期末复习中,你可以在课本中取出一个编号为奇数的任意问题的随机样本, 并能在没有计算机的帮助下做出来。你可能想试图在没有计算机的情况 下做出茎叶图,简单的散点图,和简单的经验累积概率分布。可以尝试 在没有计算机时做一元线性回归

正态总体的均值和方差的推断 应用: 检验工业过程均值以确定过程是否处于控制之 下。 通过读取方差计算实验室仪器测量的精度。 预测区间和容忍区间是从一个总体中进行预测 估计的方法。 使用中心极限定理(CLT),在大样本情况下, 正态总体的均值的推断过程可以扩展到非正态 总体的均值推断上

线性回归 回顾: 线性模型:y=Xβ+E y-N(XB, o-1) 最小二乘法:B=(XXXy y=y=X的拟合值户=X(XX)Xy=Hy e=误差=残差=y-y=yy(H)y

元线性回归分析估计两个变量的关 系 其中一个变量作为响应变量或输出变量 (y)o 另一个变量作为预测变量或解释变量 有时两个变量中哪一个是响应变量(例 如高度和重量)是不好区分的。在这种 情况下,可能会使用相关分析

对应于 Tamhane和 Dunlop所著讲义

对比例的推断 数据=(1,,11.0,伯努利(P) 目标一估计P值,成功的概率(或具有某种 性质的总体比例) p=x=在n次观测中成功的个数 Var( p) =p(1-p)/n =pq/n ·方差依赖均值

绪言 不论是试验型的还是观察型的统计学研究,其多数是属于比较性的。最简单的比较研究是比较两个总体。 比较研究的两个基本原则: 一使用独立样本。 一使用配对

当响应变量是定性变量时的非线性模型 两种可能的结果,成功或失败,患病的或没 有患病的,出席的或缺席的 实例:CAD(y)是年龄,体重,性别,吸烟 历史,血压的函数 ·吸烟者或不吸烟者是家庭历史,同年龄组行 为,收入,年龄的函数 今年购买一辆汽车是收入,当前汽车的使用 年限,年龄的函数

Individuals are the objects described by a set of data. Individuals may be people, but they may also be animals Relationship or things Between Variables A variable is any characteristic of an individual. a variable can take different values for different ndividuals The 1997 survey data set, for example, includes data about a sample of women The individuals described are the women

S-Plus石油城市数据框架 石油的月超额回报,包含股票和市场。 SUMMARY: The oilcity data frame has 129 rows and 2 columns. The sample runs from April 1979 to December 1989. This data frame contains the following columns VALUE