1、管理定量分析课程回顾与总结课程回顾与总结课程主要内容课程主要内容v概论概论v数据初步统计数据初步统计v信度效度分析信度效度分析v假设检验假设检验v方差分析方差分析v相关分析相关分析v回归分析回归分析v预测分析预测分析v规划分析规划分析v决策分析决策分析v层次分析层次分析v网络计划技术网络计划技术基础知识基础知识数据获得数据获得数据分析数据分析v访谈法访谈法v问卷法问卷法v调查报告调查报告v定性分析内涵定性分析内涵v定量分析内涵定量分析内涵v两种分析方法的优劣分析两种分析方法的优劣分析v两种方法的比较两种方法的比较v两种方法的结合两种方法的结合v数据类型数据类型第一章第一章 概率概率第二章第二章
2、 数据统计初步数据统计初步v数据中心的描述指标数据中心的描述指标v数据的离散趋势指标数据的离散趋势指标v茎叶图茎叶图v箱型图箱型图v偏度和峰度偏度和峰度v频次、频率、累计频率等频次、频率、累计频率等第第3章章 假设检验假设检验v假设检验的概念假设检验的概念v假设检验的步骤假设检验的步骤v假设检验中的小概率原理假设检验中的小概率原理v假设检验中的两类错误假设检验中的两类错误v双侧检验和单侧检验双侧检验和单侧检验v单样本单样本T检验检验v独立样本独立样本T检验检验v配对样本配对样本T检验检验第第4章章 方差分析方差分析v理解方差分析的基本概念理解方差分析的基本概念v理解方差分解的思想理解方差分解的
3、思想v掌握单因素方差分析掌握单因素方差分析v掌握双因素方差分析掌握双因素方差分析v方差分析与方差分析与T检验的异同检验的异同第第5章章 相关分析相关分析v了解相关分析的概念了解相关分析的概念v理解相关分析的种类理解相关分析的种类v理解相关分析的内容理解相关分析的内容v理解相关关系的测定理解相关关系的测定v了解相关分析的特点了解相关分析的特点v理解偏相关分析的内容理解偏相关分析的内容v掌握简单相关分析和偏相关分析掌握简单相关分析和偏相关分析第第6章章 回归分析回归分析v回归分析的概念和特点回归分析的概念和特点v回归分析的种类回归分析的种类v回归分析的参数估计回归分析的参数估计v回归拟合优度的度量
4、回归拟合优度的度量v回归系数显著性检验回归系数显著性检验v回归分析和相关分析的区别与联系回归分析和相关分析的区别与联系vR平方、平方、F检验、检验、T检验检验第第7章章 预测分析预测分析v时间序列：时间序列：移动平均、加权移动平均、指数移动平均、加权移动平均、指数平滑方法平滑方法v记住公式，知道含义记住公式，知道含义v相关模型：回归方法相关模型：回归方法第第8章章 线性规划线性规划v提出问题提出问题v相关知识导入相关知识导入v基本概念解释基本概念解释v线性模型三要素线性模型三要素v线性规划求解过程线性规划求解过程图解法图解法v线性规划结果调整线性规划结果调整v能够根据题目写出线性模型能够根据题
5、目写出线性模型v模型标准化模型标准化v模型对偶问题模型对偶问题第第9章章 信度效度分析信度效度分析v常用的信度分析常用的信度分析克隆巴赫克隆巴赫系数系数v常用的效度分析常用的效度分析因子分析方法因子分析方法v信度与效度的关系信度与效度的关系v信度和效度分析过程信度和效度分析过程第第10章章 决策分析决策分析v决策分析收益矩阵表决策分析收益矩阵表v完全不确定型决策的准则完全不确定型决策的准则v各种准则的特点和适用场合各种准则的特点和适用场合v风险型决策的准则风险型决策的准则v利用决策树进行风险型决策利用决策树进行风险型决策第第11章章 层次分析法层次分析法v了解层次分析法的用途了解层次分析法的用
