验，注意实验，记忆实验，思维实验，动机、情绪和归因，眼动实验法，脑认知成像技术，基于互联网的心理学

A。功能：分析实验数据中不同来源的变异对总变异的贡献大小，确定实验中的自变量是否对因变量有重要影响。

机事件与其概率第二章随机变量及其分布第三章多维随机变量及其分布第四章随机变量的数字特征第五章数理统计

包括微分方程模型、线性方程与常数变易法、变量分离方程与变量变换、解对初值的连续性和可微性定理等，欢

述第七章卡方检验第八章秩转换的非参数检验第九章双变量回归与相关第十章统计表与统计图……第十四章多变量

用回归方程定量地刻划出一个因变量Y与 多个自变量X1，X2…之间的线性依存关 系，称为多重线性回归。其中自变量可 以是随机变动的，也可以是人为选定的， 而因变量是随机变量。 若所有变量都是随机的，还可做多重相 关来描述因变量与一组自变量之间的线 性关系；用偏相关(partial correlation) 描述因变量和一个自变量在扣除其他自 变量影响之后的线性相关

前几章讨论的函数y=f(x)是因变量与一个自变量 之间的关系,在此关系中,因变量的值只依赖于一个自 变量,称这类函数为一元函数但在许多实际问题中往 往需要研究因变量与几个自变量之间的关系,这时因 变量的值依赖于几个自变量

（1)对两变量间的相关度的分析的统计技术称为 二元变量技术。若涉及两个以上的变量,采用 的统计技术叫多元变量技术。 （ 2)分析两个变量之间的相关度时,两个变量分 别被定义为自变量和因变量。自变量是指那些 可以影响因变量结果的变量。例如,价格、广 告费或零售点的数量等自变量常用于预测或解 释一个品牌的销售量或市场份额(因变量)

前几章讨论的函数y=f(x),是因变量与一个自变量 之间的关系,在此关系中,因变量的值只依赖于一个自 变量,称这类函数为一元函数.但在许多实际问题中往 往需要研究因变量与几个自变量之间的关系,这时因 变量的值依赖于几个自变量

科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的