24. 第一节 自变量选择对模型参数估计及预测的影响 - 3

《应用回归分析》是以概率论与数理统计为基础迅速发展起来的一种应用性较强的科学方法。该课程系统介绍回归分析理论和方法，包括一元线性回归模型与多元线性回归模型的参数估计理论和方法以及自变量选择、影响点和异常点的识别及处理，异方差性诊断和自相关性问题及处理，多重共线性问题及处理，多元线性回归模型的有偏估计，非线性回归模型和含定性变量的回归模型的参数估计理论、方法及算法、广义线性回归模型和缺失数据模型的统计推断等。该课程还收集了大量的实际例子来介绍这些回归分析方法在社会学、经济学、教育学和心理学等领域的具体应用。学习和掌握应用回归分析理论，对于提高分析和解决实际问题的能力具有重大的意义。