第一节 方差分析的基本原理与步骤 第二节 单因素试验资料的方差分析 第三节 两因素试验资料的方差分析

 差分运算  ARIMA模型  Auto-Regressive模型  异方差的性质  方差齐性变化  条件异方差模型

第1节假设检验的基本思想 第2节 正态总体的均值假设检验 一、标准差已知的单个正态总体均值假设检验 二、标准差未知的单个正态总体均值假设检验 三、比较两个正态总体均值的检验 四、成对数据t检验 第3节 正态总体的方差假设检验 一、单个正态总体的方差检验 二、比较两个正态总体方差的检验

一、随机变量方差的概念 二、随机变量方差的性质 三、切比雪夫不等式 四、小结

1 线性时不变随机系统分析.2 2 有理谱分解定理.17 3 离散时间随机系统的级数表示.29 4 最优预测.33 5 最小方差控制.42 6 广义最小方差控制.53

◼ 差分运算 ◼ ARIMA模型 ◼ Auto-Regressive模型 ◼ 异方差的性质 ◼ 方差齐性变化 ◼ 条件异方差模型

一、随机变量方差的概念及性质 三、例题讲解 二、重要概率分布的方差 四、小结

《医学统计学》课程教学资源（课件讲义）第七章 方差分析 7.2 完全随机设计方差分析（方差不齐）

10.1 方差分析引论 10.2 单因素方差分析 10.3 双因素方差分析

基于统计分析方法,导出了传统并行干扰消除检测器(PIC)、部分干扰消除检测器(P-PIC)和最小均方误差检测器(MV-PIC)的输出均值和方差.结果表明:与传统PIC检测器比较,P-PIC检测器降低了软判决量的均值和方差的偏差;选择恰当的部分干扰消除系数,可以使MV-PIC的输出均值增大、方差减小、误码性能优于PIC检测器