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列联分析——分析定性变量对定性变量的影响

原理：比较实际值与期望值（如何计算？）之间的差距，构造了卡方统计量，进行决策

作用：通过比较实际值与期望值之间是否存在差异，分析定性变量对另一个定性变量是否有显著影响。——拟合优度检验、独立性检验、......

几个系数——消除n的影响

方差分析——分析定性变量对定量变量的影响

原理：比较组间误差（存在随机误差+可能有因素A的影响）与组内误差（只有随机误差），用除法，构造了F统计量，来检验因素A的影响是否显著。

作用：通过比较不同组数据的均值是否相等，从而判断分类自变量对数值因变量是否存在显著影响。

类型：单因素、双因素（交互、不交互）

相关分析——分析定量变量对定量变量的影响

对相关关系描述——描述有没有——散点图

对相关关系度量——度量有多大——简单线性相关系数（注意性质）

回归分析——分析定量变量对定量变量的影响

四个步骤

模型设定：总体回归函数（条件均值形式、个别值形式）、样本回归函数（条件均值形式、个别值形式）

模型估计——最小二乘法

基本假定

计算：5个方法（重点）

模型检验

拟合优度检验：可决系数R2

回归系数的显著性检验

t检验

模型应用

经济意义解释：在控制其他变量不变的情况下，当x每增加一个单位，y平均增加β1个单位

预测

非线性回归——线性化处理

logistics回归——因变量为分类变量，采用虚拟变量数据进行虚拟数据