《多变量回归分析》课件.ppt

多变量回归分析;课程大纲;第一部分：多变量回归分析简介;什么是多变量回归分析？;多变量回归分析的发展历史;多变量回归分析的重要性;第二部分：基本概念和假设;变量类型;数学模型;基本假设（1）;基本假设（2）;基本假设（3）;第三部分：模型建立与估计;数据收集;变量选择;模型估计方法（1）;模型估计方法（2）;参数估计;模型拟合优度;第四部分：模型诊断与评估;残差分析（1）;残差分析（2）;多重共线性诊断;异方差性检验;自相关检验;模型预测能力评估;第五部分：特殊情况处理;异常值处理;多重共线性处理;非线性关系处理;异方差性处理;自相关处理;缺失数据处理;第六部分：实际应用案例;案例1：房价预测模型;案例1：房价预测模型（续）;案例2：销售额影响因素分析;案例2：销售额影响因素分析（续）;案例3：医学研究中的应用;案例3：医学研究中的应用（续）;高级主题：交互效应;高级主题：中介效应;高级主题：调节效应;高级主题：分层回归;高级主题：逐步回归;高级主题：岭回归和Lasso回归;软件应用：SPSS;软件应用：R;软件应用：Python;常见误区与注意事项（1）;常见误区与注意事项（2）;多变量回归分析的局限性;多变量回归分析的未来发展;总结：多变量回归分析的关键步骤;实践建议（1）;实践建议（2）;学习资源;相关研究领域;问题与讨论;结语