7.1 单因素方差分析 7.2 单因素方差分析工具 7.3 双因素方差分析

9.1 自变量中含有定性变量的回归模型 9.2 自变量定性变量回归模型的应用 9.3 因变量是定性变量的回归模型 9.4 Logistic(逻辑斯蒂)回归 9.5 多类别Logistic回归 9.6 因变量是顺序变量的回归 9.7 本章小结与评注

 时间序列的分解  确定性因素分解  趋势分析  季节效应分析  综合分析  X－11过程

一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果

1. 了解时间序列分析的概念。 2. 熟知时间序列分析的基本原理。 3. 掌握一种时间序列分析方法

许多人简单地认为统计(Statistics)就是收集数字,其实这仅仅是统计学的原始意义。 现代统计学已远远超出了这个范围,发展成为广泛应用于社会科学、自然科学等领域的科学方法。它是研究客观事物数量特征和数量关系的方法论学科,能够告诉人们如何通过打开几扇窗口去探索一个未知的世界,教会人们怎样用一种新的方式来思考问题,是一门很实用的学科

在统计推断这个领域,如果观测到组成总体的所 有观测值是不可能或不切实际的,只要关心怎样 得出关于总体的结论。 ·在大多数统计分析应用中,必须依据从总体中抽 取的子集的观测值。称这个子集为数据集,从这 个数据集建立一个总体的统计模型,从而对相同 的总体作推断。 ·问题是它可能导致对总体错误的推断,因此最好 是在独立的、随机观察的情况下选取一个随机的 数据集

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

新乡学院：数学与统计学院数学与应用数学专业《数学分析选讲》课程教学大纲（2015）

新乡学院：数学与统计学院数学与应用数学专业《数学分析Ⅳ》课程教学大纲（2015）