§1 一元线性回归 §2 曲线回归 §3 多元线性回归

第一节相关分析概述 第二节等级相关与品质相关 第三节简单线性回归模型 第四节多元线性回归模型

安徽医科大学：《卫生统计学 public health statistics》课程教学资源（PPT课件讲稿）第十三章 多元线性回归与相关

7.1变量间关系的度量 7.2一元线性回归分析 7.3利用回归方程进行估计和预测 7.4多元线性回归分析

§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间 §3.4 多元线性回归模型的预测 一、E(Y0)的置信区间 二、Y0的置信区间 §3.5 回归模型的其他函数形式 一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例 §3.6 受约束回归 一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

主要研究时间-空间域中多个变量的地质统计学方法,其内容包括:时间-空间域中区域化变量的性质;时间-空间域中多元信息的互变异函数及互协方差函数;应用时间-空间信息对某区域化变量进行最优估计,以及应用时间-空间域的信息对空间分量及区域化因子进行最优估计

3.聚类分析的基本思想 一、什么是聚类分析? 聚类分析(P54) 是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。将个体或对象分类,使得同一类中的对象之间的相似性比与其他类的对象的相似性更强

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验(t检验) 四、参数的置信区间

第一节 多元线性回归分析 *第二节 复相关分析 *第三节 偏相关分析 *第四节 多项式回归 *第五节 通径分析

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间