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

独立样本T检验 (tow- sample ttest- for independent samples PSS的 Independent-Sample- Test过程用于执行独立样 本T检验,进行两样本资料的均数比较,要求两样本均来自正 态总体且方差相同

一、目的要求 1. 了解队列研究的设计及需注意的问题； 2. 掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算；熟悉相对危险度的假设检验与区间估计方法方法；熟悉M-H分层分析方法及趋势检验方法; 3. 掌握人时发病率、发病概率和累计发病概率的意义、区别与计算方法；熟悉暴露人年的计算

7.2.1 资料模式 7.2.2 交互作用 7.2.3 数学模型 7.2.4 平方和与自由度的剖分： 7.2.5 假设检验－针对A、B因子和互作的三个假设检验 7.2.6 多重比较

◼ 1.理解分类数据与x2统计量 ◼ 2.掌握拟合优度检验及其应用 ◼ 3.掌握独立性检验及其应用 ◼ 4.掌握测度列联表中的相关性

9.1.1 生存函数 9.1.2 生存率计算 9.1.3 时序检验 9.1.4 Gehan比分检验

3.1.1 相对数 3.1.2 参数估计 3.1.3 参数检验 3.1.5 列联表分析的方法选择

全书共11章，包括田间试验、资料的整理与描述、常用概率分布、 假设检验、方差分析、X检验、直线回归与相关分析、多元线性回归与 相关分析、协方差分析、正交设计试验资料的方差分析等内容

一、目的要求 1. 了解队列研究的设计及需注意的问题； 2. 掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算；熟悉相对危险度的假设检验与区间估计方法方法；熟悉M-H分层分析方法及趋势检验方法;

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test