§9.1 时间序列的平稳性及其检验 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程 §9.2 随机时间序列分析模型 一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验 §9.3 协整与误差修正模型 一、长期均衡关系与协整 二、协整检验 三、误差修正模型

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

假设检验是统计推断的另一类重要问题。对总体的分布函数的某些参数或分布函数的形 式作某种假设，然后利用样本的有关信息对所作的假设的正确性进行推断，这类统计问题称 为假设检验，所作的假设称为原假设(或统计假设)，用H0 表示

假设检验是指施加于一个或多个总体的 概率分布或参数的假设.所作的假设可以是 正确的,也可以是错误的 为判断所作的假设是否正确,从总体中 抽取样本,根据样本的取值,按一定的原则 进行检验,然后,作出接受或拒绝所作假设 的决定

第一节 免疫浊度测定的自动化分析 第二节 发光免疫测定的自动化分析 第三节 荧光免疫测定的自动化分析 第四节 酶联免疫测定的自动化分析 第五节 临床免疫检验自动化分析的选择与应用

一、假设检验的基本思想 二、正态总体均值和方差的检验 三、单正态总体 四、双正态总体 五、样本容量的选取 六、分布拟和检验

1、理解显著性检验的基本思想，掌握显著性检验基本步骤和可能产生的两类错误； 2、掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验； 3、知道总体分布假设的

异方差概念 异方差来源与后果 异方差检验（Goldfeld-Quandt 检验、 White 检验、Glejser 检验） 异方差的修正方法（GLS、WLS） 异方差案例分析

掌握微生物自动化检测仪器的工作原理、基本结构与功能 熟悉常见微生物检验仪器的性能特点 自动化血培养仪 Automated Blood Culture Systems 自动化微生物及药敏鉴定系统 Automated Bacterial Identification System 自动化细菌分离培养系统 Automated bacteria separation culture system

在前两节中,我们讨论了正态总体的假设检验问题.本节我们讨论一般总体的假设检 验问题,此类问题可借助一些统计量的极限分布近似地进行假设检验,属于大样本统计范 畴.其理论依据是中心极限定理