在科学试验、生产实践和社会生活中,影响一个事件的因素往往很多。例如,在工业 生产中,产品的质量往往受到原材料、设备、技术及员工素质等因素的影响;又如,在工 作中,影响个人收入的因素也是多方面的,除了学历、专业、工作时间、性别等方面外, 还受到个人能力、经历及机遇等偶然因素的影响.虽然在这众多因素中,每一个因素的改 变都可能影响最终的结果,但有些因素影响较大,有些因素影响较小故在实际问题中

多元线性回归( multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化 回归这一名词起源于19世纪生物学家F.高尔顿进行的遗传学研究,他在研 究子女身高与父母身高之间关系时发现

5.1.1 积矩相关系数 5.1.2 相关系数的假设检验 5.1.3 秩相关

6.1.1 试验设计的随机分配 6.1.2 试验设计的样本容量估计 6.1.3 正交表原理 6.1.4 正交表安排试验

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7.1.1 综合评分法 7.1.2 Topsis法 7.1.3 层次分析法 7.1.4 综合指数法

9.1.1 生存函数 9.1.2 生存率计算 9.1.3 时序检验 9.1.4 Gehan比分检验

8.1.1 调查设计的目的与方法 8.1.2 随机与系统抽样 8.1.3 整群与分层抽样 8.1.4 调查误差的控制

4.1.1 配对秩和检验（Wilcoxon法） 4.1.2 成组秩和检验（Wilcoxon法） 4.1.3 完全随机分组秩和检验(K-W法) 4.1.4 随机配伍分组秩和检验Friedman

3.1.1 相对数 3.1.2 参数估计 3.1.3 参数检验 3.1.5 列联表分析的方法选择