r??(x?x)(y?y)iii?1n???(xi?x)i?1n?2?(yi?y)2i?1n??lxxlxxlyy?1?lxx lyyl2xxSSR1 r???n?2lxxlyySST1?F2当显著性水平为?时，相关系数检验的临界值为：
c?1?n?21?F1??(1,n?2)F1??(1,n?2) F1??(1,n?2)?n?2当r?c，拒绝原假设，认为该模型显著成立。
8、回归预测
x?x0,对因变量y0的推断
（1）对y0的点估计：y0??0??1x0 （2）对y0的区间估计：
1(x0?x)22y0~N(?0??1x0,(?)?)
nlxx?????则其区间估计为(y0?t1?1/?(n?2)s,y0?t1?1/?(n?2)s)
y0???y0?SSE1(x0?x)22其中：s??(??MSE )?，?2?y0n?2nlxx?
第九章 时间序列分析
1、AR模型：
（1）平稳性判断：
1AR（1）的平稳性： ○
特征根：???， 平稳域：|?|?1
2 AR（2）的平稳性： ○
平稳域：
（2）平稳AR模型的均值：
?0
1??1??2???p?u?（3）平稳AR模型的方差：Var(xt)??G2j?2?
j?0?G0?1??k......k?p?'j.........其中?=其中Gj满足：? ?k'G??G?0.........k?p?j?kj?kk?1?
?2?如：AR（1）模型的方差：Var(xt)? 21??1（4）平稳AR模型的协方差函数： 递推公式：?k??1?k?1??2?k?2???p?k?p
?2?如：AR（1）模型的协方差函数：?k??1
1??21k（5）平稳AR模型的自相关系数：
（5）平稳AR模型的自相关系数的性质：
（6）平稳AR模型的偏自相关系数：