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2025考研经济学知识总结：回归分析部分
回归分析部分
考试内容：
相关关系和回归关系;一元线性回归模型;多元线性回归模型;异方差;多重共线性;岭回归;主成分回归与偏最小二乘法;非线性回归;含定性变量的回归模型。
考试要点：
(1)了解变量间的关系、相关关系和函数关系的差别;了解相关关系的描述;掌握相关系数的概念、计算与含义。
(2)掌握一元线性回归模型的估计和检验方法;掌握拟合优度(判定系数);理解残差分析在回归分析中的作用。
(3)掌握多元线性回归模型的估计和检验方法;理解多重判定系数;理解F检验和t检验的关系。
(4)理解异方差的概念和产生原因;理解加权最小二乘法的原理。
(5)理解自相关性的概念和产生原因。
(5)掌握多重共线性的概念、危害、判别和处理;理解变量选择和逐步回归;了解岭回归，主成分回归;掌握偏最小二乘法。
(6)了解非线性回归，掌握可化为线性回归的曲线回归模型的估计、检验及其应用;了解含定性变量的回归模型，掌握自变量含定性变量的回归模型。
(7)能够运用回归分析方法针对实际问题建立回归模型。
以上是天任考研小编为大家带来的“25考研经济学知识总结：回归分析部分”，希望考生们都能备考顺利，考上自己心仪的院校。
