Sylabus
1. Úvod - jednoduchá lineární regrese
2. Lineární regresní model, metoda nejmenších čtverců
3. Vlastnosti odhadů metodou nejmenších čtverců
4. Statistick á inference v LR modelu
5. Predikce
6. Ověřování modelu a regresní diagnostika I. (residua)
7. Transformace odezvy
8. Parametrizace jednoho regresoru
9. Interakce
10. Analýza rozptylu (ANOVA)
11. Simultánní testy a intervaly spolehlivosti
12. Regresní modely s více regresory
13. Heteroskedasticita: Vážené nejmenší čtverce, sandwichové odhady
14. Chyby v regresorech, chybějící pozorování regresorů
Anotace
Lineární regresní model, též bez splnění klasických předpokladů (normalita, konstantní rozptyl, nekorelované chyby), simultánní testování, reziduální analýza a regresní diagnostika.