6、途v理解层次分析法的原理和思路理解层次分析法的原理和思路v掌握层次分析法的步骤掌握层次分析法的步骤v掌握一致性检验掌握一致性检验v理解各层排序的含义理解各层排序的含义第第12章章 网络计划技术网络计划技术v理解网络计划的概念与原理理解网络计划的概念与原理v了解网络计划的优缺点和绘图规则了解网络计划的优缺点和绘图规则v掌握网络图的构成要素掌握网络图的构成要素v掌握网络计划技术的时间参数计算掌握网络计划技术的时间参数计算 v了解网络计划的优化了解网络计划的优化v了解网络计划的调整了解网络计划的调整定量分析方法定量分析方法vT检验检验v方差分析方差分析v相关分析相关分析v回归分析回归分析v预测分析预
7、测分析v规划分析规划分析v信效度分析信效度分析v决策分析决策分析v层次分析层次分析v网络计划技术网络计划技术均值比较：均值比较：T检验与方差分析检验与方差分析单样本单样本T检验检验v作用作用:利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值与指利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值与指定的检验值之间的差异在统计上是否显著。是对定的检验值之间的差异在统计上是否显著。是对总体均值总体均值的的检验。检验。v验证样本验证样本总体的均值总体的均值是否等于某个值是否等于某个值Av假设及其含义：假设及其含义：vH0：=A含义：含义：样本总体均值样本总体均值等于等于AvH1：A含义：含义：样本总体均值样本总体均
8、值不等于不等于Av假设验证：假设验证：vP P0.05，所，所以接受原假设，即有理由认为该校学生的体以接受原假设，即有理由认为该校学生的体重总体均值等于重总体均值等于50(kg)。（两个）独立样本（两个）独立样本T检验检验v作用：利用来自两个总体的样本数据，推断两作用：利用来自两个总体的样本数据，推断两个总体的均值是否存在显著差异。个总体的均值是否存在显著差异。v1 方差齐性（是否相等）检验，用方差齐性（是否相等）检验，用F检验。检验。v2 均值是否相等检验，均值是否相等检验，T检验检验vP0.05,方差相等，根据第一行的方差相等，根据第一行的T检验结果判检验结果判断均值是否相等；若断均值是否
9、相等；若T检验的检验的P0.05,则均值相则均值相等，否则均值不等等，否则均值不等vP0.05,则均值则均值相等，否则均值不等相等，否则均值不等独立样本独立样本T检验检验v作用：比较两组样本总体的均值是否相等。作用：比较两组样本总体的均值是否相等。v假设：假设：v1.方差齐性检验：方差齐性检验：F F检验检验vH H0 0：2 21 1=2 22 2 含义两个样本总体的方差相等含义两个样本总体的方差相等vH H1 1：2 21 12 22 2 含义两个样本总体的方差不相等含义两个样本总体的方差不相等vP P 决绝原假设决绝原假设 两个样本总体的方差不等两个样本总体的方差不等 vPP 接受原假设
10、接受原假设 两个样本总体的方差相等两个样本总体的方差相等v2.均值检验均值检验vH0：1 1=2 2 含义：两个含义：两个样本总体的均值样本总体的均值相等相等vH1：1 12 2含义：两个样本总体的均值不相等。含义：两个样本总体的均值不相等。v假设检验：假设检验：vP P0.05，说明方差齐性的假设成立。这样就应该以上面一行说明方差齐性的假设成立。这样就应该以上面一行(Equal variances assumed)t检验结果判断均值是否相等。检验结果判断均值是否相等。t检验检验的结果是的结果是P=0.0000.025，否定原假设。即甲、乙两种自主，否定原假设。即甲、乙两种自主创新激励政策的激
11、励效果有显著的差异。创新激励政策的激励效果有显著的差异。配对样本配对样本t检验检验 作用：利用来自两个总体的配对样本，推断两个作用：利用来自两个总体的配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。总体的均值是否存在显著差异。配对样本：可以是样本在配对样本：可以是样本在“前前”、“后后”两种状两种状态下的某个指标的不同取值；也可以是对某事物态下的某个指标的不同取值；也可以是对某事物两个不同侧面或方面的描述。两个不同侧面或方面的描述。配对样本配对样本t检验中样本是配对的，这是其与独立样检验中样本是配对的，这是其与独立样本本t检验的区别。检验的区别。欲比较配对样本的总体均值差异，先求出成对数欲比较配
