一． 一元线性回归模型的评价 对一元线性回归模型需做数据的拟合优度、线性相关关系的检验

一元线性回归 多元线性回归

一、SAS系统简介 二、SAS系统的启动与关闭 三、SAS程序结构、程序的输入、修改调试和运行 四、常用生物统计方法的SAS程序 —t检验 —方差分析 —线性回归与相关分析

2.3.5 误差的传递 2.3.6 标准曲线及线性回归 §2.4 提高分析准确度的方法 2.4.1 减小测量误差 2.4.2 控制随机误差 2.4.3 消除系统误差 §2.5 有效数字 §2.6 分析测试的质量保证 2.6.1 取样的质量保证 2.6.2 分析过程的质量控制 2.6.3 标准物质 2.6.4 标准方法 2.6.5 质量评定 内部质量评定 外部质量评定 2.6.6 实验室认证

项目研究内容和意义简介（限 400 字）：利用 1981 年至 2004 年长时间系列的 AVHRR 和 SPOT VEGETATION 遥感数据监测中国西北植被覆盖动态变化，利用小波变换方法分析其周期变化 规律，利用多元线性回归和地统计方法分析气象、地形和社会经济等驱动力因素与植被覆 盖变化之间的关系

2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

2数学模型概述 2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

◼ 2.1 数学模型的定义和分类 ◼ 2.2 数学模型的建立 ◼ 2.2.1 建立数学模型的过程 ◼ 2.2.2 对模型的基本要求 ◼ 2.2.3 数学模型的验证和误差分析 ◼ 2.3 Excel 在建立数学模型的应用 ◼ 2.3.1 污水处理的线性回归分析 ◼ 2.3.2 结构分析和曲线拟合 ◼ 2.3.3 用Excel进行参数估计

1. 预测的重要性 2. 讨论不同的预测方法 3. 时间序列 4. 计算预测的误差 5. 因果分析预测 6. 线性回归方法 7. 趋势外推法 8. 平均法、移动平均法、指数平滑法预测 9. 预测有季节性和特定趋势的时间序列

一、数据收集 二、数据分析和总结 三、概率论回顾 四、统计的抽样分布 五、推断:点估计和置信区间估计,假设检验 六、线性回归 七、方差分析 八、非参数方法 九、专题(数据挖掘?)