13.1 时间序列及其分解 13.2 时间序列的描述性分析 13.3 时间序列的预测程序 13.4 平稳序列的预测 13.5 趋势型序列的预测 13.6 复合型序列的分解预测

第一节 绪论 第二节 医学统计工作的内容及类型 第三节 医学统计中的基本概念 第一节 频数分布 第二节 平均数

第一节 变异程度（离散程度）的指标 第二节 正态分布及应用 第三节 医学参考值范围 第一节 均数的抽样误差与标准误 第二节 总体均数的估计 第三节 假设检验的意义和步骤

第一节 数值型变量资料的统计描述 第二节 正态分布和参考值范围的估计 第三节 数值型变量资料的统计推断 第四节 t检验和u检验 第五节 方差分析

1.1 问题描述 1 2. Bayes检测 1.3 二元实高斯信号检测 1.4 充分统计量服从高斯分布时的PEP一般计算公式 1 5. 派生Bayes检测 1.6 二元复高斯信号检测 1.7 多元复高斯信号检测

3.1 问题描述 3.2 随机参量的Bayes估计 3.3 ML估计 3.4 估计量的性质 3.5 线性最小均方误差估计 3.6 最小二乘估计

第一节 定性变量的分布特征 第二节 死亡率的标准化 第三节 动态数列及其分析指标 第四节 医学常用的相对数指标

本课程从定性与定量结合的角度,系统地论述了对社会经济现象数字资料搜集、整理、分析的一般方法,其中的原理与方法不但可以描述社会经济现象数量之间的联系关系和变动规律,同时又是进一步学习计量经济学等其它相关学科的基础

• 直线相关描述了什么问题？ • 直线相关分析的具体步骤是什么？ • 直线相关分析对资料有什么要求？ • 如何对这些要求进行检查或检验？ • 仅用样本直线相关系数能否说明相关程度？ • 总体相关系数非常接近1，能否说明Y=X？

❖直线相关描述了什么问题？ ❖直线相关分析的具体步骤是什么？ ❖直线相关分析对资料有什么要求？ ❖如何对这些要求进行检查或检验？ ❖仅用样本直线相关系数能否说明相关程度？ ❖总体相关系数非常接近1，能否说明Y=X？