多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析

第一节 平均数 算术平均数（arithmetic mean） 中位数（median） 众数（mode） 几何平均数（geometric mean） 调和平均数（harmonic mean） 第二节 标准差 第三节 变异系数 变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量

◼ 重点： １、假设检验的基本思想 ２、几种常用的检验方法 ◼ 难点： 假设检验的基本思想 第一节 参数估计 第二节 假设检验的基本思想及步骤 第三节 几种常用的检验方法 第四节 假设检验方法在体育中的应用

一、SAS系统简介 二、SAS系统的启动与关闭 三、SAS程序结构、程序的输入、修改调试和运行 四、常用生物统计方法的SAS程序 —t检验 —方差分析 —线性回归与相关分析

一、高级统计学研究的对象 多指标或多变量数据 企业管理:产值、单位成本、原 材料消耗、工资、劳动生产率、 销售收入、利润、全要素生产率 居民家庭消费:家庭收入、家庭 人口、阶层、中高档消费品支出 等等

教学目的:了解随机变量数字特征这个概念引入的必要性,掌握如下数字特征的定义:数学期望,方差, 协方差,矩,相关系数。知道各种数字特征所表达的实际意义,了解它们之间的联系与区别,各自的使用 范围与领域。掌握协方差矩阵,并了解其在多元统计分析中的重要地位

2002-2003学年第二学期概率论与数理统计(B)期末考试试卷答案 一填空题(本题满分15分,共有5道小题,每道小题3分)请将合适的答案填在每题的空中 1.设A、B、C是三个随机事件,则“A、B、C这三个随机事件中不多于两个事件发生”这一 随机事件可用A、B、C表示为 解: 其表示方法为

第四章随机变量的数字特征 数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出

一、总体均值的假设检验 当检验关于总体均值(数学期望)的假设时,该总体中的另一个参数,即方差2是 否已知,会影响到对于检验统计量的选择,故下面分两种情形进行讨论

一、数据收集 二、数据分析和总结 三、概率论回顾 四、统计的抽样分布 五、推断:点估计和置信区间估计,假设检验 六、线性回归 七、方差分析 八、非参数方法 九、专题(数据挖掘?)