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

学习统计学的目的和要求:在理解基本概念的基础上,掌握统计资料的搜集、整理以及分析的方法。重点掌握抽样推断、动态分析、指数分析、相关与回归分析方法。·第一章总论·第二章统计调查·第三章统计资料整理·第四章综合指标·第五章动态数列分析·第六章指数·第七章相关与回归分析·第八章抽样推断·第九章综合复习·第十章习题解答

一元线性回归 多元线性回归 数据与统计学 数据的描述性分析：图表展示 数据的描述性分析：概括性度量 数据的描述性分析：概括性度量（二） 数据的描述性分析：实训 随机变量的概率分布 参数估计 假设检验

元线性回归分析估计两个变量的关 系 其中一个变量作为响应变量或输出变量 (y)o 另一个变量作为预测变量或解释变量 有时两个变量中哪一个是响应变量(例 如高度和重量)是不好区分的。在这种 情况下,可能会使用相关分析

布鲁金斯学会主席,美前总统经济顾问委员会主 席奥肯(Arthur Okun)根据美国1947-1960年 的数据,得到如下回归方程,称之为奥肯定律 y

一、适宜资料:多个自变量对一个依变量的影响呈线性回归模型的多变量资料。 二、分析目的:建立多元线性回归方程,分析多个自变量对一个依变量的综合作用及各自变量的绝对作用(b),从而发现规律,以利预测和控制

本章我们讨论分析时间序列数据（检验序列相关性，估计ARMA模型，使用分布滞后，非平稳时间序列的单位根检验）的单方程回归方法