第一节 简单直线回归 一、直线回归的概念及其统计描述 二、回归模型的前提假设 三、回归参数的估计 四、回归系数的统计推断 第二节 线性回归的应用 一 、总体回归线的95%置信带 二、个体Y值的容许区间

第一节 线性相关 一、直线相关的概念及其统计描述 二、相关系数的假设检验 三、相关系数的适用条件 四、直线相关系数的意义 五、线性相关应用中应注意的问题 第二节 秩相关 一、秩相关的概念及其描述 二、秩相关系数的统计推断 第三节 分类变量的关联性分析 一、交叉分类2＊2表的关联性分析 二、2＊2配对资料的关联性分析 三、R＊C分类资料的关联性

第一节 假设检验的概念及原理 第二节 t 检验 第三节 二项分布与poisson分布资料的z检验 第四节 假设检验的功效

第一节 抽样分布与抽样误差 第二节 t分布 第三节 总体均数及总体概率的估计

第一节 二项分布 第二节 Poisson分布 第三节 正态分布

第一节 多元线性回归 第二节 自变量选择方法 第三节 多元线性回归的应用及其注意事项

第一章绪论 1.基本概念: 总体与样本 资料类型

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