机构名称：
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1。审查数学和统计数据：人口均值和差异，样本平均值和方差，均值和方差的特性，推理的基本要素，对数形式的方程式解释。2。线性回归模型：因果关系问题，人口模型，采样过程，估计器和估计值，普通最小二乘模型（OLS）模型，OLS模型3的假设和特性。多重回归：省略的可变偏差问题，多元回归模型，假设和多元回归模型的属性。4。推论：作为随机变量，假设检验（假设和方法，T-检验和F检验），p值，置信区间的估计器。5。功能形式：虚拟变量，将离散变量转换为虚拟变量集，二次模型，具有交互的模型，使用虚拟变量来探索功能形式。6。线性回归的局限性：省略的可变偏差，非随机抽样，测量误差，外围观察结果，异性恋性。7。实验：实验室，现场和自然实验，内部和外部有效性。8。开发时间变化：样本类型（横截面，时间序列，重复的横截面和面板数据），第一差异模型，单个固定效果模型，时间固定效果模型，差异差异差异模型。9。仪器变量：仪器变量是减轻省略的变量偏差，减少形式估计值，两阶段最小二乘估计的方法。
MN2196管理决策的数据分析
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