精选优质文档-倾情为你奉上第一章1、 回归分析与相关分析的区别？（p3）（1）一是在回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的特殊地位。（2）二是相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。（3）三是相关分析的研究主要是为刻画变量间线性相关的密切程度。2、 线性回归模型的基本假设是什么?(p7)（1） 解释变量，. ，是非随机变量，观测值，. ，是常数。（2） 等方差及不相关的假定条件为 这个条件称为高斯一马尔柯夫(Gauss-Markov)条件，简称G-M条件。(在此条件下，便可以得到关于回归系数的最小二乘估计及误差项方差估计的一些重要性质，如回归系数的最小二乘估计是回归系数的最小方差线性无偏估计等。)（3） 正态分布的假定条件为(在此条件下便可得到关于回归系数的最小二乘估计及估计的进一步的结果，如它们分别是回归系数及的最小方差无偏估计等，并且可以作回归的显著性检验及区间估计。)（4） 通常为了便于数学上的处理，还要求np，即样本容量的个数要多于解释变量的个数。 3、 回归分
