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

第一节 因子分析简介 第二节 基本原理 第三节 求解初始因子 第四节 解释因子 第五节 因子值及其应用 第六节 研究实例

第一节 因果模型与通径分析 第二节 通径模型的设置 第三节 通径模型的分类 第四节 分解简单回归系数 第五节 分解简单相关系数 第六节 通径模型的整体检验

在某年某月的某一天,你和你的另一半正在街上为地球表面的平整而贡献 自己的绵薄之力。突然(也许是必然),你觉得有些饿了。这是一个问题,当 然,不用说大家也知道解决问题的方法就是吃不过就是吃也有讲究,可 以随便找个面馆简单的填饱肚子;要求高的话还可以去几星级的地方享受一 下;当然还有的人觉得自己回去做口味也合适,花费也不多;更有些超级美食 家,星级水准也不满意,需要亲自给一级厨师露一手,指点他们一下,才会吃 的满意

从区域化变量分布的稳健性角度,借鉴产品加工质量精度控制的理论,基于Johnson分布曲线族提出了一套非正态数据转换方法,并设计了转换流程.以SPSS和Surpac矿业软件为工具,通过实际案例分析了传统数据转换方法和Johnson转换方法的应用效果.实践证明,采用上述方法转化后的数据开展统计分析、变异函数模型的拟合及验证、克立格估计等工作,更容易满足稳健性要求,并能从本质上减小估计误差,提高估计精度

判别分类的频次间是否有差异的方法称为计数统计方法，主要是用卡方检验。 1、配合度检验 单因素分类计数数的实际次数与理论次数是否相同。 用 Nonparametric tests 中的Chi-Square和binomial。 2、独立性检验 有多分类的两个或多个因素之间是否独立。 两个因素：Cosstabs--Chi-Square 多个因素： Loglinear(用层次对数线性模型)

一 概论（1） 二 统计类系统分析（3） 系统预测：关联分析、回归分析、时间序列分析系统分类与因子分析：主成分分析、因子分析、聚类分析上机：SPSS 软件与应用

+ 因素指自变量+ 随机化:用随机化方法分配被试到各个实验处理中+ 是在实验之中操纵一个自变量，并采用随机化原则把被试分配到自变量的不同水平上的一种实验设计

❖ 1、掌握什么是主成分分析？ ❖ 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义？ ❖ 3、理解主成分求解方法：协方差矩阵与相 关系数矩阵的差异？ ❖ 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 ❖ 5、对软件输出结果进行正确分析

1、掌握什么是主成分分析? 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义? 3、理解主成分求解方法:协方差矩阵与相关系数矩阵的差异? 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 5、对软件输出结果进行正确分析