素起着权衡轻重的作用，所以也叫权数
5.拉氏指数与帕氏指数各有什么特点？拉氏指数在计算综合指数时将作为权数的同度量因素固定在基期帕氏指数在计算综合指数时将作为权数的同度量因素固定在报告期加权平均指数与加权综合指数有何区别与联系？
6.加权平均指数以个体指数为基础，通过对个体指数进行加权平均来编制的指数加权综合指
7.数通过加权来测定一组项目的综合变动，有加权数量指数和加权质量指数区别思路上，加权综合指数是先综合，后对比，而加权平均指数是先对比，后综合；运用资
8.料上，加权综合指数需要研究总体的全面资料，加权平均指数对资料要求比较灵活；经济分析中的具体作用上，加权指数方法主要用于价格指数的计算什么是指数体系？它有什么作用？含义是由总量指数及其若干个因素指数构成的数量关系式作用指数体系是进行因素分析的根据；利用各指数之间的联系进行指数间的相互推算；用综
9.合指数法编制总指数时，指数体系也是确定同度量因素时期的根据之一.试述平均数指数体系10总平均水平指数=©=公也处1Xf无Xxofo/Xfo0_至1__£%iZiZZ£i组水平变动指数一一X Xn£xofl/Efl结构变动指数:总平均水平指数二组水平变动指数组水平变动指数X总水平变动额二各组水平变动影响额+结构变动影响额构建综合评价指数时需要考虑哪些方面的问题？建立综合评价指数体系；确定各项指标的评价标准；确定各项评价指标的权重；选择评价指标的合成方式低而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高它适合探索性的研究，调
1.查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备调查中搜集数据的方法主要有自填式、面访式、电话式除此之外，还有哪些搜集数据的方法？试验式和观察式自填式、面访式、电话式调查各有什么利弊？自填式优点调查组织者管理容易；成本低，可进行大规模调查；减少被调查者回答敏感问题的压力缺点返回率低；调查内容有限；调查周期长；在数据搜集过程中遇见问题不能及时调整面访式优点回答率高；数据质量高；在调查过程中遇见问题可以及时调整缺点成本比较
2.高；搜集数据的方式对调查过程的质量控制有一定难度；对于敏感问题，被访者会有压力电话式优点对调查员比较安全；对访问过程的控制比较容易缺点实施地区有限；调查时
3.间不能过长；使用的问卷要简单；被访者不愿回答时，不易劝服你认为应当如何控制调查中的回答误差？
4.对于理解误差，我会学习一些心理学知识；对于记忆误差，我会尽量去缩短所涉及的时间范围；对于有意识误差，要做好被调查者的心理工作，要遵守职业道德，为被调查者保密，尽量在问卷中不涉及敏感问题怎样减少无回答？请通过一个例子说明你所考虑到的减少无回答的具体措施对于随机误差，要提高样本容量；对于系统误差，只有做好准备工作并做好补救措施第三章数据的图表展示数据的预处理包括哪些内容？
1.数据审核（对于原始数据完整性和准确性；对于二手数据实用性和实效性）、数据筛选和
2.数据排序分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些？
3.分类数据制作频数分布表，用比例、百分比和比率等进行描述性分析，可用条形图、帕累托
4.图、饼图和环形图进行图示分析顺序数据制作频数分布表，用比例、百分比、比率、累计频数和累计频率等进行描述性分析，
5.可用条形图、帕累托图、饼图、累计评书分布图和环形图进行分析数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤
6.分组方法单变量值分组和组距分组，组距分组又分为等距分组和异距分组分组步骤
①确
7.定组数
②确定组距
③根据分组整理成频数分布表直方图与条形图有何区别？
8.条形图使用的长度表示各类别频数的多少，其宽度固定；直方图用面积表示各组频数，矩形的
9.高度表示魅族的频数或频率，宽度表示组距直方图各矩形连续排列，条形图分开排列直方图主要展示数值型数据绘制线图应注意哪些问题？
10.时间在横轴，观测值在纵轴一般是长宽比例的长方形，纵轴下端一般从
11.1070开始，数据与距离过大的话用折断符号折断
12.0饼图和环形图有什么不同？饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列茎叶图与直方图相比有什么优点？他们的应用场合是什么？
