⚫ 方差分析 – 方差分析的过程 – 单因素方差分析 – 二因素方差分析 ⚫ 相关分析 – 相关分析的过程 ⚫ 回归分析 – 一元回归 – 多元回归

本讲学习要点： 1. 理解方差分析的基本原理 2. 方差分析的基本步骤、方法 (1) 自由度和平方和分解 (2) F测验 (3) 多重比较 • 最小显著差数法测验 √ • Duncan氏新复极差测验(SSR测验) √ • Q测验 一、什么叫方差分析？ 二、方差分析的基本原理 三、多重比较

4.1 参数估计的基本原理 估计量与估计值 点估计与区间估计 评价估计量的标准 4.2 一个总体参数的区间估计 总体均值的估计 总体比率的估计 总体方差的估计 4.3 样本量的确定

 Normal distribution for continuous data  Binomial distribution for binary categorical data

• 一、向量自回归模型定义 • 二、VAR的稳定性 • 三、VAR模型滞后期k的选择 • 四、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解 • 五、格兰杰非因果性检验 • 六、VAR与协整 • 七、实例

学习目标： ⚫ 假设检验的基本思想和原理 ⚫ 假设检验的步骤 ⚫ 一个总体参数的检验 ⚫ 两个总体参数的检验 ⚫ P值的计算与应用 ⚫ 用Excel进行检验 6.1 假设检验的基本原理 6.1.1 怎样提出假设？ 6.1.2 怎样做出决策？ 6.1.3 怎样表述决策结果？ 6.2 一个总体参数的检验 6.2.1 总体均值的检验 6.2.2 总体比例的检验 6.2.3 总体方差的检验 6.3 两个总体参数的检验 6.3.1 两个总体均值之差的检验 6.3.2 两个总体比例之差的检验 6.3.3 两个总体方差比的检验

总体均值的检验 总体比率的检验 总体方差的检验

东南大学：《描述统计学 Descriptive statistics》课程教学资源（PPT课件讲稿）Qualitative data

东南大学：非参数估计（PPT讲稿）nonparametric methods

9.1 自变量中含有定性变量的回归模型 9.2 自变量定性变量回归模型的应用 9.3 因变量是定性变量的回归模型 9.4 Logistic(逻辑斯蒂)回归 9.5 多类别Logistic回归 9.6 因变量是顺序变量的回归 9.7 本章小结与评注