南京经济学院：数理统计与概率论教学资料_chap8 假设检验

统计推断包括参数估计和假设 检验,即通过样本统计量来估计和 检验总体的参数。统计推断的目的 在于认识未知的总体参数及其分布 特征

流行病学方法 观察法 描述性研究 横断面调查 监测 生态学研究 分析性研究 病例对照研究 队列研究 实验法 实验性研究 临床试验 现场实验 社区干预实验 理论法 理论流行病学研究 产生假设 检验假设 验证假设

一、序列相关性的概念——违反基本假设的定义及违反的原因 二、序列相关性的后果——违反基本假设会造成什么样的后果 三、序列相关性的检验——怎样诊断是否违反基本假设 四、具有序列相关性模型的估计——如何消除或减弱对基本假设的违反 五、案例

一、异方差性的概念——违反基本假设的定义及违反的原因 二、异方差性的后果——违反基本假设会造成什么样的后果 三、异方差性的检验——怎样诊断是否违反基本假设 四、出现异方差时的补救措施——如何消除或减弱对基本假设的违反 五、案例

1. 统计检验拒绝原假设情况下可能发生的错误是：（） A. 拒绝性错误； B. “取伪”错误； C. 统计性错误； D. “弃真”错误

一、分布拟合检验的方法 原假设Ho:F(x)=Fo(x)(X为离散时用分布律)

假设，检验统计量，显著水平，功效 两种假设下的统计检验 纽曼-皮尔森引理 如何构造一个检验统计量 Fisher甄别函数与神经网络 检验拟合优度，P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的x2检验

假设，检验统计量，显著水平，功效 两种假设下的统计检验 纽曼-皮尔森引理 如何构造一个检验统计量 Fisher甄别函数与神经网络

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题