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 检验拟合优度，P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的x2检验

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

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题

古典线性回归模型的假定 OLS的代数推导 OLS的几何解释 拟合优度 OLS的小样本性质 对单个系数的 t检验 对线性假设的 F检验 分块回归与偏回归(选读) 预测

试验研究是临床科研方法的一个重要研究类型，它是按随机分配的原则将研究对象分为研究组与对照组。最大用途就是能强有力地检验各种类型的假设。通常分为现场试验和临床试验

将特定人群分为暴露于某因素与非暴露于某因素或不同暴露水平的亚组，追踪观察一定时间，比较两组或各组的发病率或死亡率，以检验该因素能影响发病的假设。又称前瞻性研究、发病率研究、纵向研究、随访研究、定群研究

薛定谔方程及其应用 微观粒子的基本属性不能用经典语言确切表达, “波粒二象性”借用经典语言进行互补性描述。 对微观客体的数学描述可以脱离日常生活经验,避免 借用经典语言引起的表观矛盾。 量子力学包含一套计算规则及对数学程式的物理解 释,是建立在基本假设之上的构造性理论,其正确 性由实践检验

补救序列相关的基本思路 变换存在序列相关的模型,使变换后的新模 型具有无序列相关的随机误差项,这样新模 型满足基本假设,那么运用OLS进行估计以 及进行检验,就能得到理想可信的结果。 从随机误差项入手—变序列相关的随机误差 项为无序列相关的

本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的 情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方 面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充

第一节 有效市场假说的理论渊源、假设条件与内容 第二节 有效市场假说的类型 第三节 有效市场假说的检验及相关争论