1 卡方检验入门 2 配对设计两样本率比较的χ2检验 3 行列表资料的分析 4 确切概率法

6.1 Spearman秩相关检验 6.2 Kendall 相关检验 6.3 Goodman-Kruskal’s r 相关检验 6.4 Somers’ d 相关性检验 6.5 Theil非参数回归和几种稳健回归

本章要讲述某些用于定序尺度的双样本检验。与以前所讲的检验不同，使用这类方法不需要对总体分布作任何事先的假定(例如正态总体)。同时从检验的内容来说，也不是检验总体分布的某些参数(例如均值、成数、方差等)，而是检验总体某些有关的性质，所以称为非参数检验。非参数检验，泛指“对分布类型已知的总体进行参数检验”之外的所有检验方法。 第一节 符号检验 第二节 配对符号秩检验 第三节 秩和检验 第四节 游程检验 第五节 累计频数检验

10.1 模型总显著性的 F 检验（已讲过） 10.2 模型单个回归参数显著性的 t 检验（已讲过） 10.3 检验若干线性约束条件是否成立的 F 检验 10.4 似然比（LR）检验 10.5 沃尔德（Wald）检验（只讲应用） 10.6 拉格朗日乘子（LM）检验（只讲线性约束情形） 10.7 邹（Chow）突变点检验（不讲） 10.8 JB（Jarque-Bera）正态分布检验 10.9 格兰杰（Granger）因果性检验 10.11 赤池信息准则（AIC），施瓦茨准则（SC）

第1节假设检验的基本思想 第2节 正态总体的均值假设检验 一、标准差已知的单个正态总体均值假设检验 二、标准差未知的单个正态总体均值假设检验 三、比较两个正态总体均值的检验 四、成对数据t检验 第3节 正态总体的方差假设检验 一、单个正态总体的方差检验 二、比较两个正态总体方差的检验

第1节 假设检验的基本思想 第2节 正态总体的均值假设检验 一、标准差已知的单个正态总体均值假设检验 二、标准差未知的单个正态总体均值假设检验 三、比较两个正态总体均值的检验 四、成对数据t检验 第3节 正态总体的方差假设检验 一、单个正态总体的方差检验 二、比较两个正态总体方差的检验

1. 了解假设检验的基本思想 2. 掌握假设检验的步骤 3. 对实际问题作假设检验 4. 利用置信区间进行假设检验 5. 利用P - 值进行假设检验  8.1 假设检验的基本问题  8.2 一个总体参数的检验  8.3 两个总体参数的检验  8.4 检验问题的进一步说明

第二单元T检验与x2检验 一、学习目标 通过本课的学习,熟练掌握单正态总体方差未知时均值的检验方法(T检验 法),掌握单正态总体方差的检验方法(x检验法) 二、内容讲解 (T检验法)我们数理统计面对的是随机现象,面对的研究对象总体并不完全了 解,如期望未知,解决的方法有三个:

第一节 统计量与分布 第二节 适合性检验 第三节 独立性检验

一、了解x2分布和似然比x2统计量。 二、理解x2检验的用途和基本思想。 三、掌握单个频数分布的拟合优度检验;