4.1 异方差性产生的背景和原因 4.2 一元加权最小二乘估计 4.3 多元加权最小二乘估计 4.4 自相关性问题及其处理 4.5 异常值与强影响点 4.6 本章小结与评注

第一节 数量性状及其特性 一、数量性状和质量性状 二、数量性状的多基因假说 第二节 分析数量性状的基本统计方法 一、平均数 二、方差 三、标准误 第三节 遗传变异和遗传率 一、遗传率 二、广义遗传率及其估计 三、狭义遗传率及其估计 第四节 近亲繁殖与杂种优势 一、近亲繁殖的概念 二、自交的遗传效应 三、近交系数的计算 四、杂种优势

教学内容： 1.抽样推断的含义、作用 2.抽样推断中的基本概念 3.抽样误差的概念、影响因素 4.概率度、概率保证程度的含义及其二者之间的关系 5.总体参数的抽样估计方法 6.随机抽样的几种抽样组织方式（含义、样本容量的确定、抽样误差的计算） 教学重点： 1.抽样误差的概念、影响因素 2.总体参数的抽样估计方法 教学难点： 1.抽样平均误差、极限误差的含义及其关系 2.极限误差、概率、概率度的含义及其关系

一、美国统计 每年计有约750,000例脓毒症(每1000人有3例);死亡率为28.6%。占1995年的全部死亡率的9.3%;每例治疗费用为$21000,年治疗费为167亿美元。 每年估计200,000人死于脓毒症 二、欧洲 每年估计150,000死于脓毒症

§2.1 方程对象 §2.2 在EViews中对方程进行说明 §2.3 在EViews中估计方程 §2.4 方程输出 §2.5 方程操作 §2.6 估计中存在的问题 §2.7 命令

4.1 研究对象及相关概率 4.2 贝叶斯决策 4.3 贝叶斯分类器的错误率 4.4 聂曼-皮尔逊决策 4.5 概率密度函数的参数估计 4.6 概率密度函数的非参数估计 4.7 后验概率密度分类的势函数方法

第一节 回归分析与回归方程 第二节 简单线性回归模型的最小二乘估计 第三节 拟合优度的度量 第四节   回归系数的区间估计和假设检验 第五节   回归模型预测 第六节 案例分析

一、数据收集 二、数据分析和总结 三、概率论回顾 四、统计的抽样分布 五、推断:点估计和置信区间估计,假设检验 六、线性回归 七、方差分析 八、非参数方法 九、专题(数据挖掘?)

主要研究时间-空间域中多个变量的地质统计学方法,其内容包括:时间-空间域中区域化变量的性质;时间-空间域中多元信息的互变异函数及互协方差函数;应用时间-空间信息对某区域化变量进行最优估计,以及应用时间-空间域的信息对空间分量及区域化因子进行最优估计

1 概率密度估计 2 直方图方法 3 Parzen 窗 4 K 近邻密度估计 k 近邻分类器