随笔分类 - 《回归分析》学习笔记
内容基于王松桂《线性统计模型:线性回归与方差分析》的学习笔记,根据浙江大学数学科学学院《回归分析》课程内容有所调整和补充。
摘要:本文主要介绍了单因素方差分析和双因素方差分析模型,双因素还需考虑是否存在交互作用的情况。
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摘要:本文主要介绍了因变量为定性变量情况下的回归模型,重点是Logistic回归模型及其参数估计。
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摘要:本文继续介绍四种自变量选择的准则,随后介绍三种常用的快捷的自变量选择的方法。
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摘要:本文首先引入了全模型和选模型的概念,并在此基础上介绍了自变量选择的后果,随后介绍了两种常见的自变量选择的准则。
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摘要:本文主要介绍了假设检验的异常点检验和DW检验,最后介绍了区间估计问题和预测问题。
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摘要:本文介绍了线性回归模型的假设检验问题,从一般线性假设问题入手,引申至几种特殊的线性假设检验问题。
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摘要:本文主要介绍了两种克服多重共线性的有偏估计方法,岭估计和主成分估计。
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摘要:本文主要介绍了回归诊断不满足经典假设的参数估计问题,包括Box-Cox变换和广义最小二乘估计,最后介绍了多重共线性问题。
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摘要:本文主要介绍带约束的回归模型的最小二乘估计,以及回归模型和数据的诊断方法。
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摘要:本文主要介绍了线性回归模型和最小二乘估计。
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摘要:本文介绍正态随机向量的二次型及其性质,并对矩阵微商给出简要补充,为后面的章节做准备。
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摘要:本文主要介绍随机向量及其基本性质,作为回归分析的基础篇,是概率论的内容的拓展。
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