一、问题的前期分析 包括： 二、明确问题、分析条件、分析数据 三、为什么问题前期分析至关重要？

第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方

9.1 时间数列的基本特征 9.2 移动平均法分析与预测 9.3 回归法分析与预测 9.4 指数平滑法分析与预测 9.5 季节变动的测定与分析

一、教学目的: 1.了解单因素实验的方差分析 2.了解双因素无重复实验的方差分析及双因素重复实验的方差分析

第一节 时间序列概述 一、时间序列的意义 二、时间序列的种类 三、时间序列编制原则 四、时间序列的建立 第二节 时间序列分析 一、时间序列分析概念 二、确定性与随机性时间序列分析 三、时间序列分析方法 四、时间序列的应用 第三节 时间序列及其特征识别 一、时间序列与随机过程 二、时间序列的识别判据 三、时间序列特征的识别 第四节 平稳时间序列模型 一、一阶自回归模型 二、一般自回归模型 三、移动平均模型 四、自回归移动平均模型

第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换

多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析

§1 实数集与不等式 §2 初等函数

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