| 第一章 引言 | 第1-8页 |
| 第二章 线性回归分析及其常用改进方法简介 | 第8-16页 |
| 2．1 回归分析概述 | 第8-9页 |
| 2．1．1 回归分析研究的主要内容 | 第8页 |
| 2．1．2 回归模型的一般模式 | 第8-9页 |
| 2．2 线性回归模型 | 第9-16页 |
| 2．2．1 线性回归模型的一般形式 | 第9-10页 |
| 2．2．2 线性回归模型的最小二乘估计 | 第10-11页 |
| 2．2．3 违背基本假设时回归参数估计的改进 | 第11-16页 |
| 2．2．3．1 异性方差 | 第11-12页 |
| 2．2．3．2 自相关 | 第12-13页 |
| 2．2．3．3 多重共线性 | 第13-16页 |
| 第三章 基于最小二乘法的递推回归 | 第16-29页 |
| 3．1 回归系数的递推计算 | 第16-19页 |
| 3．2 总离差平方和、残差平方和、回归平方和的递推计算 | 第19-22页 |
| 3．3 计算决定系数和复相关系数 | 第22页 |
| 3．4 回归方程的显著性检验 | 第22-23页 |
| 3．4．1 回归方程的显著性检验 | 第22页 |
| 3．4．2 回归系数的显著性检验 | 第22-23页 |
| 3．5 计算实例 | 第23-29页 |
| 3．5．1 利用递推公式进行计算 | 第24-28页 |
| 3．5．2 一次性利用全部数据进行计算 | 第28-29页 |
| 第四章 基于递推回归的因变量修正法 | 第29-45页 |
| 4．1 基于递推回归的因变量修正法的基本思想 | 第29-32页 |
| 4．2 有序样品的动态预测 | 第32-37页 |
| 4．2．1 有序样品因变量修正法计算步骤 | 第32-33页 |
| 4．2．2 计算实例 | 第33-37页 |
| 4．3 一般样品的动态预测 | 第37-45页 |
| 4．3．1 一般样品因变量修正法计算步骤 | 第38-39页 |
| 4．3．2 计算实例 | 第39-45页 |
| 结束语 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 个人简历 | 第49页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第49页 |