一、试验设计初步。 1、试验及其模型; 2、处理设计:单因素试验、多因素试验; 3、试验误差:系统误差、随机误差、错失误差; 4、试验的排列:设置重复、随机化、区组化、拉丁方试验

1、掌握什么是主成分分析? 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义? 3、理解主成分求解方法:协方差矩阵与相关系数矩阵的差异? 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 5、对软件输出结果进行正确分析

首先感谢评审专家提出的宝贵意见,现答复如下: 《国际会计准则第25号一投资会计》将投资定义为“企业为通过分配(如利息、使用费、股利 和租金)来增加财富;为资本增值或通过贸易关系,而给投资企业带来其他利益而持有的资产。《国 际会计准则第2号一存货》中所定义的存货不是投资《国际会计准则第16号固定资产》中所定 义的固定资产(房地产投资除外)不是投资”。 然而,财务会计中的投资有广义和狭义之分,广义的投资包括权益性投资、债权性投资、期货 投资、房地产投资、固定资产投资、存货投资等等

《专业导论》 《认识实习》 《高等数学》 《线性代数及其应用》 《国民经济统计学》 《随机过程》 《运筹学》 《实用回归分析》 《应用计算软件（SPSS）》 《概率论》 《企业经营统计》 《应用时间序列分析》 《非参数统计》 《实用统计软件（R 语言）》 《抽样技术与应用》 《应用多元统计分析》 《大数据技术》 《Python 语言与数据挖掘》 《探索性数据分析》 《数据可视化》 《统计推断》 《统计建模》 《装备制造企业统计学》 《统计专业英语》 《社会统计与社会调查方法》 《空间数据分析》 《数理统计》 《毕业实习》 《毕业设计（论文）》

1.理解方差分析的概念,了解方差分析的原理; 2.掌握单因素试验的方差分析原理与方法; 3.了解双因素无重复试验的方差分析方法; 4.了解双因素等重复试验的方差分析方法 在科学试验和生产实践中,影响结果的因素往往有多个,有些因素影响较大,有

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学 领域中,此类问题很普遍,如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的 含量有关系,人的体表面积与身高、体重有关系;等等。回归分析就是用于说 明这种依存变化的数学关系

• 因素（factor）就是指实验中的自变量。实验中只有一个自变量的称为单因素实验。 • 因素的类别称为水平（level），水平可以是定量的，如“年龄”、“声音的强度”等，也可以是定性的，如“性别”、“人格类型”等。 • 因素多于一个的实验设计称为因素设计（factorial design），并根据各个因素的所有可能组合来设计组别，并同时考察所有因素对因变量的影响

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

一元线性回归 多元线性回归 数据与统计学 数据的描述性分析：图表展示 数据的描述性分析：概括性度量 数据的描述性分析：概括性度量（二） 数据的描述性分析：实训 随机变量的概率分布 参数估计 假设检验

+ 因素指自变量+ 随机化:用随机化方法分配被试到各个实验处理中+ 是在实验之中操纵一个自变量，并采用随机化原则把被试分配到自变量的不同水平上的一种实验设计