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回归分析前应绘制散点图 回归方程可用来描述两定量变量间数量依存变化的关系 对回归系数假设检验的P能够反映自变量对应变量数量上的影响大小 满足各观测值独立、应变量与自变量关系为线性、误差服从正态分布的资料才能应用于回归分析 直线回归用于预测时，自变量一般不应超出样本实测值的取值范围
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量y之间线性关系的数学方程 判定系数r2(上标)表明指标变量之间的依存程度，r2(上标)越大，表明依存度越大 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
测算回归模型的拟合效果 估计回归系数的大小 检验自变量的经济含义是否正确 检验自变量对因变量是否有显著影响
确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→判定自变量与各因变量之间关系→设定回归模型→求解回归参数→对回归模型进行检验→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定影响待估计现象的主要因素→确定需估计推断的现象→判定自变量与各因变量之间关系→设定回归模型→求解回归参数→对回归模型进行检验→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→设定回归模型→判定自变量与各因变量之间关系→对回归模型进行检验→求解回归参数→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→对回归模型进行检验→判定自变量与各因变量之间关系→求解回归参数→设定回归模型→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程 判定系数R2表明指标变量之间的依存程度，R2越大，表明依存度越大 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
在0.05的显著性水平下接受原假设，认为自变量对因变量有显著影响 在0.05的显著性水平下拒绝原假设，认为自变量对因变量有显著影响 在005的显著性水平下接受原假设，认为自变量对因变量没有显著影响 在0.05的显著性水平下拒绝原假设，认为自变量对因变量没有显著影响
根据自变量的个数分为一元回归分析预测法、二元回归分析预测法和多元回归分析预测法 根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测 根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型 根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
模型包含有随机解释变量 样本容量太小 非一阶自回归模型 含有滞后的被解释变量 包含有虚拟变量的模型
Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
模型中各对自变量之间显著不相关 模型中各对自变量之间显著相关 模型中存在自变量的滞后项 模型中存在因变量的滞后项
解释变量为非随机的 随机误差项为一阶自回归形式 线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量 线性回归模型只能为一元回归形式
哈罗德模型的假设条件； 新古典模型的假设条件； 哈罗德模型和新古典模型共同的假设条件； 新剑桥模型的假设条件。
回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。 误差项ε的方差为零。 误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即ε～N（0，σ2）。
3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检 验的P-Value都大于0.05的情况 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。 ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。
哈罗德模型的假设条件 新古典经济增长模型的假设条件 新剑桥经济模型的假设条件 哈罗德模型与新古典经济增长模型共同的假设条件
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