12、对样本的总体均值差异，先求出成对数据的据的差值差值d。然后检验。然后检验d的均值是否显著不等于的均值是否显著不等于0。配对比较设计配对比较设计v 治疗前后的比较治疗前后的比较v编号编号 用药前用药前 用药后用药后v 1 118 112v 2 110 98v v 10 122 108v治疗前后舒张压的改变治疗前后舒张压的改变v 两种药物效果比较两种药物效果比较v 编号编号 A药药 B药药v 1 0.2 -0.1v 2 1.0 1.8v v 10 0.4 0.8v两种药物治疗白细胞降低疗效的两种药物治疗白细胞降低疗效的比较（表中为白细胞升高数）。比较（表中为白细胞升高数）。用某药治疗用某药治疗10
13、例高血压病人例高血压病人,治疗前后各例舒张压测量治疗前后各例舒张压测量结果如表结果如表1，问该药是否有降低舒张压的作用？，问该药是否有降低舒张压的作用？表表1 10例高血压患者用某药治疗前后的舒张压例高血压患者用某药治疗前后的舒张压(mmHg)例号例号 治疗前治疗前 治疗后治疗后 差数差数d 1 117 123 -6 2 127 108 19 3 141 120 21 4 107 107 0 5 110 100 10 6 114 98 16 7 115 102 13 8 138 152 -14 9 127 104 23 10 122 107 15 假设：假设：H0:差数总体均数差数总体均数d=
14、0 该药物没有降压作用该药物没有降压作用 H1:差数总体均数差数总体均数d0 该药物有降压作用该药物有降压作用 当当P0.05,拒绝拒绝H0,认为治疗前后舒张压之差的均值认为治疗前后舒张压之差的均值与与0有显著差异有显著差异,可以认为该药有降低舒张压作用。可以认为该药有降低舒张压作用。当当P0.05,接受接受H0,认为治疗前后舒张压之差的均值认为治疗前后舒张压之差的均值与与0没有显著差异没有显著差异,可以认为该药没有降低舒张压作用可以认为该药没有降低舒张压作用。例例v某省制定了一项激励中小企业自主创新的财某省制定了一项激励中小企业自主创新的财政政策，并采用随机方法选择了政政策，并采用随机方法选
15、择了20个县市参个县市参加财政政策激励效果的试验。如果用加财政政策激励效果的试验。如果用20个县个县市的中小企业市的中小企业R&D投入占销售收入比重变动投入占销售收入比重变动来测度财政政策对中小企业自主创新的激励来测度财政政策对中小企业自主创新的激励 效果，试分析该财政政策对中小企业自主创效果，试分析该财政政策对中小企业自主创新有无激励效果。新有无激励效果。n独立样本的独立样本的T检验：检验两组不相关的样本检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）有显著
16、性差异）n配对配对T检验：检验两组相关的样本是否来自检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体具有相同均值的总体(前后比较，如训练效前后比较，如训练效果，治疗效果果，治疗效果)单因素方差分析单因素方差分析v作用：用于多个样本总体均值的比较，用以检验某作用：用于多个样本总体均值的比较，用以检验某因素不同水平的影响是否显著。因素不同水平的影响是否显著。v假设：假设：v1.方差齐性检验：方差齐性检验：F F检验检验vH H0 0：2 21 1=2 22 2=2 2n n 各个样本总体的方差相等各个样本总体的方差相等vH H1 1：2 21 1、2 22 22 2n n各组样本总体的方差不全相
