ch1.1-1.2 一元线性回归模型与回归方程
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Ch3.1 多元线性回归模型
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Ch2.1 一元线性回归模型介绍
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Ch2.2 一元回归模型参数β0、β1的估计
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Ch2.3 最小二乘估计的性质
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Ch1.3-1.5 回归分析的主要内容及其一般模型
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Ch5.1 自变量选择对估计和预测的影响
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Ch8 主成分回归与偏最小二乘
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Ch1 回归分析概述
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Ch4.2 一元加权最小二乘估计
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Ch2.5-2.6 残差分析与区间估计
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Ch7.1 岭回归的定义
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Ch2.7 预测与控制
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Ch7.2 岭回归的性质
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Ch4.5 Box-Cox变换
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Ch4.6 异常值与强影响点
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Ch4.1 异方差产生的背景与原因
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Ch5.2 所有子集回归
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Ch3.4 回归方程的显著性检验
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Ch3.2 回归参数的估计
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Ch3.5 中心化和标准化
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Ch6.1-6.2 多重共线性产生的背景、原因和影响
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Ch5.3 逐步回归
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Ch2.4 P值
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Ch8 主成分回归-2022
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Ch6.3-6.4 多重共线性的诊断与消除方法
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Ch7.3-7.4 岭迹分析与岭参数k的选择
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Ch7.5 用岭回归选择变量
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Ch4.4 自相关性问题及其处理（一）
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【2022】Ch9.3 非线性回归
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Ch2. 4 t检验
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【2022】Ch9.1 非线性回归
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Ch4.3 多元加权最小二乘估计
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Ch2.4 三种检验的关系
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Ch2.4 F检验
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Ch3.3 参数估计的性质
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[2022]Ch9.2 非线性回归
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