第二章简单线性回归模型
第一节回归分析与回归函数P15
（一）相关分析与回归分析
1、相关关系
2、相关系数
3、回归分析
（二）总体回归函数（条件期望）
（三）随机扰动项
（四）样本回归函数
第二节简单线性回归模型参数的估计P26
（一）简单线性回归的基本假定
（二）普通最小二乘法求样本回归函数
（三）OLS回归线的性质
（四）最小二乘估计量的统计性质
1、参数估计量的评价标准（无偏性、有效性、一致性）
2、OLS估计量的统计特性（线性特性、无偏性、有效性、高斯-马尔可夫定理）
第三节拟合优度的度量（RSS、ESS、TSS）P35
（一）总变差的分解
（二）可决系数
（三）可决系数与相关系数的关系
第四节回归系数的区间估计与假设检验P38
（一）OLS估计的分布性质
（二）回归系数的区间估值
（三）回归系数的假设检验
1、Z检验
2、t检验
第五节回归模型预测P43
第六节案例分析P48
第三章多元线性回归模型
第一节多元线性回归模型及古典假定P64
一、多元线性回归模型
二、多元线性回归模型的矩阵形式
三、多元线性回归模型的古典假定
第二节多元线性回归模型的估计P68
一、多元线性回归性参数的最小二乘估计
二、参数最小二乘估计的性质（线性特性、无偏性、有效性）
三、OLS估计的分布性质
四、随机扰动项方差的估计
五、多元线性回归模型参数的区间估计
第三节多元线性回归模型的检验P74
一、拟合优度检验（多重可决系数、修正的可决系数）
二、回归方程的显著性检验（F-检验）
三、回归参数的显著性检验（t-检验）
第四节多元线性回归模型的预测P79
第五节案例分析P81
第四章多重共线性第一节什么是多重共线性P94
第二节多重共线性产生的后果
第三节多重共线性的检验
第四节多重共线性的补救措施
第五节案例分析P109。