对比例的推断 数据=(1,,11.0,伯努利(P) 目标一估计P值,成功的概率(或具有某种 性质的总体比例) p=x=在n次观测中成功的个数 Var( p) =p(1-p)/n =pq/n ·方差依赖均值

第一节 简单直线回归 一、直线回归的概念及其统计描述 二、回归模型的前提假设 三、回归参数的估计 四、回归系数的统计推断 第二节 线性回归的应用 一 、总体回归线的95%置信带 二、个体Y值的容许区间

Chapter 1 预备知识 Chapter 2 随机过程的基本概念和基本类型 Chapter 3 泊松过程 Chapter 4 更新过程 Chapter 5 马氏链 Chapter 6 鞅 Chapter 7 布朗运动 Chapter 8 随机积分 Chapter 9 随机过程在金融中的应用 Chapter 10 随机过程在保险中的应用 10.1 基本概念 10.2 经典破产理论介绍 Chapter 11 MCMC 方法 11.1 计算积分的蒙特卡洛方法 11.2 MCMC 方法简介 11.3 Metropolis-Hastings 算法 11.4 Gibbs 抽样 11.5 贝叶斯 MCMC 估计方法

◼ 重点： １、假设检验的基本思想 ２、几种常用的检验方法 ◼ 难点： 假设检验的基本思想 第一节 参数估计 第二节 假设检验的基本思想及步骤 第三节 几种常用的检验方法 第四节 假设检验方法在体育中的应用

简答题(注:第1、2题中选答1题,第3、4题中选答1题 1.简述调查设计中的抽样方法 2.简述常用的调查方法 3.简述实验设计中样本含量估计的条件 4.简述实验设计中常用的对照方法 5.简述正态分布的性质与用途 6.列举四种常用的变异指标并说明其意义、用途与计算公式

1、抽样调查的主要目的是() A、计算和控制抽样误差 B、了解总体单位情况 C、用样本指标估计总体指标 D、对样本单位作深入的研究

Section 5.1 Principle of Significance Tests 假设测验的基本原理 Section 5.2 Significance Tests for Means 平均数的假设测验 Section 5.3 Significance Tests for Proportion 百分数的假设测验 Section 5.4 Estimating Confidence Interval 区间估计

＆8.1 对比法和间比法试验 ＆8.2 完全随机设计 ＆8.3 随机区组设计 ＆8.4 拉丁方设计 ＆8.5 缺区估计原理及方法

第一节 统计假设测验的基本原理 第二节 平均数的假设测验 第三节 二项资料的百分数假设测验 第四节 参数的区间估计

第一节 多元线性回归 第二节 自变量的选择 1.变量多增加了模型的复杂度 2.计算量增大 3.估计和预测的精度下降 4.模型应用费用增加 第三节 多元线性回归的应用及其注意事项