一、目的要求 1. 掌握两个定量变量之间相关分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联性的定量分析方法

一、目的要求 1.掌握两个定量变量之间相关分析与回归分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联性的定量分析方法。 3.掌握直线相关与回归分析的区别与联系

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学领 域中，此类问题很普遍，如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量 有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系

一、目的要求 1. 掌握两个定量变量之间相关分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联性的定量分析方法

一、目的要求 1.掌握两个定量变量之间相关分析与回归分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联性的定量分析方法。 3.掌握直线相关与回归分析的区别与联系

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学 领域中,此类问题很普遍,如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的 含量有关系,人的体表面积与身高、体重有关系;等等。回归分析就是用于说 明这种依存变化的数学关系

在研究某些实际问题时，经常无法直接得到各变量之间的联系，问题的特征往往会给出关于变化率的一些关系。利用这些关系，我们可以建立相应的微分方程模型。从另一个方面来讲，从微小的变化量来研究函数变化的规律，微分提供了一种人们认识系统更加深入的描写和刻画。从这个角度说，微分方程模型在模拟客观事物时更加具有机理性和本质性

第一章 态的迭加原理 第二章 力学变量与可覌察量 第三章 表象理论 第四章 量子条件 第五章 运动方程 第六章 初等应用 第七章 微扰理论 第八章 碰撞问题 第九章 包含许多相同粒子的系统 第十章 辐射理论 第十一章 电子的相对论性理论 第十二章 量子电动力学

§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

我们这门课程叫高等数学，它的内容包括一元 和多元微积分学，无穷级数论和作为理论基础的 极限理论，以及作为一元微积分学的简单应用— —常微分方程。由于构成它的主体是一元函数微 积分学，所以有时又称为微积分。 17世纪（1763年）Descartes建立了解析几何，同 时把变量引入数学，对数学的发展产生了巨大的影 响，使数学从研究常量的初等数学进一步发展到研 究变量的高等数学。微积分是高等数学的一个重要 的组成部分，是研究变量间的依赖关系——函数的 一门学科，是学习其它自然科学的基础