研究的主要问题：1有关单因素和多因素非简单试验的统计分析方法多处理的正态总体参数估计和均值比较。2.对输入变量与试验指标之间存在的统计因果关系和协同变异问题进行统计分析的方法回归分析和相关分析

以前各章所述的统计方法都只涉及X一种变数,其统计分析的主要目的可概括为试验 结果的比较,即对一种变数间的差异是否显著进行测验,从而确定对不同处理试验结果的取 舍。本章则是介绍研究X、Y两种数间关系的统计分析方法 第一节回归和相关意义 基本概念 在自然界和生产实践中有许多现象、事物之间存在相互关系或相互影响

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计

相关和回归分析 是研究事物的相互关系,测定它们联系的紧密 程度,揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法 ,是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价 、预测和控制的重要工具

相关和回归分析 是研究事物的相互关系,测定它们联系的紧密程度,揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法, 是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价、 预测和控制的重要工具

主要内容 1.掌相关系的含义、计方法和皮用 2.最小二乘叶方法 3.回归与相关分析 4.利用园归方霍进行

教学内容： 1.相关关系的概念、种类、相关关系分析的主要内容 2.简单线形相关分析方法 3.简单直线回归方程的配合方法 4.判定系数、估计标准误差的含义、计算及其应用 5.曲线回归方程、多元线性回归方程的配合方法 6.其它相关系数的含义、计算及应用场合 教学重点： 1.简单线形相关分析方法 2.简单直线回归方程的配合方法 3.判定系数、估计标准误差的含义、计算及其应用 教学难点：相关系数的计算、回归方程的配合、估计标准误差的计算及其应用

协方差分析是把方差分析与回归分析结合起来的一种统计分析方法。它用于比较一个 变量Y在一个或几个因素不同水平上的差异,但Y在受这些因素影响的同时,还受到另 个变量X的影响,而且X变量的取值难以人为控制,不能作为方差分析中的一个因素处 理。此时如果X与Y之间可以建立回归关系,则可用协方差分析的方法排除X对Y的影 响,然后用方差分析的方法对各因素水平的影响作出统计推断

1. 掌握直线回归的原理和推导过程。 2. 掌握实现相关的基本概念方差检验的适用条件（样本特性）。 3. 熟悉相关性的判定方法及评定标准

一 Excel 的基本使用方法和技巧. 1 二 随机事件的模拟-模拟掷均匀硬币的随机试验. 2 三 随机模拟计算  的值-蒲丰投针问题. 3 四 综合实践-敏感性问题调查. 4 五 正态分布综合试验. 5 六 产生服从任意分布的随机数. 6 七 产生服从二维正态分布的随机数. 7 八 随机变量综合试验. 8 九 定积分的近似计算. 9 十 参数的点估计. 10 十一 区间估计. 13 十二 非参数假设检验( 2  -检验). 14 十三 方差分析. 15 十四 一元回归分析. 16 十五 多元回归分析. 17 十六 零件参数的设定. 19