江南春韻：人體藝術(shù)攝影

前言
第2版前言
第1章 緒論
1.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義
1.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的特點(diǎn)
1.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的目的
1.4 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容及研究問(wèn)題的方法
第2章 一元線性回歸模型
　2.1 模型的建立及其假定條件
　2.2 一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)
　2.3 最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性持
　2.4 用樣本可決系數(shù)檢驗(yàn)回歸方程的擬合優(yōu)度
　2.5 回歸系數(shù)估計(jì)值的顯著性檢驗(yàn)與置信區(qū)間
　2.6 一元線性回歸方程預(yù)測(cè)
　2.7 小結(jié)
　2.8 案例分析
　思考與練習(xí)題
第3章 多元線性回歸模型
　3.1 模型的建立及其假定條件
　3.2 最小二乘法
　3.3 最小二乘估計(jì)量的特性
　3.4 可決系數(shù)
　3.5 顯著性檢驗(yàn)與置信區(qū)間
　3.6 關(guān)于回歸系數(shù)的其他檢驗(yàn)
　3.7 預(yù)測(cè)
　3.8 案例分析
　思考與練習(xí)題
第4章 非線性回歸模型的線性化
　4.1 變量間的非線性關(guān)系
　4.2 線性化方法
　4.3 案例分析
　思考與練習(xí)題
第五章 異方差
　5.1 異方差的概念
　5.2 異方差的來(lái)源與后果
　5.3 異方差檢驗(yàn)
　5.4 異方差的修正方法——加權(quán)最小二乘法
　5.5 案例分析
　5.6 異方差問(wèn)題小結(jié)
　思考與練習(xí)題
第6章 自相關(guān)
　6.1 非自相關(guān)假定
　6.2 自相關(guān)的來(lái)源與后果
　6.3 自相關(guān)檢驗(yàn)
　6.4 自相關(guān)的解決方法
　6.5 克服自相關(guān)的矩陣描述
　6.6 自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)
　6.7 案例分析
　思考與練習(xí)題
第7章 多重共線性
　……
第8章 模型中的特殊解釋變量
第9章 聯(lián)立方程模型
第10章 同種典型的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型
第11章 時(shí)間序列模型
第12章 非平穩(wěn)經(jīng)濟(jì)變量與協(xié)整
附錄1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析軟件EViews的常用命令、最小二乘估計(jì)及預(yù)測(cè)
附錄2 推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)簡(jiǎn)介
附錄3 矩陣運(yùn)算
附錄4 檢驗(yàn)用表
附錄5 專用名詞中英文對(duì)照
參考文獻(xiàn)