13.茎叶图既能给出数据的分布情况，又能给出每个原始数据，即保留了原始数据的信息茎叶图
14.通常适用于小批量数据，直方图适用于大批量数据鉴别图表优劣的准则有哪些？显示数据；有助于洞察问题的本质；使复杂的观点得到简明、确切、高效的阐述；快速高效地给读者提供大量的信息；多维的；表述数据的真实情况制作统计表时应注意哪几个问题？合理安排统计表结构；表头一般包括表号、总标题和表中数据的单位等内容；在使用统计表时，必要时可在下方加注释注明数据来源第四章数据的概括性度量一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？可以从数据分布的集中趋势、离散程度和分布的偏态与峰态三个方面进行测量集中其实反映了各数据向其中心支靠拢或聚集的程度；离散程度反映了各数据原理其中心值的趋势；偏态与峰态反映了数据分布的图像形状简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合
1.众数是一组数据分布的峰值，不受极端值的影响，缺点是具有不唯一性众数只有在数据量较多时才有意义主要适合作为分类数据的集中趋势测度值中位数是一组数据中间位置上的代表值，不受极端值影响，当数据分布的偏斜较大时，可以使用中位数主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值平均是是针对数值型数据计算的，而且利用了全部数据信息当数据呈对称分布或接近对称分
2.布时，三个代表值相等或接近相等，这时应选平均数作为集中趋势的代表值但平均数的主要缺点是易受极端值的影响；对于偏态分布的数据，平均数的代表性较差简述异众比率、四分位差、方差或标准差的应用场合
3.异众比率主要用于测量分类数据的离散程度；四分位差主要用于测量顺序数据的离散程度；方差或标准差主要用于测量数值型数据的离散程度标准分数有哪些用途？
4.标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置在对多个具有不同量纲的变量进行处理时，常
5.需要对各变量进行标准化处理它还可以用来判断一组数据是否有离群数据为什么要计算离散系数？
6.方差和标准差是反映数据离散程度的绝对值，一方面其数值大小受原变量值本身水平高低的影
7.响；另一方面，他们与原变量的计量单位相同，采用不同计量单位的变量值，其离散程度的测度值也就不同测度数据分布形状的统计量有哪些？对于分布形状的测度有偏态和峰态测度偏态的统计量是偏态系数；测度峰态的统计量是峰态系数第五章概率与概率分布着的增大，该频率围绕某一常数波动，且波动幅度逐渐减小，趋于稳定，这个频率的稳定值即为该事件的概率在相同条次，则hn什么是统计量？第六章统计量及其抽样分布统计量设本1,构造一个函数为什么要引进统计量？统计量中为什么不含任何未知参数？2,•••,是从总体总抽取的容量为的一个样本，如果由此样2,••,,不依赖于任何未知参数，则称函数1,2,•••,1,是一个统计量由样本构造具体的统计量，实际上是对样本信息进行加工并集中到统计量的取值上，便于通过统计量推断总体参数由于样本已经抽出，故统计量总是知道的，因此统计量不含有任何未知参数
1.■简述/分布,份靠露触及吗态好诬警帝则，a2〜2分布:设随机变量相互独立，且•,/服从标准正态分布22X1,X2,••Xii=l,2,••oL叫内由卷为与的独鎏％.^WW^o,i,近/九其分布称为七分布分布:设随机变量丫与相互独立,且丫与分别服从自由度为和九的分布,则F ZZ mX=rimZ什么是抽样分布？在总体的分布类型已知时，若对任一自然数，都能导出统计量Z/n二1,2,•••,的分布的数学表达式，这种分布称为精确的抽样分布
3.简述中心极限定理的意义
4.中心极限定理设从均值为，方差为的一个文艺总体中抽取容量为的样本，当2九充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为出方差为几的正态分布意义是数理统计学2/和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件第七章参数估计解释估计量和估计值
