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

1. 熟悉 spss 软件的系统整体风格和界面特点。 2. 熟悉 spss 软件三大主要工作窗口和各菜单的主要功能。 3. 掌握 spss 软件中数据编辑窗口中变量属性的设置方法和数据的输入方法。 4. 熟悉 spss 软件中保存与导入数据文件、打开数据文件、导出数据文件的方法。 5. 掌握利用 spss 进行数据描述性分析的方法

第一节 点估计(Point estimation) 第二节 区间估计（Interval estimation) 第三节 其他类型的置信区间 第四节 抽样平均误差 第五节 样本容量的确定

第一节 两总体大样本假设检验 第二节 两总体小样本假设检验 第三节 配对样本的假设检验 第四节 双样本区间估计

◼ 第一节 相关关系及种类 ◼ 第二节 定类变量的相关分析 ◼ 第三节 定序变量的相关分析 ◼ 第四节 定距变量的相关分析 ◼ 第五节 回归分析

本章要讲述某些用于定序尺度的双样本检验。与以前所讲的检验不同，使用这类方法不需要对总体分布作任何事先的假定(例如正态总体)。同时从检验的内容来说，也不是检验总体分布的某些参数(例如均值、成数、方差等)，而是检验总体某些有关的性质，所以称为非参数检验。非参数检验，泛指“对分布类型已知的总体进行参数检验”之外的所有检验方法。 第一节 符号检验 第二节 配对符号秩检验 第三节 秩和检验 第四节 游程检验 第五节 累计频数检验

时间数列（动态数列）是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。 主要内容：时间数列及其指标分析、时间数列的趋势分析、指数分析法

主要内容：（1）变异指标；（2）全距和四分位差；（3）平均差、标准差和标准分；（4）绝对离势和相对离势；（5）偏度（及峰度）

参数估计，通俗地说，就是根据抽样结果来合理地、科学地估计总体的参数很可能是什么？或者在什么范围。点估计：根据样本数据算出一个单一的估计值，用来估计总体的参数值。区间估计：计算抽样平均误差，指出估计的可信程度，进而在点估计的基础上，确定总体参数的所在范围或区间

时间数列（动态数列）是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。本章主要内容包括：时间数列及其指标分析，时间数列的趋势分析，指数分析法