17、各组样本总体的方差不全相等等vPP决绝原假设决绝原假设 各组样本总体的方差不全相等各组样本总体的方差不全相等 vPP 接受原假设接受原假设 各组样本总题的方差相等各组样本总题的方差相等Test of Homogeneity of VariancesTest of Homogeneity of Variances投诉量.916319.452LeveneStatisticdf1df2Sig.A AN NO OV VA A投诉量845.2173281.73914.787.000362.0001919.0531207.21722Between GroupsWithin GroupsTotalSum o
18、fSquaresdfMean SquareFSig.方差齐性检验各样本总体均值是否相等v2.均值检验均值检验vH0：1 1=2 2=n n 含义：各组含义：各组样本总体均值样本总体均值相相等等vH1：1 1,2 2 n n含义：各组样本总体均值不完全含义：各组样本总体均值不完全相等。相等。v假设检验：假设检验：vP P 拒绝原假设拒绝原假设 各组样本总体均值不全相等各组样本总体均值不全相等vPP 接受原假设接受原假设 各组样本总体均值相等各组样本总体均值相等一般提法一般提法H0:1=2=r (因素有因素有r个水平）个水平）H1:1，2，r不全相等不全相等例如：例如：H0:1=2=3=4各种颜色
19、的饮料平均销量相等，颜色对销售各种颜色的饮料平均销量相等，颜色对销售量没有影响量没有影响H1:1，2，3，4不全相等不全相等各种颜色的饮料平均销量不相等，颜色对销各种颜色的饮料平均销量不相等，颜色对销售量有影响售量有影响均值假设均值假设例例v某公共管理研究者采用随机抽样方法研究某省东部、某公共管理研究者采用随机抽样方法研究某省东部、北部、中部、南部和西部五个不同地区北部、中部、南部和西部五个不同地区10年间每周年间每周发生的交通事故次数，若从五个不同地区发生的交通事故次数，若从五个不同地区(视为五个视为五个不同总体）独立地各选取不同总体）独立地各选取12个周发生的交通事故次个周发生的交通事故次
20、数作为研究对象，五个不同地区数作为研究对象，五个不同地区12个周每周发生的个周每周发生的交通事故次数如表交通事故次数如表9所示。请在所示。请在=1%的显著性水的显著性水平下检验该省五个不同地区平下检验该省五个不同地区10年间每周发生的交通年间每周发生的交通事故次数是否存在显著的差异。事故次数是否存在显著的差异。无重复双因素方差分析无重复双因素方差分析v又称无交互作用双因素方差分析又称无交互作用双因素方差分析v作用：作用：n4分析两个因素的影响结果是否显著，分析两个因素的影响结果是否显著，实质还是进行均值的比较。实质还是进行均值的比较。v问：问：vA因素的不同水平（方案）的效果（均值）因素的不同
21、水平（方案）的效果（均值）有无显著差异？有无显著差异？vB因素的不同水平（方案）的效果（均值）因素的不同水平（方案）的效果（均值）有无显著差异？有无显著差异？均值假设与检验：均值假设与检验：零假设：零假设：H0A：H0B：备选假设：备选假设：H1A：H1B：检验：检验：P 拒绝原假设，拒绝原假设，A/B的影响显著的影响显著 P 接受原假设，接受原假设，A/B的影响不显著的影响不显著sii,3,2,1,.nij,3,2,1,.（至少有两个不等）（至少有两个不等）之间不完全相等之间不完全相等.2.1,s （至少有两个不等）（至少有两个不等）之间不完全相等之间不完全相等s.2.1.,无重复的双因素分
22、析，不需要进行方差齐性检验。无重复的双因素分析，不需要进行方差齐性检验。例例v有四种企业有四种企业技术创新专利激励政策技术创新专利激励政策(A因素因素)，分别，分别设为设为A1、A2、A3、A4。为了研究这四种专利激励。为了研究这四种专利激励政策的激励效果，按随机区组实验设计的原则，将政策的激励效果，按随机区组实验设计的原则，将企业分为企业分为技术创新能力强技术创新能力强、技术创新能力较强技术创新能力较强、技术创新能力技术创新能力 一般一般和和技术创新能力差技术创新能力差四种类型四种类型(即区组，即区组，B因素因素)，分别设为，分别设为B1、B2、B3、B4。现分别从每种类型企业中随机地抽取现
