第一章 总论 §1 统计学的产生和发展 §2 统计学的研究对象与研究方法 §3 统计学的分科 §4 统计学与各学科的关系 §5 统计学的基本概念 第二章 统计资料的收集 第三章 统计数据的整理与显示 第四章 总量指标与相对指标 第五章 分布的数值特征 第六章 时间数列 第七章 统计指数 第八章 相关与回归分析 第九章 抽样与抽样估计 第十章 方差分析 第十一章 国民经济核算体系简介

•第一节、多元线性回归模型 •第二节、多元线性回归模型的参数估计 •第三节、多元线性回归模型的统计检验 •第四节、多元线性回归模型的预测 •第五节、回归模型的其他形式

与其他总体相比,正态总体参数的置信区间是最完善的应用也最广泛。在构造正态总体参数的置信区间的过程中,t分布、x2分布、F分布以及标准正态分布N(1扮演了重要角色

第一章预备数学知识 第一节随机向量及其矩 第二节多元正态分布 第三节样本矩 第四节多元正态总体的均值与协差阵估计 第五节多元统计中常用的统计量及其分布

研究的主要问题：1有关单因素和多因素非简单试验的统计分析方法多处理的正态总体参数估计和均值比较。2.对输入变量与试验指标之间存在的统计因果关系和协同变异问题进行统计分析的方法回归分析和相关分析

第一节 完全随机设计的方差分析 第二节 随机区组设计的方差分析 第三节 多个样本均数的两两比较 第四节 析因设计的方差分析 第五节 多个方差齐性检验 第一节 相对数的概念及计算 第二节 相对数使用应注意的问题 第三节 率的标准化 第四节 医学中常用的相对数指标 第五节 率的抽样误差与区间估计

第一节 数值型变量资料的统计描述 第二节 正态分布和参考值范围的估计 第三节 数值型变量资料的统计推断 第四节 t检验和u检验 第五节 方差分析

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测

前面讨论的总体分布中知参数的估计和检验都是假定总体分布类型已知，比如为正态总 体的前提下进行的，在实际应用时，总体的分布往往未知，首先应对总体分布类型进行推断， 如何对总体的分布进行推断呢，不难想象，我们可以由样本作经验分布函数的提示，对总体 分布类型作假设

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