一、本节知识结构 二、误差的概念、分类与表示法 三、随机误差的统计规律 四、少量数据的统计处理 五、误差的传递 六、回归分析法 七、提高分析结果准确度的方法 八、有效数字

统计学假设检验是通过指标数量上的差异判断有 无质量上的区别,也可理解为分析事物间有无关 系。分析两个事物间的关系时有以下三种情况:

本书从描述统计和推断统计两大方面系统地介绍了统计学的基本理论、方法和应用。全书内容包括：统计学绪论、统计数据的收集、整理与显示、统计数据分布特征的描述、统计指数分析、时间序列分析、抽样分布与参数估计、统计假设检验、列联分析、方差分析、相关与回归分析、统计综合评价、Excel在统计中的应用案例十二个章节

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一、教学目的: 1.了解单因素实验的方差分析 2.了解双因素无重复实验的方差分析及双因素重复实验的方差分析

Chapter 1 Introduction Chapter 2 Estimation Chapter 3 Inference Chapter 4 Errors in Predictors Chapter 5 Generalized Least Squares Chapter 6 Testing for Lack of Fit Chapter 7 Diagnostics Chapter 8 Transformation Chapter 9 Scale Changes, Principal Components and Collinearity Chapter 10 Variable Selection Chapter 11 Statistical Strategy and Model Uncertainty Chapter 12 Chicago Insurance Redlining - a complete example Chapter 13 Robust and Resistant Regression Chapter 14 Missing Data Chapter 15 Analysis of Covariance Chapter 16 ANOVA

多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化

第一章 总论 §1 统计学的产生和发展 §2 统计学的研究对象与研究方法 §3 统计学的分科 §4 统计学与各学科的关系 §5 统计学的基本概念 第二章 统计资料的收集 第三章 统计数据的整理与显示 第四章 总量指标与相对指标 第五章 分布的数值特征 第六章 时间数列 第七章 统计指数 第八章 相关与回归分析 第九章 抽样与抽样估计 第十章 方差分析 第十一章 国民经济核算体系简介

第一章 总论 第四章 总量指标和相对指标 第五章 平均指标和变异指标 第二章 统计设计和统计调查 第三章 统计整理 第六章 动态数列 第七章 统计指数 第八章 抽样调查 第九章 相关与回归分析 第十章 统计预测 第十一章 统计综合分析

一 概论（1） 二 统计类系统分析（3） 系统预测：关联分析、回归分析、时间序列分析系统分类与因子分析：主成分分析、因子分析、聚类分析上机：SPSS 软件与应用