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1 回归概述1

1.0 本章精要1

1.1 需要回归的原因2

1.2 教育与收入3

1.3 回归结果的展示4

1.4 何处开始讨论？5

1.5 何处得解释？6

1.6 在解释中寻求什么？7

1.7 如何解释回归结果10

1.8 如何评价解释14

1.9 R2与F统计量15

1.10 做法的合理性17

1.11 回归的其他表示形式21

1.12 本书导读23

1.13 本章结语24

本章习题24

2 数学工具28

2.0 本章精要28

2.1 本课程是一门变相的数学课吗？29

2.2 求和的乐趣30

2.3 常量求和32

2.4 平均数33

2.5 求和的加法运算34

2.6 算术求和的乐趣37

2.7 乘积求和39

2.8 提醒：及时复习40

本章习题41

3 协方差和相关系数43

3.0本章精要43

3.1 本章导言43

3.2 样本协方差44

3.3 理解样本协方差49

3.4 样本相关系数52

3.5 关于数位的说明58

3.6 其他例子59

3.7 本章结语62

本章附录62

本章习题65

4 线性拟合67

4.0 本章精要67

4.1 本章导言68

4.2 哪一条直线拟合得最好？69

4.3 残差平方和最小化72

4.4 计算截距项和斜率78

4.5 再论斜率和截距项的意义80

4.6 R2和拟合优度83

4.7 回归运算87

4.8 其他例子90

4.9 本章结语92

本章附录92

本章习题95

5 从样本到总体100

5.0 本章精要100

5.1 本章导言101

5.2 总体关系102

5.3 εi的统计特性104

5.4 yi的统计特性110

5.5 参数与估计111

5.6 β与α的无偏估计112

5.7 再次解释117

5.8 a、b的总体方差123

5.9 高斯-马尔可夫（Gauss- Markov）定理126

5.10 一致性130

5.11 本章结语134

本章习题135

6 置信区间和假设检验139

6.0 本章精要139

6.1 本章导言140

6.2 置信区间和假设检验的基础141

6.3 置信区间144

6.4 假设检验147

6.5 置信区间与假设检验之间的关系164

本章习题165

7 普通最小二乘估计的统计推断168

7.0 本章精要168

7.1 b和a的分布169

7.2 σ2的估计170

7.3 b的置信区间174

7.4 β的假设检验183

7.5 yi的再预测191

7.6 教育回报的含义196

7.7 再举一例197

7.8 本章结语200

本章附录201

本章习题202

8 随机扰动项期望不等于0与异方差206

8.0 本章精要206

8.1 本章导言207

8.2 随机扰动项εi的期望等于非0常数208

8.3 随机扰动项的期望不相等210

8.4 异方差212

8.5 异方差的后果212

8.6 σ2i、ε2i、e2i与怀特检验215

8.7 估计标准差219

8.8 获得最佳线性无偏估计220

8.9 随机扰动项有两个方差223

8.10 其他形式的异方差230

8.11 本章结语231

本章习题232

9 自相关235

9.0 本章精要235

9.1 本章导言236

9.2 自相关236

9.3 自相关的后果238

9.4 存在自相关时，普通最小二乘估计方差的估计241

9.5 自相关、随机扰动与冲击244

9.6 一阶自相关与广义最小二乘估计249

9.7 一阶自相关的检验253

9.8 存在一阶自相关时的二步估计法255

9.9 其他类型的自相关257

9.10 本章结语258

本章习题259

10 随机扰动项与解释变量相关262

10.0 本章精要262

10.1 本章导言263

10.2 发生内生性问题的原因264

10.3 模型有内生性的后果267

10.4 解决内生性问题272

10.5 二阶段最小二乘估计与工具变量274

10.6 工具变量估计的性质277

10.7 工具变量的优劣281

10.8 内生性检验286

10.9 用实际数据进行的讨论288

10.10 本章结语291

本章习题291

11 二元回归模型的参数估计296

11.0 本章精要296

11.1 本章导言297

11.2 模型有第二个解释变量298

11.3 拟合302

11.4 b1，b2有用的原因309

11.5 b1，b2的期望314

11.6 本章结语319

本章习题320

12 二元回归模型的理解与解释323

12.0 本章精要323

12.1 本章导言324

12.2 b1，b2的方差325

12.3 x1i与x2i的相互作用329

12.4 标准差的估计333

12.5 受约束与不受约束的回归335

12.6 联合假设检验339

12.7 模型错误设定345

12.8 经典假设不成立的二元回归347

12.9 本章结语351

本章习题351

13 灵活运用回归357

13.0 本章精要357

13.1 本章导言358

13.2 虚拟变量358

13.3 非线性影响：二次函数回归模型361

13.4 非线性的影响：取对数367

13.5 影响的非线性：引入交互项372

13.6 本章结语379

本章习题380

14 多元线性回归模型387

14.0 本章精要387

14.1 本章导言389

14.2 解释变量多于两个的原因389

14.3 多元回归模型的统计推断393

14.4 示例398

14.5 随机扰动项的假设407

14.6 面板数据408

14.7 本章结语411

本章习题411

15 定性变量的回归419

15.0 本章精要419

15.1 本章导言420

15.2 离散型收入变量421

15.3 参数估计的工作原理422

15.4 极大似然估计426

15.5 极大似然估计的实施430

15.6 极大似然估计的作用433

15.7 示例435

15.8 样本选择问题440

15.9 其他方法443

15.10 本章结语445

本章附录445

本章习题449

附录453

参考文献461

后记462