1.估计量用于估计总体参数的随机变量估计值估计参数时计算出来的统计量的具体值简述评价估计量好坏的标准
2.无偏性估计量抽验分布的数学期望等于被估计的总体参数有效性对同一总体参数的连个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效一致性随着
3.样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数怎样理解置信区间？由样本统计量所构造的总体参数的估计区间解释的置信区间
4.95%用某史方话撤誉图物存县则中有的区间包含总体参数的真值95%/而2是标准正态分布上侧面积为的值，公式是统计总体均值时的边际误差
5.za/2a/2z解释独立样本和匹配样本的含义
6.独立样本两个样本是从两个总体总独立抽取的匹配样本一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应
7.在对两个总体均值之差的小样本估计中，对两个总体和样本都有哪些假定？两个总体都服从正态分布；两个随机样本独立地分别抽自两个总体简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系
8.样本量与置信水平成正比，与总体方差成正比，与估计误差的平方成反比第八章假设检验假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？
1.参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，他们都是利用样本对总体进行某种推断，然
2.而推断的角度不同参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数在估计前是未知的；而在假设检验中，则是先对参数的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？
3.显著性水平是指当原假设正确时却被拒绝的概率和风险，统计限制等价拒绝口指求出的值落
4.0,在小概率的区间上，一般是落在或比更小的显著性水平上
0.
050.05什么是假设检验中的两类错误？
5.一类错误是原假设口为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用表示，也称错误或弃真
6.0a Q错误；另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概率用口表示，也称口错误或取伪错误两类错误之间存在什么样的数量关系？
7.在假设检验中，与口是此消彼长的关系如果减小错误，就会增大犯口错误的机会，若减小
8.a a口错误，也会增大犯错误的机会Q解释假设检验中的值
9.P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率它的大小取决于三
10.P个因素一个是样本数据与原假设之间的差异；一个是样本量；一个是被假设参数的总体分布显著性水平与值有何区别？P显著性水平是原假设为真时，拒绝原假设的概率，是一个概率值，被称为抽样分布的拒绝域,大小由研究者事先确定；而值是原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率，被称为P观察到的显著性水平假设检验依据的基本原理是什么？
11..假设检验依据的基本原理是“小概率原理”，即发生概率很小的随机事件在一次试验中几乎不12可能发生在单侧检验中原假设和备择假设的方向应该如何确定？将研究者想要收集证据予以支持的假设作为备择假设将研究者想要收集证据证明其不正确的假设1,作为原假设先确立备择假设备择假设方向与想要证明其正确性的方向一致原假设与备择假Oo1,设是互斥的，等号总在原假设上第九章分类数据分析简述列联表的构造与列联表的分布
1.构造列联表是由连个以上的变量进行交叉分类的频数分布表分布列联表的分布可以从两个方面看一个是观察值的分布，一个是期望值的分布观察值条件频数、行边缘频数、列边缘频数、百分比期望值分布根据比例求出的各个变量的期望值，一般情况下，任何一个单元中频数的期望值RT CTRTxCT0=x—xn=----------------c n nn其中，口□为给定单元格所在行的合计，□□为给定单元格所在列的合计，口为观察值总个数，
