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第七节 因变量缺失的多元线性回归模型
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      [1] 第一节 数据与变量(上)
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      [2] 第一节 数据与变量(下)
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      [3] 第二节 变量间的统计关系
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      [4] 第三节 回归分析与相关分析
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      [7] 第一节 一元线性回归模型(下)
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      [9] 第二节 参数估计及其性质(下)
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      [11] 第四节 预测与控制
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      [14] 第二节 参数估计及其性质(上)
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      [21] 第六节 预测和控制
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      [22] 第七节 因变量缺失的多元线性回归...
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      [23] 第一节 自变量选择对模型参数估计及...
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      [24] 第一节 自变量选择对模型参数估计及...
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      [25] 第二节 自变量选择准则(上)
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      [26] 第二节 自变量选择准则(下)
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      [27] 第三节 自变量选择方法(上)
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      [28] 第三节 自变量选择方法(下)
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      [29] 第四节 缺失数据回归模型的自变量...
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      [30] 第一节 异常点和影响点
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      [31] 第二节 残差及其性质(上)
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      [32] 第二节 残差及其性质(下)
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      [33] 第四节 强影响点的诊断
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      [34] 第五节 异方差性诊断(上)
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      [35] 第五节 异方差性诊断(下)
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      [36] 第一节 引言
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      [37] 第二节 岭估计(上)
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      [38] 第二节 岭估计(下)
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      [39] 第三节 主成分估计(上)
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      [40] 第三节 主成分估计(下)
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      [41] 第四节 Stein压缩估计
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      [42] 第一节 引言
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      [43] 第二节 非线性回归模型的定义
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      [44] 第三节 非线性回归模型的参数估计...
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      [45] 第三节 非线性回归模型的参数估计...
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      [46] 第四节 非线性回归模型的统计诊断...
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      [47] 第四节 非线性回归模型的统计诊断...
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      [48] 第五节 带有缺失数据的非线性回归...
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      [49] 第一节 引言
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      [50] 第二节 自变量含有定性变量的回归...
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      [51] 第三节 因变量含有定性变量的回归...
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      [52] 第四节 Logistic回归模型...
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      [53] 第一节 引言,广义线性回归模型,...
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      [54] 第二节 广义线性回归模型
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