2024年广东财经大学非全日制研究生招生考试《回归分析》考试大纲

　　第一章 回归分析概述

　　第一节 变量间的统计关系

　　第二节 回归方程与回归名称的由来

　　第三节 回归分析的主要内容及其一般模型

　　第四节 建立实际问题回归模型的过程

　　第二章 一元线性回归

　　第一节 一元线性回归模型

　　第二节 参数β0、β1的估计

　　第三节 最小二乘估计的性质

　　第四节 回归方程的显著性检验

　　第五节 残差分析

　　第六节 回归系数的区间估计

　　第七节 预测和控制

　　第三章 多元线性回归

　　第一节 多元线性回归模型

　　第二节 回归参数的估计

　　第三节 参数估计量的性质

　　第四节 回归方程的显著性检验

　　第五节 中心化和标准化

　　第六节 相关阵与偏相关系数

　　第四章 违背基本假定的情况

　　第一节 异方差性产生的背景和原因

　　第二节 一元加权最小二乘估计

　　第三节 多元加权最小二乘估计

　　第四节 自相关性问题及其处理

　　第五节 异常值与强影响点

　　第五章 自变量选择与逐步回归

　　第一节 自变量选择对估计和预测的影响

　　第二节 所有子集回归

　　第三节 逐步回归

　　第六章 多重共线性的情形及其处理

　　第一节 多重共线性产生的背景和原因

　　第二节 多重共线性对回归模型的影响

　　第三节 多重共线性的诊断

　　第四节 消除多重共线性的方法

　　第七章 岭回归

　　第一节 岭回归估计的定义

　　第二节 岭回归估计的性质

　　第三节 岭迹分析

　　第四节 岭参数k的选择

　　5. 用岭回归选择变量

　　第八章 主成分回归与偏最小二乘

　　第一节 主成分回归

　　第二节 偏最小二乘法

　　第九章 非线性回归

　　第一节 可化为线性回归的曲线回归

　　第二节 多项式回归

　　第三节 非线性模型

　　第十章 含定性变量的回归模型

　　第一节 自变量中含有定性变量的回归模型

　　第二节 自变量定性变量回归模型的其它应用

　　第三节 因变量是定性变量的回归模型…

　　第四节 逻辑斯蒂回归