1. 了解假设检验的基本思想 2. 掌握假设检验的步骤 3. 对实际问题作假设检验 4. 利用置信区间进行假设检验 5. 利用P - 值进行假设检验  8.1 假设检验的基本问题  8.2 一个总体参数的检验  8.3 两个总体参数的检验  8.4 检验问题的进一步说明

1、掌握什么是主成分分析? 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义? 3、理解主成分求解方法:协方差矩阵与相关系数矩阵的差异? 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 5、对软件输出结果进行正确分析

一、目的要求 1. 掌握率的标准化的意义和基本思想 2. 掌握直接和间接标化法的计算 3. 掌握现时寿命表的编制原理及主要指标的含义

因子分析的重点 1、什么是因子分析? 2、理解因子分析的基本思想 3、因子分析的数学模型以及模型中公共因子、因子载荷变量共同度的统计意义 4、因子旋转的意义 5、结合SPSS软件进行案例分析

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

第一节方差分析的基本思想及应用条件 第二节完全随机设计资料的方差分析 第三节随机单位组设计资料的方差分析 第四节均数间的多重比较 第五节析因设计资料的方差分析 第六节 Bartlett齐性检验 第七节 Excel实现方差分析(实例演示)

图形的优越性 “使复杂的思想能够显示得清楚、准确、有 效。” 显示数据。 让你考虑实质而不是方法、图形设计或者其 它的。 在很小的空间中有很多的数字。 使大的数据集有条理。 使数据的不同部分显示得更清楚

上节中我们讨论单正态总体的参数假设检验,基于同样的思想,本节将考虑双正态总 体的参数假设检验.与单正态总体的参数假设检验不同的是,这里所关心的不是逐一对每 个参数的值作假设检验,而是着重考虑两个总体之间的差异,即两个总体的均值或方差是 否相等

一、矩估计法 矩估计法的基本思想是用样本矩估计总体矩因为由在数定理知,当总体的k阶矩存在 时样本的k阶矩依概率收敛于总体的k阶矩例如,可用样本均值作为总体均值E(X)的 估计量,一般地

本章主要讲述假设检验思想概述;正态总体参数检验(u检验,t检验, 2检验和F检验);非正态总体参数检验(非正态总体均值检验的大样本方 法,指数总体的参数检验);检验的实际意义及两类错误(检验结果的实际意 义,检验中的两类错误,样本容量确定问题)等内容