§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 二、参数估计量的性质 三、样本容量问题 四、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间

1、理解统计指数的概念、涵义、作用与种类; 2、熟练掌握综合指数的编制原则和方法; 3、熟练掌握平均指数的编制方法和分析方法。 4、熟练掌握指数体系与因素分析方法并能加以应用

包括以下11门课程：概率论与数理统计、实变函数、泛函分析、拓扑学、微分几何、C语言、近世代数、运筹学、常微分方程、复变函数、大学物理

一、单项选择题 1、统计总体的特点是() A.大量性、同质性、差异性 B.数量性、综合性、具体性 C.数量性、社会性、工具性 D.数量性、同质性、差异性

主要内容包括：算术平均数，中位数，众数，几何平均数和调和平均数。1、统计分析首先要解决的问题，就是寻求一个简单数值以代表搜集所得的资料。2、平均指标就是表明同质总体在一定条件下某一数量标志所达到的一般水平。3、平均指标把总体各单位之间的差异加以抽象概括，其中个别标志值的偶然性被相互抵消，从而反映出总体分布的集中趋势

我们在掌握了单样本检验与估计的有关方法与原理之后，把视野投向双样本检验与估计是很自然的。双样本统计，除了有大样本、小样本之分外，根据抽样之不同，还可分为独立样本与配对样本。独立样本,指双样本是在两个总体中相互独立地抽取的。配对样本，指只有一个总体，双样本是由于样本中的个体两两匹配成对而产生的。配对样本相互之间不独立

◼ 1.理解分类数据与x2统计量 ◼ 2.掌握拟合优度检验及其应用 ◼ 3.掌握独立性检验及其应用 ◼ 4.掌握测度列联表中的相关性

一、相对指标(相对数) 指两个有联系的统计指标值比。它对事物的绝对水平 和绝对差异进行了抽象,能更简明、更清楚地表达事物之 间的数量关系

➢ 掌握总体、样本、抽样的含义 ➢ 了解抽样单位、抽样框、参数值、统计值、置信度的含义 ➢ 了解抽样的类型：概率抽样&非概率抽样 ➢ 掌握常用的抽样方法 ➢ 3.1 抽样概述 ➢ 3.2 抽样分布 ➢ 3.3 中心极限定理及其应用

相关和回归分析 是研究事物的相互关系,测定它们联系的紧密 程度,揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法 ,是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价 、预测和控制的重要工具