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现代统计学方法
第20-2任务： 模型应用
查看课程
任务列表
第1任务： 课程介绍
第2-1任务： 模型设定（简单线性回归模型）
第2-2任务： 模型设定
第3-1任务： 最小二乘估计
第3-2任务： 最小二乘估计
第4-1任务： 模型解读（参数假设检验、判定系数、残差分析）
第4-2任务： 模型解读
第5-1任务： 多元线性回归模型
第5-2任务： 多元线性回归模型
第6-1任务： 多重共线性
第6-2任务： 多重共线性问题
第7-1任务： 压缩估计和变量选择
第7-2任务： 压缩估计和变量选择方法
第8-1任务： 有哑变量的回归分析
第8-2任务： 有哑变量的回归分析
第9-1任务： 基于线性回归模型的案例分析
第9-2任务： 基于线性回归模型的案例分析
第9-3任务： 基于线性回归模型的案例分析
第10任务： 基于线性回归模型的案例分析
第11-1任务： 模型设定
第11-2任务： 模型设定
第11-3任务： 课后练习
第12-1任务： 模型估计
第12-2任务： 模型估计
第12-3任务： 课后练习
第13-1任务： 模型推断（回归方程及回归系数显著性检验，模型拟合优度）
第13-2任务： 模型推断（回归方程及回归系数显著性检验，模型拟合优度）
第13-3任务： 课后练习
第14-1任务： 评分卡模型
第14-2任务： 评分卡模型
第14-3任务： 课后练习
第15-1任务： 案例分析
第15-2任务： 案例分析
第15-3任务： 课后练习
第16任务： 大作业
第17-1任务： 模型介绍
第17-2任务： 模型介绍
第18-1任务： 参数估计及检验
第18-2任务： 参数估计及检验
第19-1任务： 模型延伸
第19-2任务： 模型延伸
第20-1任务： 模型应用
第20-2任务： 模型应用
第21任务： GDP SAR案例
第22任务： 微博 SAR案例
第23任务： 课程作业
第24-1任务： 向量自回归模型介绍和平稳性条件
第24-2任务： 向量自回归模型介绍和平稳性条件
第24-3任务： 课后练习
第25-1任务： 向量自回归模型估计和检验
第25-2任务： 向量自回归模型估计和检验
第25-3任务： 课后练习
第26-1任务： VAR模型设定和预测
第26-2任务： VAR模型设定和预测
第26-3任务： 课后练习
第27-1任务： Granger因果检验、脉冲响应分析、方差分解
第27-2任务： Granger因果检验、脉冲响应分析、方差分解
第27-3任务： 课后练习
第28-1任务： 向量自回归模型案例分析
第28-2任务： 向量自回归模型案例分析
第29任务： 课程作业
