數(shù)理統(tǒng)計(jì)復(fù)習(xí)總結(jié)-資料下載頁(yè)
2025-04-17 01:48本頁(yè)面
【正文】 學(xué)模型、離差平方和分解、顯著性檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)數(shù)學(xué)模型,(i=1,2,...,m。j=1,2,...,ni) 總離差平方和 組內(nèi)離差平方和 組間離差平方和 當(dāng)H0成立時(shí)，構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量，當(dāng)H0不成立時(shí)，有偏大特征且應(yīng)用：n 若原始數(shù)據(jù)比較大而且集中，可減去同一數(shù)值再解題n 輔助量：：數(shù)學(xué)模型、離差平方和分解、顯著性檢驗(yàn)數(shù)學(xué)模型,(i=1,2,...,r。j=1,2,...,s) 總離差平方和 組內(nèi)離差平方和 因素B引起的離差平方和 當(dāng)H0成立時(shí)，因素A引起的離差平方和 當(dāng)H0成立時(shí)，輔助量：構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量：6回歸分析：回歸模型、未知參數(shù)的估計(jì)(β、α、σ2)、參數(shù)估計(jì)量的分布(βαY0σ2σ*2)回歸模型：i=1,2,...,n.的估計(jì)： 分布：的估計(jì)： ：回歸模型、參數(shù)估計(jì)、分布回歸模型： i=1,2,...,n.參數(shù)估計(jì)：7多元分析初步：定義、性質(zhì)其中為X的均值向量，為X的協(xié)方差矩陣Y=CX+b，則若，剛：μ、Σ的估計(jì)、正態(tài)總體均值向量的假設(shè)檢驗(yàn)樣本均值向量 樣本離差陣最大似然估計(jì) 最小方差無(wú)偏估計(jì)
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