结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

统计学假设检验是通过指标数量上的差异判断有 无质量上的区别,也可理解为分析事物间有无关 系。分析两个事物间的关系时有以下三种情况:

第一章 绪论 第二章 统计调查与整理 第三章 综合指标 第五章 参数估计和假设检验 第六章 相关与回归 第七章 非参数检验 第八章 时间序列 第九章 指数

第一章 总论 第二章 统计设计和统计调查 第三章 统计整理 第四章 总量指标和相对指标 第五章 平均指标和变异指标 第六章 动态数列 第七章 统计指数 第八章 抽样调查 第九章 相关与回归分析 第十章 统计预测 第十一章 统计综合分析

职业:我们生活中的最重要组成部分,不 只是单纯意义上的工作。 目前的组织变革对管理层和工人职业生涯 都有巨大的影响, 对工人而言:个人表现和发展的愿望受挫 对管理层而言:以往熟悉的制度和系统被 打破,从而产生的不安全感

A general lagged variable model2:滞后时期数 1)如=0,称为分布滞后模型 (1)又如有限,称为有限分布滞后模型 (2)又如无限,称为无限分布滞后模型 2)如s=0,称为自回归模型

Classical Multiple linear regression model (CMLRM): 1. model 2. random sample

工程试验不同于其他科学实验,十分重视实验的经济性,对其准确度应有一个适当的 要求:准确度过低当然不可取,对准确度要求过高,对仪器和设备的要求往往会大幅提 高,造成对人力和物力的浪费。因此,对测量准确度的恰当要求是极其重要的 实验数据误差的问题,已在分析化学和物理化学等课程中,陆续学习过一些有关的理 论和方法,这里不再系统论述。而在化学工程的研究中经常会遇到数据的回归分析,以及 离散数据的解析等数值计算的问题。因此本节将着重介绍化学工程实验中常用的一些数据 处理方法

在分析化学,特别是仪器分析中,常常需要做工 作曲线(也叫标准曲线,或校正曲线,或检量线)。 例如,原子吸收法中作吸光度和浓度的工作曲线,极谱 法中作波高和浓度的工作曲线等等。在分析化学中所 使用的工作曲线,通常都是直线。一般是把实验点描 在坐标纸上,横坐标X表示被测物质的浓度,叫自变量 。大都是把可以精确测量或严格控制的变量(如标准 溶液的浓度)作为自变量;纵坐标y表示某种特征性质 (如吸光度、波高等)的量,称因变量,一般设因变 量是一组相互独立、其误差服从同一正态分布N(O, o2)的随机变量。然后根据坐标纸上的这些散点(实 验点)的走向,用直尺描出一条直线。这就是分析工 作者习惯的制作工作曲线的方法