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（SRF）

一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

习题三 1.设总体X的数学期望μ已知,方差2未知,,x2,…n为来自X的样本下列表达式中哪些是统计量:

1.令X1,X2为具有均值μ,方差2的总体X的一个样本,考虑以下μ的估计量

1.大样本,n=100,x=26.56,0=5.2,a=0.1 H0:μ=26

1.令X1,2为具有均值μ,方差2的总体X的一个样本,考虑以下的估计量

一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术

第一节简单随机抽样概述 第二节参数估计 第三节样本容量的确定

一、抽样调查的一般问题 二、抽样计划的步骤 三、概率抽样方法 四、非概率抽样方法 五、抽样误差和样本容量 六、有关抽样设计的几个问题

第一节分层抽样概述 第二节总体参数的估计 第三节总样本量的分配 第四节分层与提高精度