迴歸分析 (Regression analysis) 係用來分析一個或一個 以上自變數與依變數間 的數量關係；以瞭解當 自變數為某一水準或數 量時，依變數反應的數 量或水準

一、主要研究技术结构方程式模型(GEM) 1.什么是结构方程式模型 结构方程式模型(ucu即uau■u~,简称S:)是一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术它包含了回归分析(m心8n)、因子分析(aranas)、路径分析(訕as)和多元方差分析( muitrarlate analysis ofvariance)等一系列多元统计分析方法,是一种非常通用的、线性的、借助于理论进行假设检验的统计建模技术。S:在国外学术界的应用已经十分普遍,但在国内则处于刚刚起步的阶段

一、理解并能应用统计思想 二、熟练掌握常用方法: 三、假设检验、方差分析、回归分析、实验设计等 四、了解其它统计方法的适用范围、限制条件等 1.1 随机现象与统计规律性 1.2 样本空间与事件 1.3 概率 1.4 概率的运算 1.5 独立性 1.6 全概公式

第一章绪论 第二章统计调查 第三章统计整理 第四章综合指标 第五章动态数列 第六章统计指数 第七章抽样调查 第八章相关分析与回归分析

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布… 第四章 随机变量的数字特征94 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题

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

7.1 系统预测概述 7.1.1 概念 7.1.2 分类 7.1.3 步骤 7.2 定性预测方法 7.3 时间序列分析预测 7.4 回归分析预测 7.5 Box-Jenkins模型(*) 7.6 状态空间分析 7.7 Markov预测 7.1.1 系统预测的概念 7.1.2 系统预测的分类 7.1.3 系统预测一般步骤 7.2 定性预测技术

一、SAS系统简介 二、SAS系统的启动与关闭 三、SAS程序结构、程序的输入、修改调试和运行 四、常用生物统计方法的SAS程序 —t检验 —方差分析 —线性回归与相关分析

贝叶斯估计的思想 贝叶斯定理 贝叶斯估计的一个例子 基于后验分布的统计推断 先验分布的选择 多元回归的贝叶斯分析 马尔可夫链蒙特卡罗法

（1)对两变量间的相关度的分析的统计技术称为 二元变量技术。若涉及两个以上的变量,采用 的统计技术叫多元变量技术。 （ 2)分析两个变量之间的相关度时,两个变量分 别被定义为自变量和因变量。自变量是指那些 可以影响因变量结果的变量。例如,价格、广 告费或零售点的数量等自变量常用于预测或解 释一个品牌的销售量或市场份额(因变量)