费希尔R.A.(1890~1962) 英国数学家现代数理统计学的奠基人.1890年2月生于伦 敦, 1962年7月逝世他1913年毕业于剑桥大学,1933年起任伦 敦大学教授在20世纪二三十年代提出了许多重要的统计方 法开辟了一系列统计学的分支领域他发展了正态总体下各 种统计量的抽样分布,与叶茨合作创立了“试验设计”统计分 支并提出相适应的方差分析方法;费希尔在假设检验分支中 引进了显著性检验概念并开辟了多元统计分析的方向在20 世纪三四十年代费希尔和他的学派在数理统计学研究方面 占据着主导地位

在客观世界中,普遍存在着变量之间的关系数学的一个重要作用就是从数量上来揭 示、表达和分析这些关系。而变量之间关系,一般可分为确定的和非确定的两类.确定性关 系可用函数关系表示而非确定性关系则不然 例如,人的身高和体重的关系、人的血压和年龄的关系、某产品的广告投入与销售额 间的关系等,它们之间是有关联的,但是它们之间的关系又不能用普通函数来表示我们 称这类非确定性关系为相关关系

上节中我们讨论单正态总体的参数假设检验,基于同样的思想,本节将考虑双正态总 体的参数假设检验.与单正态总体的参数假设检验不同的是,这里所关心的不是逐一对每 个参数的值作假设检验,而是着重考虑两个总体之间的差异,即两个总体的均值或方差是 否相等

第三节协方差及相关系数 对多维随机变量,随机变量的数学期望和方差只反了各自的平均值与偏离程度,并 没能反映随机变量之间的关系.本节将要讨论的协方差是反映随机变量之间依赖关系的一 个数字特征

第四章随机变量的数字特征 数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出

第一章 概率论基础 第二章 样本 第三章 回归分析 第四章 方差分析与试验没计 第五章 函数计算 第六章 线性计算

一、理解点估计的概念。 二、了解最大似然法和估计量的评价标准。 三、会用矩估计法求总体均值与方差的估计量

引言 第一章 回归分析 第二章 双变量回归分析 第三章 多变量回归分析 第四章 非线性模型 第五章 多重共线性 第六章 异方差 第七章 自相关 第八章 单方程模型的几个问题 第九章 联立方程模型 第十章 时间序列分析

一、主要研究技术结构方程式模型(GEM) 1.什么是结构方程式模型 结构方程式模型(ucu即uau■u~,简称S:)是一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术它包含了回归分析(m心8n)、因子分析(aranas)、路径分析(訕as)和多元方差分析( muitrarlate analysis ofvariance)等一系列多元统计分析方法,是一种非常通用的、线性的、借助于理论进行假设检验的统计建模技术。S:在国外学术界的应用已经十分普遍,但在国内则处于刚刚起步的阶段

第八章秩转换的非参数检验 一、非参数检验的概念: 非参数检验是指对原始资料无特殊要求(如正 态分布、总体方差相等)的一类检验方法,它不 是比较参数,而是比较分布的位置。不符合t检验 和F检验的数值变量资料可用秩和检验,此外, 秩和检验还可用于两组或多组等级资料以及“开口” 资料的比较。等级相关也属于非参数检验