假设，检验统计量，显著水平，功效 两种假设下的统计检验 纽曼-皮尔森引理 如何构造一个检验统计量 Fisher甄别函数与神经网络 检验拟合优度，P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的x2检验

一、主要研究技术结构方程式模型(GEM) 1.什么是结构方程式模型 结构方程式模型(ucu即uau■u~,简称S:)是一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术它包含了回归分析(m心8n)、因子分析(aranas)、路径分析(訕as)和多元方差分析( muitrarlate analysis ofvariance)等一系列多元统计分析方法,是一种非常通用的、线性的、借助于理论进行假设检验的统计建模技术。S:在国外学术界的应用已经十分普遍,但在国内则处于刚刚起步的阶段

一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果

• 统计与数学的区别 • 统计史及产生的背景 • 注重统计的应用特点 • 不过分强调理论 • 点与点的结合 • 数表的生成

一、理解并能应用统计思想 二、熟练掌握常用方法: 三、假设检验、方差分析、回归分析、实验设计等 四、了解其它统计方法的适用范围、限制条件等 1.1 随机现象与统计规律性 1.2 样本空间与事件 1.3 概率 1.4 概率的运算 1.5 独立性 1.6 全概公式

概率论与数理统计 一.课程性质及教学目的: 本课程是一门研究随机现象统计规律性的基础课, 为重要的数学分枝之一。其应用已普及经济、科技、教 育、管理和军事等方面。现已成为高等工科院校教学计划中一门重要的公共基础课。 通过本课程的学习,使学生掌握处理随机现象的基本理论和方法,并且掌握一定的分析问题和解决实际问题的能力。 二.课程教学内容,重、难点安排,学时分配: 本课程以介绍概率论和数理统计的基本知识和方法为主,同时注意直观背景和实际意义

本书由浅入深，系统地介绍了如何在 Excel 2003 中实现各种统计分析功能，帮助读者在巩固统计学 知识的基础上，将 Excel 作为进行统计分析的一种有效工具熟练地运用于日常的工作、学习及科研中。 全书涵盖了基础统计学的绝大部分内容，如描述性统计、概率分布与概率分布图、抽样与抽样分布等 共 11 个大类，150 多个应用范例，以及 Excel 中与统计分析有关的内容。全书范例典型、针对性强，并 给出了详细的操作步骤，有助于读者快速掌握和融会贯通。随书光盘提供 Excel 入门教学课程，以及本书 所有范例的 Excel 源文件，读者可将源文件调入 Excel 中进行练习，或加以改进运用到实际工作中。 本书适合运用 Excel 进行统计分析的统计工作者或有一定统计学基础的用户使用，也可作为高校经济 和金融相关专业师生进行统计学及 Excel 学习的参考书，还可作为各类培训班的教学用书

数学与统计学院数学与应用数学专业专业平台必修课程包括以下11门课程：常微分方程、复变函数、概率论与数理统计、实变函数、近世代数、泛函分析、拓扑学、C语言、运筹学、微分几何、大学物理

扬州大学：农学院作物遗传育种与应用生物技术系《常用统计软件的应用》课程教学大纲（2010）

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