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第一章
回归分析与相关分析的区别？（p3）
（1）一是在回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的特殊地位。
（2）二是相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。
（3）三是相关分析的研究主要是为刻画变量间线性相关的密切程度。
线性回归模型的基本假设是什么?(p7)
解释变量，，... ，是非随机变量，观测值，，... ，是常数。
等方差及不相关的假定条件为
这个条件称为高斯一马尔柯夫(Gauss-Markov)条件，简称G-M条件。(在此条
件下，便可以得到关于回归系数的最小二乘估计及误差项方差估计的一些重
要性质，如回归系数的最小二乘估计是回归系数的最小方差线性无偏估计等。)
正态分布的假定条件为
(在此条件下便可得到关于回归系数的最小二乘估计及估计的进一步的结果，如它们分别是回归系数及的最小方差无偏估计等，并且可以作回归的显著性检验及区间估计。)
通常为了便于数学上的处理，还要求n>p，即样本容量的个数要多于解
释变量的个数。
回归分析模型主要是揭示事物间相关变量的数量联系。首先要根据所研究问
题的目的设置因变量y, 然后再选取与y有统计关系的一些变量作为自变量。（p8）
常用的样本数据分为时间序列数据和横截面数据。（p9）
对于回归模型的检验一般需要进行统计检验和模型经济意义的检验。(p12)
回归分析与相关分析的区别与联系是什么?（p15）
联系：在推断统计中，我们把上述变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量惟一确定另外一个变量的关系，称为变量间的统计关系或相关关系。这种统计关系规律性的研究是统计学中研究的主要对象，现代统计学中关于统计关系的研究已形成两个重要的分支，它们叫相关分析和回归分析。
第二章
参数和的估计？(p21)
定义离差平方和为
Q是关于，的非负二次函数，所以min总是存在的
根据微积分中求极值的原理，、应满足下列方程组
经整理后，得正规方程组
求解以上正规方程组得，的最小二乘法估计为
其中，，
(p29)t检验是统计推断中常用的一种检验方法，在回归分析中，t检验用于检验
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回归系数的显著性。
回归系效的显著性检验就是要检验自变量x对因变量y工的影响程度是否显
著。
F检验是根据平方和分解式，直接从回归效果检验回归方程的显著性。（p33）
证明：平方和分解式是
其中，称为总离差平方和，简记为SST或或
称为回归平方和，简记为SSR或
称为残差平方和，简记为SSE或
因式分解可以简写为SST=SSR+SSE
证明：
其中，（p24()）
所以
决定系数是一个回归直线与样本观测值拟合优度的相对指标，反映了因变
量的波动中能用自变量解释的比例。（p38）
有关残差的性质（p41）
性质1
证明：
性质2
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其中，，称为杠杆值。0<<1，当靠近时，的值接近0，相应的残差方差就大。当远离时，的值接近1，相应的残差方差就小。也就