7.1 非多重共线性假定 7.2 多重共线性的经济解释 7.3 多重共线性的后果 7.4 多重共线性的检验 7.5 多重共线性的克服方法 7.6 案例分析
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（1）多项式函数模型 （2）双曲线函数模型 （3）对数函数模型 （4）生长曲线 (logistic) 模型（比教材中的模型复杂些） （5）指数函数模型 （6）幂函数模型
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多元线性回归模型与假定条件 最小二乘法（OLS） 最小二乘估计量的特性 可决系数 显著性检验与置信区间 预测 预测的评价指标 建模过程中应注意的问题
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模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） OLS回归函数的性质 最小二乘估计量的特性 yt的分布和 的分布 的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测 案例分析 相关系数 EViews操作
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12.1 面板数据定义 12.2 面板数据模型分类 12.3 面板数据模型的估计方法 12.4 面板数据模型的设定与检验 12.5 面板数据建模案例分析 12.6 面板数据建模的 EViews 操作
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《非参数统计》课程教学课件（PPT讲稿）第九章 非参数密度估计和非参数回归简介（图片版）
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