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第一章 概率论基础1

第一节 随机现象、随机试验和随机事件1

第二节 随机事件的频率与概率4

第三节 条件概率与事件的独立性6

第四节 随机变量及其分布8

第五节 二维随机变量10

第六节 随机变量的数字特征12

第七节 随机变量的矩22

第二章 矩阵代数28

第一节 矩阵及其运算28

第二节 线性方程组36

第三节 二次型与正交变换42

第三章 数据的分析方法与参数的统计推断50

第一节 数据的分析方法50

第二节 抽样分布56

第三节 参数的统计推断62

第四节 方差分析方法84

第四章 一元线性回归93

第一节 一元线性回归分析93

第二节 线性回归的方差分析98

第三节 t检验（直接检验法）103

第四节 相关系数及其显著性检验104

第五节 回归分析的其他问题108

第五章 多元线性回归114

第一节 经典多元线性回归模型的概念114

第二节 最小平方估计117

第三节 估计量的性质127

第四节 极大似然估计136

第六章 虚拟变量的回归模型140

第一节 虚拟变量140

第二节 虚拟变量的应用147

第七章 多重共线性157

第一节 多重共线性的概念及原因157

第二节 多重共线性的后果160

第三节 如何发现多重共线性167

第四节 如何对多重共线性进行补救169

第八章 异方差性174

第一节 异方差概念174

第二节 出现异方差时的OLS估计176

第三节 异方差的检验177

第四节 异方差的校正182

第五节 实例185

第九章 自相关分析192

第一节 自相关及其性质192

第二节 自相关下的OLS估计199

第三节 自相关检验200

第四节 自相关模型的参数估计方法203

第五节 广义最小平方估计方法207

第六节 分布滞后模型214

第十章 联立方程模型228

第一节 联立方程模型的提出228

第二节 应用OLS估计的联立方程偏误230

第三节 联立方程模型的变量和表示方法234

第四节 联立方程模型的识别238

第五节 间接最小二乘法244

第六节 工具变量法247

第七节 二阶段最小二乘法249

第十一章 时间序列分析257

第一节 时间序列数据的特性257

第二节 平稳时间序列分析模型265

第三节 非平稳随机过程与单位根检验274

第四节 协整与误差修正模型277

附表282

参考文献300