二重比估计与二重回归估计的思想与二重分层估计的思 想相类似。比估计与回归估计需要事先知道辅助变量X的平 均数或总和。如果事先并不掌握辅助变量的平均数或者总和 的信息,但辅助变量的观察要比调查的指标Y容易得多,那 么就可以使用二重比估计或者二重回归估计

一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术

一个测验的信度和效度在很大程度上取决于该测验的题目参数(难度和区分度),编制和筛 选具有适当参数的题目是改善测验信度和效度的前提。在通常情况下只要讨论常模参照测验中 题目的难度和区分度

第五节 常用的相对数指标 第二节 应用相对数应注意的问题 第三节 率的标准化法 第四节 动态数列及其分析指标 第一节 常用相对数

第五节 多个方差齐性检验 第二节 单因素方差分析 第三节 双因素方差分析 第四节 多个样本均数间两两比较 第一节 方差分析的基本思路 第六节 变量变换

第五节 均数的u检验 第二节 t分布 第三节 总体均数的区间估计 第四节 假设检验的意义和基本步骤 第一节 均数的抽样误差与标准误 第六节 均数的t检验 第七节 方差齐性检验和校正检验 第八节 第一类和第二类错误 第九节 应用假设检验注意问题

一、数据压缩的作用 二、应用于营销调研的统计分析类型 三、通过描述分析理解数据 四、何时使用特定的描述量 五、频率分布分析在营销调研中的作用 六、集中趋势分析在营销调研中的作用

课程性质:数学分析是数学系最重要的一门基础课,是许多后 继课程如微分几何,微分方程,复变函数,实变函数与泛函分析 计算方法,概率论与数理统计等课程必备的基础,是数学系本科 、二年级学生的必修课

由于 MATLAB面向矩阵,所以它很容易对数据集合进行统计分析。按规定,数据集存 储在面向列的矩阵里。也就是,一个矩阵的每一列代表不同的被测变量,每一行代表各个样 本或观察值。例如,让我们假定,一个月31天的三城市每日高温(单位为)被记录,并赋 给脚本M文件中 temps的变量,在精通 MATLAB工具箱里取名为 mmtemp.运行M文 件,把变量 temps放在 MATLAB工作空间里。这样,变量 temps包含:

1、总量指标一般是用()表示的。 A、绝对数形式 B、相对数形式 C、平均数形式 D、百分比形式 2、直接反映社会经济现象总体规模大小或水平的指标是() A、平均指标 B、相对指标 C、总量指标 D、变异指标