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第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用

基本概念 采样理论( sampling theory)是指如何进行试样 采集的数学统计理论。怎样通过局部采样在统计 意义上尽可能代表总体,是采样理论和方法所研 究的内容。分析化学中常用的采样方法包括固体 物质的采样方法、动态过程的采样方法和质量检 验的采样方法。 采样常数(sampling constants)为表征实验室样 本的均衡性,或考虑样本的分隔效应, Ingamell和 Visman分别定义了几个采样常数,以便更好的描 述采样特征

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教学目标明确统计的一些基本概念,如均值、方差、标准差和相关系数等 了解正态分布;掌握原始分数与标准分数的转换方法;理解信度、效度、难度、 区分度的含义,了解常用的计算方法

生物统计学的原理能指导我们在从事科学研究中,从被动走向主动,从盲目走向理智,用最小的工作量完 成科学研究,并使研究结果正确可靠 试验结果的表达方法及有效数字的确定 34m≠3.40cm 在表达科学数据结果时,既要把握数据的准确度,又要把握其精确度(准确度表示按近事物真值的程度 精确度,观测值彼此接近的程度)在科学实验中,总是在保证准确度的条件下,来提髙精确度

前面讨论的简单随机抽样和分层抽样,我们所关心的参 数都是单指标的,给出的估计量也是线性形式。这一章我们 将要讨论比较复杂的情况,我们关心的参数不再是单指标的 而是两个或两个以上的指标。此时,遇到的统计量不再是线 性形式,往往呈现出非线性形式,比如两个变量之比,或呈 现变量之间的回归关系