第二节多元线性回归 1.模型假定与DW检验 (1)多元线性回归模型的确定，对P个变量进行T次观测，得样本{X1,X,,X Y1:iP1,2,.,T,其一般形式：y=o+B1X1+…+nXp (2)模型假定与DW检验 模型假定有零均值、同方差性和不相关性等。DW检验是检验字相关的存在及类型。 2.最小二乘估计及其性质 包括a的性质、残差ε性质、62的性质 3. 级检验 (1)方差分析与可决系数 (2)F检验及参数检验 4.预测与应用 第三节可化为线性回归的曲线回归 1.非线性模型的线性化估计 可拟合模型Quadratic(二次)，Compound(复合)：Growth(生长)：Logarithmic (对数)；Cubic(三次)S:Exponential(指数)；Inverse(逆)：Power(幂)： Logistic(逻辑)。 2.SPSS分析过程 (四)思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 (五)教学方法与手段 1,课堂讲授结合上机实验 2.多媒体教学 第七章均值比较分析 (一)目的与要求 通过本章教学，使学生掌握三种不同性质的分布：了解均值比较的概念和均值比 较的分析原理掌握独立样本T检验的概念和分析原理；掌握配对样本T检验的概念 和分析原理。 (二)本章学习重点与难点 本章学习重点是研究两个样本某变量均值独立样本T检验和配对样本T检验，检 验其差异是否具有统计意义的问题。 (三)教学内容 第一节均值比较与均值检验过程 1.均值比较的概念 数据分析中最经常遇到问题之一是对数据进行比较。两件事或多件事之间是否存在 着显著性差异的分析。这类需要进行数据比较例子在社会学、经济管理与决策方面比比 皆是。如：国家税务总局：证券市场出台某一措施。 2.进行均值比较原理第二节 多元线性回归 1. 模型假定与 DW 检验 （1）多元线性回归模型的确定，对 P 个变量进行 T 次观测，得样本{ X1i, X2i, … , Xpi, Yi : i=1，2，…，T}，其一般形式：ŷ = β0 + β1X1 + … + βpXp （2）模型假定与 DW 检验 模型假定有零均值、同方差性和不相关性等。DW 检验是检验字相关的存在及类型。 2. 最小二乘估计及其性质 包括 ă 的性质、残差 ε 性质、ő 2 的性质 3. 一级检验 （1）方差分析与可决系数 （2）F 检验及参数检验 4. 预测与应用 第三节 可化为线性回归的曲线回归 1. 非线性模型的线性化估计 可拟合模型 Quadratic（二次），Compound（复合）；Growth（生长）；Logarithmic （对数）；Cubic（三次）；S；Exponential（指数）；Inverse（逆）；Power（幂）； Logistic（逻辑）。 2. SPSS 分析过程 （四）思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 （五）教学方法与手段 1．课堂讲授结合上机实验 2．多媒体教学 第七章 均值比较分析 （一）目的与要求 通过本章教学，使学生掌握三种不同性质的分布；了解均值比较的概念和均值比 较的分析原理；掌握独立样本T检验的概念和分析原理；掌握配对样本T检验的概念 和分析原理。 （二）本章学习重点与难点 本章学习重点是研究两个样本某变量均值独立样本T检验和配对样本T检验，检 验其差异是否具有统计意义的问题。 （三）教学内容 第一节 均值比较与均值检验过程 1. 均值比较的概念 数据分析中最经常遇到问题之一是对数据进行比较。两件事或多件事之间是否存在 着显著性差异的分析。这类需要进行数据比较例子在社会学、经济管理与决策方面比比 皆是。如：国家税务总局；证券市场出台某一措施。 2. 进行均值比较原理