2.即样本容量说明计算分统计量的步骤
3.42若用表示观察值频数，用表示期望值频数，统计量可表示为二022X0-2/f步骤一计算0-步骤二计算0-2步骤三计算0-2/0步骤四计算口口口口
4.2=X D0-2/0简述◎系数、系数、，系数各自的特点
5.c9系数描述列联表数据相关程度最常用的一种相关系数,计算公式为2X2W=此时系数的取值是在到之间,且的绝对值约达,说明变量的相关V72/no001w程度越大，但当列联表的行数或列数大于时，系数将随着其变动而增大且没有上限2系数主要用于大于列联表的情沪籍矍翁尊德.2X2/十九数为不可能大于其可能的最大值依赖于列联表的行数和列数，且随着行数0,1,和列数的增大而增大根据不同的行和列计算的列联相关系数不便于比较C系数v=7—2版殖在至」之间0I11,f—1第十章方差分析什么是方差分析？它研究的是什么？方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响他所研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响要检验多个总体均值是否相等时，为什么不做两两比较，而用方差分析方法？
1.作两两比较十分繁琐，进行检验的次数较多，随着增加个体显著性检验的次数，偶然因素导致
2.差别的可能性也会增加，而方差分析法则是同时考虑所有的样本，因此排除了错误累计的概率，从而避免拒绝了一个真实的原假设方差分析包括哪些类型？它们有何区别？类型单因素方差分析和双因素方差分析区别单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响，而双因素方差
3.分析设计两个分类型自变量方差分析中有哪些基本假定？每个总体都应服从正态分布；各个总体的方差必须相等；观测值是独立的简述方差分析的基本思想
4.它是通过对数据误差来源的分析来判断不同总体的均值是否相等，进而分析自变量对因变量是
5.否有显著影响解释因子和处理的含义
6.在方差分析中，所要检验的对象称为因素或银子，因素的不同表现称为水平或处理
7.解释组内误差和组间误差的含义
8.组内误差（）是指每个水平或组的各个样本数据与其组平均值误差的总和，反映了每个样本
9.SSE内观测值的离散状况组内误差只含有随机误差；组间误差（）是指各组平均值与总平均值SSA的误差平方和，反映个样本均值之间的差异程度解释组内方差和组间方差的含义
10.组内方差（）指因素的同一水平下样本数据的方差；组间方差（）是指因素的不同水平MSE MSA下各个样本之间的方差简述方差分析的基本步骤
11.
①提出假设••二0:1=2=•二•••二…#）不全相等=12
②构造检验统计量计算各样本均值，计算全部观测值的均值，计算各误差平方和，计算统计量
③统计决策将统计量的值与给定的显著性水平下的临界值进行对比，做出对原假设的决策
12.方差分析中多重比较的作用是什么？通过对总体均值之间的配对比较来进一步检验到底哪些均值之间存在差异什么是交互作用？交互作用是指儿个因素搭配在一起会对因变量产生一种新的效应的作用解释无交互作用和有交互作用的双因素方差分析
13.在双因素方差分析中，如果两个因素对试验结果的影响是相互独立的，这时的双因素方差分析
14.称为无交互作用的双因素方差分析；如果出了行因素和列因素对试验数据的单独影响外，两个因素的搭配还会对结果产生一种新的影响，这时的双因素方差分析称为有交互作用的双因素方差分析解释的含义和作用
15.R2含义组间平方和（）占总平方和（）的比例记为SSA SST2o作用其平方根就可以用来测量两个变量之间的关系强度第十一章一元线性回归解释相关关系的含义，并说明相关关系的特点含义变量之间存在的不确定的数量关系为相关关系特点一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定，当变量口取某个值时，变量口的取值可能有
1.几个；变量之间的相关关系不能用函数关系进行描述，但也不是无任何规律可循通常对大量数据的观察与研究，可以发现变量之间存在一定的客观规律相关分析主要解决哪些问题？
2.变量间是否存在关系；如果存在，是什么样的关系；变量之间的关系强度如何；样本所反映的
