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在本讲中,我们将讨论不同于参数估计的另一类重要的统计推断问题.这就是根据样本的信息检验关于总体的某个假设是否正确.这类问题称作假设检验问题
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通常把生产实践与科学实验中的结果,如产品的性能, 产量等统称为指标,影响指标的因素用A,B,C,…,表示。 因素在试验中所取的不同状态称为水平,因素4的不同水 平用A1,A2表示。 在一项试验中,如果让一个因素的水平变化,其他因素 水平保持不变,这样的试验叫做单因素试验。处理单因 素试验的统计推断问题称为单因素方差分析或一元方差 分析。类似地可定义多因素方差分析。本节先介绍单因 素方差分析
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一.抽样调查的概念 抽样调查是建立在随机原则基础上,从总体中抽取部分单位进行调 查,并概率估计原理,应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种 调查方法。例如,从某地区全部职工当中随机抽取部分职工,以家庭为 单位按月调查取得有关收入
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• 第一章 绪论 • 第二章 统计调查 • 第三章 统计整理 • 第四章 总量指标和相对指标 • 第五章 平均指标和标志变异指标 • 第六章 时间数列 • 第七章 统计指数 • 第八章 抽样推断 • 第九章 相关与回归分析 • 第十章 统计调查报告
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第一节 数值型资料的统计描述 第二节 正态分布和参考值范围的估计 第三节 数值型资料的统计推断 第四节 t检验和u检验 第五节 方差分析
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第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用
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第一节 数值型变量资料的统计描述 第二节 正态分布和参考值范围的估计 第三节 数值型变量资料的统计推断 第四节 t检验和u检验 第五节 方差分析
文档格式:PPT 文档大小:365.5KB 文档页数:56
第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例
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第一节 生物统计在畜禽、水产科学研究中的作用 第二节 生物统计的常用术语 第三节 统计学发展概况 一、古典纪录统计学 二、近代描述统计学 三、现代推断统计学
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1 Monte Carlo Methods in Inference 1.1 Monte Carlo Methods for Estimation 1.1.1 Monte Carlo Estimation and Standard Error 1.1.2 Estimation of MSE 1.2 Estimating a confidence level 1.3 Monte Carlo Methods for Hypothesis Tests 1.4 Empirical Type I error rate 1.4.1 Power of a Test 1.4.2 Power Comparisons 1.5 Application: “Count Five” Test for Equal Variance
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