01 经典线性回归模型 02 普通最小二乘估计 03 拟合优度和模型选择准则 04 OLS估计量的无偏性和有效性 05 参数假设检验 06 应用与重要实例

01 总体与随机样本 02 样本均值的抽样分布 03 样本方差的抽样分布 04 学生t-分布 05 F-分布 06 假设检验

01 概率介绍 02 离散概率分布和连续概率分布

中国社会科学院大学：通识选修《高级社会统计学》课程教学大纲

中国社会科学院大学：通识选修《社会统计分析方法与SPSS软件应用》课程教学大纲

1.单因子试验 .1 1.1 单因子试验的一般概述.1 1.2 单因子方差分析.2 1.3 实验一.2 1.4 多重比较.2 1.5 实验二.3 1.6 实验三.3 2.区组设计试验 .5 2.1 随机化完全区组设计.5 2.2 实验四.6 2.3 平衡不完全区组设计.7 2.4 统计模型及参数估计.7 2.5 实验五.9 2.6 链式区组设计.10 2.7 实验六.11 3.正交设计试验 .13 3.1 总平方和分解.13 3.2 对模型的检验.14 3.3 实验七.15 3.4 实验八.15 3.5 水平数不相等情况下的试验设计.16 3.6 实验九.16 3.7 实验十.17 4.参考文献.18

1. 初识 R 语言 .1 2. 常用统计量的计算与统计表的绘制.19 3. 概率与概率分布.38 4. 假设检验.45 5. 卡方检验.55 6. 方差分析.64 7. 直线回归与相关性分析.77 8. 试验设计.85

实验一 趋势外推法 . 1 1.1 实验目的与要求. 1 1.1.1 实验目的 . 1 1.1.2 实验要求 . 1 1.2 二次多项式曲线模型. 1 1.2.1 方法原理及建模步骤 . 1 1.2.2 模型应用 . 2 1.3 三次多项式曲线模型. 4 1.3.1 方法原理及建模步骤. 4 1.3.2 模型应用 . 5 1.4 指数曲线模型. 7 1.4.1 方法原理及其建模步骤. 7 1.4.2 模型应用. 8 实验二 灰色预测法 . 11 2.1 实验目的与要求. 11 2.1.1 实验目的. 11 2.1.2 实验要求 . 11 2.2 GM(1,1)模型. 11 2.2.1 方法原理及其建模步骤 . 11 2.2.2 模型应用 . 14 实验三 预测精度测定与评价 . 19 3.1 实验目的与要求. 19 3.1.1 实验目的 . 19 3.1.2 实验要求 . 19 3.2 几种常用的测定模型精度的方法 . 19 3.2.1 精度测定的评价指标. 19 3.2.2 评价指标在模型精度检验中的应用. 20 实验四 多目标决策法 . 24 4.1 实验目的与要求. 24 4.1.1 实验目的 . 24 4.1.2 实验要求 . 24 4.2 层次分析法. 24 4.2.1 方法原理及其建模步骤 . 24 4.2.2 模型应用 . 27

实验 1 SAS 基本操作. 1 实验 2 SAS 编程基础. 13 实验 3 SAS 的描述统计功能 . 20 实验 4 统计图形. 28 实验 5 区间估计与假设检验. 39 实验 6 分布拟合检验. 48 实验 7 简单相关分析与一元线性回归分析 . 54 实验 8 多元线性回归分析与非线性回归分析 . 65 实验 9 单因素方差分析. 86 实验 10 双因素方差分析. 94 实验 11 主成分分析 . 101 实验 12 因子分析. 113 实验 13 聚类分析. 130 实验 14 判别分析. 144 实验 15 典型相关分析. 156 实验 16 综合实验. 160

实验一 时间序列的 SAS 基本操作 .1 实验二 时间序列的预处理 .6 实验三 平稳时间序列分析 .9 实验四 非平稳时间序列随机分析 .15 实验五 非平稳时间序列确定性分析 .29 实验一 时间序列的预处理 .38 实验二 平稳时间序列 .44 实验三 ARIMA 模型 .58 实验四 残差自回归模型（一） .71 实验五 残差自回归模型（二） .79 实验六 确定性模型 .86 实验七 季节模型 .95 实验八 协整分析 .106 实验分析：该程序的到了一个名为 sasuser.example1_1 的永久数据集。所谓