第一章 简单线性回归分析

1.1 引言

1.2 回归参数的估计

1.3 线性关系的检验

1.4 回归参数的检验

1.5 回归预测问题

第二章 简单线性相关分析

2.1 相关系数的来源及其意义

2.2 相关系数Υ的抽样分布

2.3 总体相关系数ρ的假设检验

第三章 多元线性回归分析

3.1 引言

3.2 回归参数的估计

3.3 回归分析中的假设检验

3.4 回归预测问题

3.5 复相关分析和偏相关分析

3.6 一般线性回归模型简介

3.7 曲线回归问题

第四章 多重共线性问题的处理

4.1 多重共线性的含义及其后果

4.2 多重共线性的检验

4.3 补救多重共线性影响的方法

第五章 异方差性问题的处理

5.1 异方差性问题的性质

5.2 异方差性的后果

5.3 异方差性的检验

5.4 补救异方差性的方法

附录：加权最小平方法

6.1 自相关现象的性质

第六章 自相关性问题的处理

6.2 自相关现象的后果

6.3 自相关现象的检验

6.4 自相关现象的处理

第七章 虚拟变量

7.1 虚拟变量的性质

7.2 有一个数量变量和一个具有两种分类的品质变量的回归分析

7.3 有一个数量变量和一个多于两类的品质变量的回归分析

7.4 一个数量变量和两个品质变量的回归分析

7.5 虚拟变量在季节分析中的应用

7.6 举例

第八章 线性回归分析中的变量选择问题

8.1 引言

8.2 问题的公式化

8.3 变量删除的后果

8.4 变量选择的一般原则

8.5 评价方程的标准

8.6 变量选择的方法

8.7 举例

附录一 方程的错误的技术要求对回归系数估计量和预测值的影响

附录二 江苏省连云港市纺织工业年度报表(1983)

第九章 时间序列分析软件包(TSP)简介

9.1 Micro TSP软件概述

9.2 Micro TSP软件使用初步

9.3 TSP软件应用的实例分析

附表1 标准正态累积概率表

附表2 t分布的百分位数

附表3 F分布表

附表4 D--W统计量临界值表

附表5 简单相关系数临界值表

参考书目