一、目的要求 1.理解方差分析的基本思想和应用条件。 2.掌握各种设计资料的方差分析方法，并了解其计算方法。 3.熟悉多个样本均数的两两比较和方差齐性检验

一、GLS法原理 二、异方差的来源及后果 三、异方差的检验 四、消除异方差和估计模型 五、EViews的应用 六、案例

一、随机变量方差的概念 二、重要概率分布的方差 三、随机变量方差的性质

一、目的要求 1.理解方差分析的基本思想和应用条件。 2.掌握各种设计资料的方差分析方法，并了解其计算方法。 3.熟悉多个样本均数的两两比较和方差齐性检验

通常把生产实践与科学实验中的结果,如产品的性能, 产量等统称为指标,影响指标的因素用A,B,C,…,表示。 因素在试验中所取的不同状态称为水平,因素4的不同水 平用A1,A2表示。 在一项试验中,如果让一个因素的水平变化,其他因素 水平保持不变,这样的试验叫做单因素试验。处理单因 素试验的统计推断问题称为单因素方差分析或一元方差 分析。类似地可定义多因素方差分析。本节先介绍单因 素方差分析

第五节 多个方差齐性检验 第二节 单因素方差分析 第三节 双因素方差分析 第四节 多个样本均数间两两比较 第一节 方差分析的基本思路 第六节 变量变换

最小方差无偏估计和有效估计是在某种意义下的最 优估计,两者既有区别又有密切的关系。如果求出 参数θ的一个估计量θ,判别其是否为最小方差无偏 估计或有效估计,显然具有重要的意义。倘若能直 接求出参数θ的最小方差无偏估计或有效估计,则 将更加令人满意,本节将研究这些问题

7.4随机变量的数字特征 7.4.1高散型随机变量的数学期望和方差 7.4.2连续型随机变量的数学期望和方差 7.4.3常见随机变量的数学期望和方差 7.4.4随机变量函数的数学期望和方差

11.1异方差的性质 一、对于模型 二、即对于不同的样本点,随机误差项的方差不再是常数,而互不相同,则认为出现了异方差性

第一节 方差分析 一、方差分析的基本原理 二、单向分组资料的方差分析 三、两向分组资料的方差分析 第二节 单因素试验结果的统计分析 一、对比和间比试验的统计分析 二、随机区组试验的统计分析 第三节 多因素试验结果的统计分析 第四节 相关与回归分析 一、回归和相关的概念 二、直线回归方程 三、直线回归的假设测验和区间估计 四、直线相关