S-Plus石油城市数据框架 石油的月超额回报,包含股票和市场。 SUMMARY: The oilcity data frame has 129 rows and 2 columns. The sample runs from April 1979 to December 1989. This data frame contains the following columns VALUE

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

单因素方差分析模型 对应于 Tamhane和 Dunlop所著讲义的第12章 幻灯片主要由 Elizabeth newton(美国麻省理工学院)制作, 其中一部分由 Jacqueline(约翰霍普金斯大学)制作

1. 熟悉 spss 软件的系统整体风格和界面特点。 2. 熟悉 spss 软件三大主要工作窗口和各菜单的主要功能。 3. 掌握 spss 软件中数据编辑窗口中变量属性的设置方法和数据的输入方法。 4. 熟悉 spss 软件中保存与导入数据文件、打开数据文件、导出数据文件的方法。 5. 掌握利用 spss 进行数据描述性分析的方法

4.1 参数估计的基本原理 估计量与估计值 点估计与区间估计 评价估计量的标准 4.2 一个总体参数的区间估计 总体均值的估计 总体比率的估计 总体方差的估计 4.3 样本量的确定

1 Linear Algebra Notations and Fundamental Concepts Matrix Multiplication Operational Properties Linear Space Quadratic Form and Positive Definite Matrix Matrix Calculus 2 Probability Theory Probability Space Random Variable and Its Distribution Numerical Characteristics of Random Variables Conditional Expectation Jenson’s Inequality

➢ 6.1 方差分析引论 方差分析及其有关术语 方差分析的基本思想和原理 方差分析中的基本假定 问题的一般提法 ➢ 6.2 单因素方差分析 数据结构 分析步骤 用Excel进行方差分析 方差分析中的多重比较 ➢ 6.3 方差分析中的多重比较 ➢ 6.4 试验设计初步 完全随机化设计 随机化区组设计 因子设计

多元分析（multivariate analyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性，不能简单地把每个变量的结果进行汇总，这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 §2 聚类分析案例—我国各地区普通高等教育发展状况分析 §3 主成分分析 §4 主成分分析案例－我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 §5 因子分析 §6 因子分析案例 §7 判别分析 §8 典型相关分析（Canonical correlation analysis）

计数问题中排列组合问题是最常见的, 由于其解法往往是构造性的,因此方法灵活 多样,不同解法导致问题难易变化也较大, 而且解题过程出现“重复”和遗漏”的错误较 难自检发现。因而对这类问题归纳总结,并 把握一些常见解题模型是必要的

例 1 设电力公司每月可以供应某工厂的电力ξ （单位 4 10 kw）服从 )30,10( 上的均匀分布，而该工厂每月实际需 要的电力η 服从 )20,10( （单位 4 10 kw）上的均匀分布，ξ 与 η 相互独立，如果工厂能从电力公司得到足够的电力，则 每 kw 4 10 电可以创造 30 万元利润，若工厂从电力公司得不 到足够的电力