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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. 理解假设检验和回归分析的概念 2. 掌握假设检验的应用条件和使用步骤 3. 掌握回归分析的应用条件和使用步骤 4. 掌握线性回归分析的使用及MINITAB软件操作 5. 掌握非线性回归分析的使用及MINITAB软件操作 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. 假设检验的概念 -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. 假设检验专业术语 -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. 假设检验的步骤 3.1 建立假设：H0和H 3.2 选择检验统计量，确定拒绝域形式 3.3 确定显著性水平a及样本量 3.4 给出临界值，确定拒绝域 3.5 计算检验统计量 3.6 根据检验统计量的值进行判断 4. 假设检验的应用 4.1 假设检验：单样本t 检验 单样本t 检验案例分析与MINITAB应用练习 4.2 独立性检验 独立性检验案例分析与MINITAB应用练习 4.3 正态性检验 正态性检验案例分析与MINITAB应用练习 4.4 假设检验：双样本t检验 双样本t检验案例分析与MINITAB应用练习 4.5 单方差检验 单方差检验案例分析与MINITAB应用练习 4.6 双方差检验 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 -多总体等方差检验案例分析与MINITAB应用练习 4.8 单因子假设检验ANOVA -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 双因子假设检验ANOVA -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ANOVA -多因子假设检验案例分析与MINITAB应用练习 4.11非参数假设检验的应用 -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 练习：非参数假设检验案例练习与MINITAB应用练习 5. 回归分析的概念 5.1 回归分析的概念 5.2 回归分析的类别 5.3 回归分析流程 -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 一元线性回归MINITAB案例应用 6. 多元线性回归分析 6.1 多元线性回归分析的一般方法 6.2 多元线性回归分析的改进模型方法 6.3 多元线性回归分析的自变量筛选方法 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 多元线性回归MINITAB案例应用 6.5 多元回归分析流程 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 多元线性回归MINITAB应用练习 7. 多元非线性回归分析 7.1 多元非线性回归MINITAB案例应用 7.2 多元非线性回归分析流程 7.3 多元线性回归MINITAB应用练习 8. 问答
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