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1、0第一章 高级计量经济学 .41. 数据类型： .42. 经验经济分析的步骤： .4第二章 简单回归模型 .41. 回归分析(regression analysis)： .42. 回归分析的主要内容包括： .43. 变量间的关系： .44. 变量关系的描述： .45. 相关关系的类型： .46. 线性相关的程度： .57. 回归分析的意义： .58. 总体回归线（population regression line）/总体回归曲线（population regression curve）：在给定解释变量 Xi 条件下被解释变量 Yi 的期望轨迹。 .59. 总体回归函数(PRF)：E（yx）=
2、0+1x, .510. 随机干扰项（stochastic disturbance）或随机误差项（stochastic error）：511. 样本回归方程（SRF）： .501iiyx12. 拟合值：当 x=i 时，y 通过样本回归方程算出来的值。即 .501iiyx13. 样本回归模型（sample regression model）： .5i iYuXe14. 回归分析的主要目的：根据样本回归函数 SRF，估计总体回归函数 PRF。 .6第三章：简单回归方程分析 .61. 简单回归方程： .62. 线性的含义： .63. OLS 斜率估计，0 和 1 的普通最小二乘估计值的推算： .64.
3、 OLS 法是要找到一条直线，使残差平方和最小。 .75. 残差：是对误差项的估计，因此，它是拟合直线（样本回归函数）和样本点之间的距离。 .76. OLS 统计量的代数性质： .77. SST=SSE+SSR： .88. 拟合优度：来衡量样本回归线是否很好地拟合了样本数据的指标。 .89. 判定系数：解释变异与总变异之比。即 y 的样本变异中被 x 解释的部分。 .810. 测量单位： .811. 在简单回归中加入非线性因素（因变量为对数）： .812. OLS 的基本假设： .913. 定理 2.1： OLS 的无偏性： .914. 定理 2.2 OLS 估计量的抽样方差： .915. 定
4、理 2.3：的无偏估计 .1016. 回归标准误差： .102117. 的标准误： .101 11 21()()nxiiseSTx第四章 多元回归分析 .101. 多元回归分析的优点： .102. 多元线性回归模型： .103. 多元线性回归的 OLS 估计值： .104. SRF 样本回归函数： .115. 拟合值和残差 .116. 偏效应以及 的计算 .1117. 比较简单回归和多元回归估计值： .128. 拟合优度（SST、SSR、SSE、R 2）： .139. 过原点的回归： .1310. 多元回归模型的假定及定理 3.1、定理 3.2： .1411. 多重共线性：两个或多个自变量之间高度（但不完全）相关。 .1512. 估计 （估计误差项方差）： .16213. 定理 3.3 的无偏估
