正态分布的性质
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陈峰 赵杨 易洪刚 柏建岭 于浩
目录
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第一讲 绪论
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● 什么是统计学
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第二讲 基本概念
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● 医学研究的三个步骤
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● 研究资料的分类
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● 概率
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● 小概率事件和小概率原理
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● 总体、个体、样本
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● 参数和统计量
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● 个体变异
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● 抽样误差
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● 统计学思维
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第三讲 统计描述
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● 定量资料集中位置指标
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● 离散度指标
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● 定量资料统计描述
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第四讲 正态分布
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● 背景
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● 正态分布概率密度函数
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● 正态分布的性质
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● 参考值范围
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第五讲 抽样误差及可信区间
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● 抽样分布定义
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● 蒙特卡洛试验
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● 抽样误差表现形式
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● 抽样误差规律性的模拟
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● 标准误
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● t分布由来
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● t分布性质
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● 单元测试
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第六讲 参数估计
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● 可信区间
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● 总体均数可信区间的计算
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● 可信区间两个要素
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● 可信区间的含义
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第七讲 假设检验
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● 女士品茶的故事
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● 假设检验的基本步骤
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● 配对样本均数的比较
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● 两个样本均数的比较
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● 两个样本方差的比较
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● 正确理解假设检验的P值和α
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● Significant的意义以及结果表达
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● Ⅰ型错误和Ⅱ型错误
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● 双侧检验与单侧检验
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● 假设检验与区间估计
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第八讲 方差分析
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● 单因素方差分析
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● 两因素方差分析
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● 正确应用
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第九讲 相对数
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● 常用相对数
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● 相对数在应用时的注意事项及其例子
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第十讲 二项分布
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● 背景
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● 定义
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● 性质
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● 应用
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第十一讲 Poisson分布
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● 定义
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● 性质
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● 应用
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第十二讲 卡方检验
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● 两个样本率比较的卡方检验
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● 四格表卡方检验的应用条件
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● 构成比的比较的基本思想以及步骤
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第十三讲 秩和检验
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● 秩和检验的过程及其基本思想
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● 秩和检验的适用条件
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第十四讲 相关分析
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● 相关关系
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● 相关系数的计算
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● 相关系数的假设检验
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● 相关系数的抽样分布
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第十五讲 回归分析
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● 回归的由来
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● 回归方程的求解
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● 回归方程的绘制
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● 回归方程的解释
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第十六讲 研究设计（1）
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● 实验设计概述
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● 对照
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● 随机
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● 重复
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第十七讲 研究设计（2）
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● 完全随机设计
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● 配对设计
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● 随机区组设计
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第十八讲 研究设计（3）
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● 析因设计
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● 交叉设计
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第十九讲 临床随访研究
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● 生存分析基本概念
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● 生存分析
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第二十讲 综合分析
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● 综合分析1
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● 综合分析1详解（SPSS）
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● 综合分析1详解（SAS）
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● 综合分析1详解（R）
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● 综合分析2
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第二十一讲 多重线性回归模型
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● 简介
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● 偏回归系数的估计
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● 回归方程的假设检验
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● 决定系数与剩余标准差
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● 偏回归系数与自变量的贡献
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● 指标的量化
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● 衡量回归方程的标准
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● 逐步回归
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● 岭回归
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第二十二讲 Logistic回归
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● 概述
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● 二分类logistic回归
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● 传统方法和logistic回归模型的关系
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● 回归系数的解释
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● 模型的估计和假设检验
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● 建模策略
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● 条件logistic回归模型
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● 多分类logistic回归模型
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● 有序结果logistic回归模型
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● 实例分析
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第二十三讲 主成分分析
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● 主成分分析的目的
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● 主成分分析的求解
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● 主成分分析的性质
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● 正确应用
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● 主成分的几何解释及软件操作
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第二十四讲 文献导读
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● 描述性研究
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● 回顾性队列研究
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● 前瞻性队列研究
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第二十五讲 R软件应用
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● 概述
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● 定量资料的统计描述
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● 定性资料的统计描述
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● t检验
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● 方差分析
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● 定性资料的统计推断
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● 秩和检验
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● 相关分析
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● 线性回归分析
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● 生存分析
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第二十六讲 Stata软件应用
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● Stata软件介绍
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● 数据的输入与储存
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● 数据库的管理
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● Stata作图
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● 统计描述
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● 区间估计
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● 单样本t检验
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● 配对设计t检验
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● 成组设计t检验
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● 方差齐性检验
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● 单因素方差分析
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● 两因素方差分析
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● 成组设计两组率的比较
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● 多组率或构成比的比较
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● 配对设计两组率的比较
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● 秩变换
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● 配对设计的秩和检验
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● 两样本比较的秩和检验
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● 多样本比较的秩和检验
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● 相关
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● 回归
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