◼ 1. 相关关系的分析方法 ◼ 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 ◼ 3. 回归直线的拟合优度 ◼ 4. 回归方程的显著性检验 ◼ 5. 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.1 变量间关系的度量 ◼ 11.2 一元线性回归 ◼ 11.3 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.4 残差分析

河南中医药大学：《应用统计学》课程教学资源（PPT课件讲稿）第1章 导论——统计学与统计数据（刘俊娟）

◼ 13.1 时间序列及其成分 ◼ 13.2 时间序列的描述性分析 ◼ 13.3 时间序列的预测程序 ◼ 13.4 平稳序列的预测 ◼ 13.5 趋势型序列的预测 ◼ 13.6 复合型序列的分解预测

1. 解释方差分析的概念 2. 解释方差分析的基本思想和原理 3. 掌握单因素方差分析的方法及应用 4. 理解多重比较的意义 5. 掌握双因素方差分析的方法及应用

◼ 1.理解分类数据与x2统计量 ◼ 2.掌握拟合优度检验及其应用 ◼ 3.掌握独立性检验及其应用 ◼ 4.掌握测度列联表中的相关性

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

◼ 7.1 参数估计的一般问题 ◼ 7.2 一个总体参数的区间估计 ◼ 7.3 两个总体参数的区间估计 ◼ 7.4 样本量的确定

◼ 6.1 统计量 ◼ 6.2 由正态分布导出的几个重要分布 ◼ 6.3 样本均值的分布与中心极限定理

◼ 5.1 随机事件及其概率 ◼ 5.2 离散型随机变量及其分布 ◼ 5.3 连续型随机变量的概率分布 ◼ 利用Excel计算随机变量的概率分布

◼ 4.1 集中趋势的度量 ◼ 4.2 离散程度的度量 ◼ 4.3 偏态与峰态的度量