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文档简介
1、应用统计学复习,重点：软件计算结果的分析 方差分析、回归分析 聚类与判别 主成分分析与因子分析 对应分析 结构方程模型,一、多元线性回归模型,简单相关系数与偏相关系数 多元线性回归模型及基本假设 偏回归系数的含义 设定偏误，遗漏重要变量时OLS估计量的性质 高斯-马尔可夫定理 线性性、无偏性、有效性 OLS估计量方差的性质,模型的检验,经典假设检验：异方差、序列相关、多重共线 统计检验： 方差分析、拟合优度与方程的显著性检验 三种平方和，联合零检验，F统计量 单零检验，一般t检验：查表法、精确P值 经济意义检验,多元线性回归模型的扩展,用各种常见数学变换（例如取对数、取倒数等），化非线性模型为
2、线性模型 对数线性模型、半对数模型，模型参数的经济解释,SPSS线性回归过程输出表与残差图,多重共线性,概念： 什么是多重共线性 完全多重共线、非完全多重共线 多重共线的后果 多重共线的识别 存在多重共线时OLS的特征 检验方法:方差膨胀倍数、病态指数、辅助回归 补救措施：差分，剔除变量，主成分分析,异方差性,什么是异方差性，异方差性经常出现在什么数据中 异方差性的后果 异方差性的识别 非正式方法：残差图 异方差性的修正 加权最小二乘法,序列相关,什么是序列相关，什么数据容易出现序列相关，一阶自相关模式 序列相关的后果 序列相关性的检验 DW检验 序列相关的修正 广义差分模型的构建,虚拟变量,
3、虚拟变量的概念 含有虚拟变量的回归 虚拟变量如何设计 级差截距系数的作用是什么、级差斜率系数的作用是什么 如何检验虚拟变量的系数是否显著,二、方差分析,基本概念 单因素方差分析计算 多因素方差分析输出表的解释，假设检验 F检验：F统计量的计算 协方差分析的机理，输出表解释，假设检验 多响应变量方差分析 均值多重比较,三、聚类与判别,距离的计算 最长距离法、最短距离法、画谱系图、确定分类数 两类判别：马氏等距离法、fisher法、贝叶斯法建立判别函数和判别规则，给新样本会做判别 多类判别：输出表的解释，写出判别函数和判别规则，给新样本会做判别,四、主成分分析与因子分析,化简变量的方法 基本概念：方差贡献、变量共同度、载荷阵、因子旋转、因子得分等等 两种方法的区别与联系 解释模型的各种输出表，会确定主成分（公因子）的个数，会写出特征向量 主成分回归,五、对应分析,列联表分析与变量相关性检验 频数表、频率表（行频率彪、列频率表、总频率表）、SPSS输出表解释与分析 对应分析 行截面、列截面主成分之关系 SPSS输出表解释与分析,六、结构方程模型,基本概念 潜变量、显变量、内生变量、外生变量、测量模型、结构模型、识别（不可识别、过度识别、恰好识别） 路径图与模型的互化 模型
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