23、分别从每种类型企业中随机地抽取4家企业家企业(共共16家家)，它们分别，它们分别 被随机地分配参加一种企业技术创被随机地分配参加一种企业技术创新能力专利激励政策的实验研究。经过两年时新能力专利激励政策的实验研究。经过两年时 间后，间后，对企业的年均发明专利增长率进行统计。试比较这对企业的年均发明专利增长率进行统计。试比较这四种企业技术创新专利激励政策的激励效果是否有四种企业技术创新专利激励政策的激励效果是否有显著的差别显著的差别?vA因素的检验结果是因素的检验结果是P=0.0000.05,所以企业的创新所以企业的创新水平对激励效果没有明显影响；水平对激励效果没有明显影响；表表9-14是关于是关
24、于A因因素素(专利激励政专利激励政策策)第第1、第、第2、第第3三个水平与三个水平与第第4水水 平激励效平激励效果的对比分析果的对比分析结果。统计检结果。统计检验结果表明，验结果表明，三个水平与第三个水平与第4水平平均数差水平平均数差值均达到了高值均达到了高度统计显著性度统计显著性水平（结果均水平（结果均为为p=0.000)。这表明，第这表明，第1、第第2、第第3三个三个水平与第水平与第4水平水平激励效果存在激励效果存在着显著性差异。着显著性差异。有重复的双因素方差分析有重复的双因素方差分析v也称有交互作用的双因素方差分析也称有交互作用的双因素方差分析v作用：分析两个因素的影响是否显著，及其交
25、互效作用：分析两个因素的影响是否显著，及其交互效应是否显著。应是否显著。v问：问：v因素因素A的不同水平或方案的效果的不同水平或方案的效果/均值有无显著不同？均值有无显著不同？v因素因素B的不同水平或方案的效果的不同水平或方案的效果/均值有无显著不同？均值有无显著不同？v因素因素A和因素和因素B之间的交互作用影响是否显著？之间的交互作用影响是否显著？v方差齐性检验方差齐性检验v假设：假设：v各个样本总体的方差相等各个样本总体的方差相等v各个样本总体的方差不等相等各个样本总体的方差不等相等v检验：检验：vP0.05 拒绝原假设拒绝原假设 样本总体的方差不全相等样本总体的方差不全相等vP0.05
26、接受原假设接受原假设 样本总体的方差相等样本总体的方差相等 均值假设：均值假设：零假设：零假设：H0A：H0B：H0C：Cij=0,A与与B交互效应为零交互效应为零/不存在不存在 备选假设：备选假设：H1A：H1B：H1C：Cij不全为不全为0,A与与B交互效应存在交互效应存在sii,3,2,1,.即，即，nij,3,2,1,.即，即，（至少有两个不等）（至少有两个不等）之间不完全相等之间不完全相等.2.1,s （至少有两个不等）（至少有两个不等）之间不完全相等之间不完全相等s.2.1.,v均值显著性检验均值显著性检验vP0.05 拒绝原假设拒绝原假设 各个水平的效果不同各个水平的效果不同 即
27、某个因素有作用，或交互作用影响显著即某个因素有作用，或交互作用影响显著vP0.05 接受原假设接受原假设 各个水平的效果相同各个水平的效果相同 即某个因素没有作用，或交互作用影响不即某个因素没有作用，或交互作用影响不显著显著例例v有四种企业技术创新专利激励政策有四种企业技术创新专利激励政策(A因素因素)，分别，分别设为设为A1、A2、A3、A4。为了研究这四种专利激。为了研究这四种专利激励政策的激励效果，按随机区组实验设计的原则，励政策的激励效果，按随机区组实验设计的原则，将企业分为将企业分为技术创新能力强技术创新能力强、技术创新能力较技术创新能力较强强、技术创新能力一般技术创新能力一般和和技
