咋这么邪呢?我有个同学明天补考这一门.
去年这个时候考的,帮你回忆些思想,
粗略的说
1.选择模型
确定自变量、因变量以及它们之间（可能）的关系
2.拟合方程
普通最小二乘法估计模型参数,参数的方差及置信区间等
3.模型诊断（和改进）
主要是检验模型是否满足事先的某些假设（比如残差的高斯-马尔可夫性）.如果检验均通过,那么可以接受,转入下一步；如果不通过,则必须采取适当的补救措施（比如加权,自回归,主成分,岭回归）,或重新选择模型（比如增减自变量,改变方程的形式）,直至检验全部通过为止.
4.模型应用（解释,预测,控制...）
补充：明天我给他当 “枪” “手”.