假设检验和回归分析培训大纲(2天)
(2022-06-28 14:41:20)
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假设检验和回归分析培训大纲(2天)
课程名称:假设检验和回归分析
课程对象:研发、工程、品质、工程师、统计员、企业骨干等希望学习本课程的人员。
课程目的:
1.
2.
3.
4.
5.
课程说明 : 学员上课需自带电脑,以做MINITAB软件操作和分析使用。
课程大纲:
1.
-用抽样推断总体得出的结论正确吗?
-假设检验的的概念
-假设检验的原理:逻辑反证法、小概率事件
2.
-数据、数据准确度、数据离散度
-数据统计量:均值、极差、标准差、方差
-二类错误
-原假设和备择假设
-显著性水平α 、P值
-自由度
3.
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
4.
4.1
单样本t
4.2
独立性检验案例分析与MINITAB应用练习
4.3
正态性检验案例分析与MINITAB应用练习
4.4
双样本t检验案例分析与MINITAB应用练习
4.5
单方差检验案例分析与MINITAB应用练习
4.6
双方差检验案例分析与MINITAB应用练习
4.7
-多总体等方差检验案例分析与MINITAB应用练习
4.8
-因子、水平、试验条件、指标、交互作用、残差等
-单因子假设检验模型
-单因子假设检验基本思想
-单因子假设检验步骤
单因子假设检验案例分析与MINITAB应用练习
-多重比较法
4.9
-无交互作用的双因子假设检验
-无交互作用双因子假设检验案例分析与MINITAB应用练习
-有交互作用的双因子假设检验
-有交互作用双因子假设检验案例分析与MINITAB应用练习
4.10
-多因子假设检验案例分析与MINITAB应用练习
-非参数假设检验的概念
-Wilcoxon符号秩检验
-Mann-Whitney检验
-Kruskal-Wallis检验
-Mood Median检验
-Friedman检验
-数据独立性检验
-非参数假设检验案例分析
5.
5.1
5.2
5.3
-一元线性回归的建立
-一元线性回归的检验
显著性检验、效果度量、回归系数、残差分析
利用回归方程进行预测
6.
6.1
6.2
6.3
6.3.1 一般的多元线性回归分析方法
6.3.2 逐步回归法
6.3.3 最佳子集法
6.4
6.5
6.5.1多元线性回归的检验
-显著性检验、效果度量、回归系数、残差分析
6.5.2利用回归方程进行预测
6.6
7.
7.1
7.2
7.3
8.