第一节一元线性回归与相关分析 第二节协方差分析 第三节多元线性回归与相关分析 第四节通径分析 第五节非线性回归分析

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

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

 回归（Regression，或Linear Regression）分析变量间的关系，有明确的因果关系假设。  即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，用回归表示自变量对因变量的影响。  如年龄对收入的影响。[解释]  由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能

1、在直线相关和回归分析中() A、据同一资料,相关系数只能计算一个 B、据同一资料,相关系数可以计算两个 C、据同一资料,回归方程只能配合一个 D、据同一资料,回归方程随自变量与因变量的确定不同,可能配合两个 E、回归方程和相关系数均与自变量和因变量的确定无关

第一节 方差分析 一、方差分析的基本原理 二、单向分组资料的方差分析 三、两向分组资料的方差分析 第二节 单因素试验结果的统计分析 一、对比和间比试验的统计分析 二、随机区组试验的统计分析 第三节 多因素试验结果的统计分析 第四节 相关与回归分析 一、回归和相关的概念 二、直线回归方程 三、直线回归的假设测验和区间估计 四、直线相关

第一节 回归和相关的概念 第二节 直线回归 第三节 直线相关 第四节 直线回归与相关的内在关系和应用要点 第五节 协方差分析

第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析

第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析

导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性