1、统计假设测验的基本步骤 2、两尾测验与一尾测验 3、假设测验的两类错误

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

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 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 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题

6.1 假设检验的基本思想和步骤 6.2 总体标准差已知条件下均值双侧检验 6.3 标准差未知时总体均值的假设检验 6.4 总体方差的假设检验

前面,我们已经了解到,在假设检验中使用的逻辑是: 如果原假设H是对的,那么衡量差异 大小的某个统计量落入区域W(拒绝域)是 个小概率事件.如果该统计量的实测值落入 W,也就是说,H成立下的小概率事件发 生了,那么就认为H不可信而否定它.否则 我们就不能否定HO

概述 关注的问题 一些概念及记号 可学习性 什么是“学习” 什么是“可学习的” 假设空间复杂性对可学习性的影响 有限假设空间 无限假设空间：基于VC维的分析 无限假设空间：基于Rademacher复杂度的分析 稳定性

在本讲中,我们将讨论不同于参数估计的另一类重要的统计推断问题.这就是根据样本的信息检验关于总体的某个假设是否正确.这类问题称作假设检验问题

 §8.1 假设检验  §8.2 正态总体均值的假设检验  §8.3 正态总体方差的假设检验  §8.6 分布拟合检验

1.连续性假设 2.均匀性假设 3.各向同性假设 4.小变形假设

§8.1 假设检验 §8.2 正态总体均值的假设检验 §8.3 正态总体方差的假设检验 §8.6 分布拟合检验