第一节 方差分析的基本概念 第二节 单因素方差分析 第三节 平均数的多重比较 第五节 方差分析在体育中的应用

案例：澳大利亚的国民银行 十分重视对客户的管理 每天将所收集的客户数据放到数据仓库中。设定智能分析机制,对客户交易状态进行管理客户状态异常的情况发生,数据仓库会自动做出相关统计

分布函数能完整地描述随机变量的统 计特性,但实际应用中,有时并不需要知道 分布函数而只需知道随机变量的某些特征 例如: 判断棉花质量时,既看纤维的平均长度 又要看纤维长度与平均长度的偏离程度 平均长度越长,偏离程度越小,质量就越好;

假设检验是指施加于一个或多个总体的 概率分布或参数的假设.所作的假设可以是 正确的,也可以是错误的 为判断所作的假设是否正确,从总体中 抽取样本,根据样本的取值,按一定的原则 进行检验,然后,作出接受或拒绝所作假设 的决定

第一节样本均数的标准误 第二节率的标准误 第三节两均数之差的可信区间 第四节两个率之差的可信区间 第五节小样本率的可信区间 第六节中位数与其他分位数的可信区间

第一节 完全随机设计的方差分析 第二节 随机区组设计的方差分析 第三节 多个样本均数的两两比较 第四节 析因设计的方差分析 第五节 多个方差齐性检验 第一节 相对数的概念及计算 第二节 相对数使用应注意的问题 第三节 率的标准化 第四节 医学中常用的相对数指标 第五节 率的抽样误差与区间估计

第一节正态分布 正态分布(normal distribution)也叫高斯分布( Gaussian distribution),一种最常见、最重要的连续型对 称分布。 (正态分布是对称分布,但对称分布不一定是正态分布。) 实际频数分布:中间频数多,两端越来 越少,且左右大致对称 理论频数分布:正态分布曲线

• 1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 • 2. 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的 代表值或中心值 • 3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度 值 • 4. 低层次数据的集中趋势测度值适用于高 层次的测量数据，反过来，高层次数据的 集中趋势测度值并不适用于低层次的测量 数据 • 5. 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋 势，要根据所掌握的数据的类型来确定

例检验两批灯泡的质量,从中分别随机抽样只,测得使用寿命如下: A:2000150010005001000;B:1501500100010001000 (单位:小时),试比较这两批灯泡质量的好坏. 计算得:平均寿命分别为:A:1200,B:1200

一、回归常识与结构方程模型 二、交互效应调节效应中介效应：原理、检验与复合 三、一般效应分析的DASC计算 四、循环效应：原理、图示、DASC计算 五、效应分析的应用与论文写作 六、附录：联立方程模型与二阶段LSE