老师讲述条理清晰，非常好

复习一元线性回归

1.一元线性回归模型的一般形式

2.一元线性回归的基本假设

3.线性回归模型的估计方法

4.最小二乘估计量的性质

5.模型参数的置信区间

第三节 回归模型的统计检验

一、模型估计式检验的必要性

1、模型解释变量选择的正确性要证明

2、模型函数形式的正确性需要验证

3、模型估计的可靠性需要评价

二、模型的拟合优度检验

拟合优度越高说明方程越好

（一）总变差的分解

TSS=ESS+RSS   

(二）决定系数

1=ESS/TSS+RSS/TSS

R^2（决定系数）=ESS/TSS

0<R^2<1

R^2越接近1，模型的拟合优度越高

(三）修正的样本决定系数

三、回归系数的显著性检验: 

假设检验的基本思想是：小概率事件原理

 t 检验

四、模型的显著性检验（多元线性回归的模型）f 检验

 F=(ESS/K)/(RSS(N-K-1))