3.变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系相关分析中有哪些基本假定？两个变量之间是线性关系；两个变量都是随机变量简述相关系数半性质
4.2%）nXy2—（）2VnZ%—2,2y性质W口；对称性；口的大小与□和口的原点及尺度无关；口仅仅是口与口之间线性关
5.-1W1系的一个度量，不能用于描述非线性关系；口虽然是两个变量之间线性关系的一个度量，不意味着口和口一定有因果关系为什么要对相关系数进行显著性检验？
6.在对实际现象进行分析时，往往是利用样本数据计算相关系数作为总体相关系数的估计值，但
7.由于样本相关系数具有一定的随机性，它能否说明总体的相关程度往往同样本容量有一定关系因此需要对相关系数进行显著性检验，若在统计上是显著的，说明它可以作为总体相关程度的代表值，否则不能作为总体相关程度的代表值简述相关系数显著性检验的步骤
8.提出检验科统计最°12讨-2〜（-2）21-r进行决策确定显著性水平，若口口口/拒绝原假设
9.2,解释回归模型、回归方程、估计的回归方程的含义
10.回归模型描述因变量如何依赖自变量和误差项的方程称为回归模型，表示为=0+1+回归方程描述因变量如何依赖自变量的方程称为回归方程，表示为（）二夕B1X0+估计的回归方程根据样本数据求出的回归方程，表示为y=N+Rx一元线性回归模型中有哪些基本假定？
11.因变量口与自变量口具有线性关系；在重复抽样中，自变量口的取值是固定的，即假设口是非
12.随机的；误差项口是一个期望值为的随机变量；对于所有的口值，口的口都相同；误差项02口是一个服从正态分布的随机变量，且独立，即口口（口）〜0,2简述参数最小二乘估计的基本原理
13.对于和的对观测值，用距离各观测点最近的一条直线来代表和之间的关系与实际数据的误差比其他任何直线都小即使因变量的观测值与估计值之间的离差平方和达到最小来估计和0lo解释总平方和、回归平方和、残差平方和的含义，并说明他们之间的关系总平方和对一个具体的观测值来说，变差的大小可以用实际观测值与其均值之差（-）来表示，而次观测值的总变差可由这些离差的平方和来表示，称为总平方和（）SST o回归平方和由于自变量的变化引起的的变化，而其平方和反映了的总变差中由于与之间的线性关系引起的的变化部分，它是可以由回归直线来解释的变差部分，称为回归平方和（）SSR残差平方和除了对的线性影响之外的其他因素对变差的作用，是不能由回归直线来解释的变差部分，称为残差平方和（）SSE关系
14.SST=SSR+SSE简述判定系数的含义和作用
15.含义判定系数是对估计的回归方程拟合优度的度量作用判定系数测度了回归直线对观测数据的拟合优度，取值范围［］；越接近表明回归20,11,平方和占总平方和的比例越大，拟合优度越好；反之，越接近于回归直线的拟合程度就越0,差在回归分析中，检验和检验各有什么作用？检验:线性关系检验F检验回归系数检验
16.1简要说明残差分析在回归分析中的作用
17.判断对误差项£的假定是否成立第十二章多元线性回归解释多远回归模型、多元回归方程、估计的多元回归方程的含义
1.多元回归模型设因变量为，个自变量分别为,描述因变量1,2,•••,如何依赖于自变量和误差项的方程称为多元回归模型，表示1,2,•••,为=0+11+夕+8小卜+£°2%2+…多元回归方程描述因变量的期望值与自变量之间关系的方程，1,2,•••,表不为（）=・・・E0+11+22++估计的多元回归方程用样本统计量去估计回归方0,1,2,•••,程中的未知参数得至表示为口口二口口+口口口+口口口・・・
2.IJ,01122++□□□□□多元线性回归模型中有哪些基本假定？误差项是一个期望值为的随机变量；对于自变量的所有值，的方差01,2,•••,相同；误差项£是一个服从正态分布的随机变量,且独立,即（）
3.02£~N0,2解释多重判定系数和调整的多重判定系数的含义和作用
4.多重判定系数多元回归中的回归平方和占总平方和的比例作用是度量多元回归方程拟合程度的一个统计量，反映了在因变量的变差中被估计的回归方程所解释的比例调整的多重判定系数a n-k-l随着模型自变量的增加而越来越接近1解释多重共线性的含义
5.回归模型中两个或以上的自变量彼此相关时，称回归模型中存在多重共线性。
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