28、术创新能力差技术创新能力差四四种类型种类型(即区组，即区组，B因素因素)，分别设为，分别设为B1、B2、B3、B4。现分别从每一种类型企业中随机地抽取。现分别从每一种类型企业中随机地抽取16家家企业企业(共共64家企业家企业)，每，每 4家企业一组被随机地分配家企业一组被随机地分配参加一种企业技术创新能力专利激励政策的实验研参加一种企业技术创新能力专利激励政策的实验研究。经过两年时间后，对企业的年均发明专利增长究。经过两年时间后，对企业的年均发明专利增长率进行统计。试分析企业技术创新专利激励政策、率进行统计。试分析企业技术创新专利激励政策、企业类型及其交互作用的效应。企业类型及其交互作用的效应
29、。T检验与方差分析比较检验与方差分析比较v相同之处：相同之处：都是分析样本总体均值之间是否都是分析样本总体均值之间是否存在显著差异。存在显著差异。v不同：不同：vT检验针对的是检验针对的是单个样本单个样本或者两个独立样本或或者两个独立样本或两个配对样本。两个配对样本。v方差分析针对的是三个及三个以上的样本总方差分析针对的是三个及三个以上的样本总体之间的均值比较。体之间的均值比较。相关分析与回归分析相关分析与回归分析Pearson相关分析相关分析v简单相关分析或积差相关分析简单相关分析或积差相关分析v作用：确定两个变量之间是否具有显著的相关关系作用：确定两个变量之间是否具有显著的相关关系v假设：
30、假设：vH0:r=0 两个变量之间没有相关关系两个变量之间没有相关关系vH1:r0 两个变量之间有相关关系两个变量之间有相关关系v检验：检验：vP0.05 拒绝原假设拒绝原假设 两个变量之间相关两个变量之间相关vP0.05 接受原假设接受原假设 两个变量之间不相关两个变量之间不相关例例v以以19902005年的统计数据为依据，运用年的统计数据为依据，运用SPSS计算农村居民家庭人均纯收人和城镇计算农村居民家庭人均纯收人和城镇居民家庭人均可支配收入两者之间的居民家庭人均可支配收入两者之间的Pearson 相关系数，并进行统计显著性检验。相关系数，并进行统计显著性检验。v从输出结果可以看出，农村居
31、民家庭人均纯收入从输出结果可以看出，农村居民家庭人均纯收入(x)和城镇居民家庭人均和城镇居民家庭人均 可支配收入可支配收入(y)两者之间在两者之间在=0.05的水平下达到统计显著性（的水平下达到统计显著性（P=0.000）线性相）线性相关关系，关关系，Pearson相关系数为相关系数为r=0.987。偏相关分析偏相关分析v作用：作用：排除排除其他因素的影响，分析两个变量之间是其他因素的影响，分析两个变量之间是否存在显著的相关关系否存在显著的相关关系v假设：假设：vH0:r12,3=0 剔除变量剔除变量3的影响后，的影响后，1、2两个变量之间两个变量之间没有偏相关关系没有偏相关关系vH1:r12
32、,30剔除变量剔除变量3的影响后，的影响后，1、2两个变量之间两个变量之间有偏相关关系有偏相关关系v检验：检验：vP0.05 拒绝原假设拒绝原假设 两个变量之间存在偏相关两个变量之间存在偏相关vP 0.05 接受原假设接受原假设 两个变量之间不存在偏相关两个变量之间不存在偏相关r r 是排除其他因是排除其他因素影响之后的素影响之后的偏相关系数，偏相关系数，即即r r12,312,3例例v以以2004年我国年我国31个省市出口商品、国内生产个省市出口商品、国内生产总值和实际利用外资的相关统计数据为依据，总值和实际利用外资的相关统计数据为依据，研究研究出口商品出口商品与与国内生产总值国内生产总值的
33、关系。的关系。？回归分析回归分析（一元线性回归）（一元线性回归）v作用：用于确定具有相关关系的两个变量之间是否作用：用于确定具有相关关系的两个变量之间是否存在显著的因果关系存在显著的因果关系/回归关系回归关系v假设：假设：vH0:=0=0 两个变量之间没有回归关系或者因果关系两个变量之间没有回归关系或者因果关系vH1:0 0 两个变量之间存在回归关系两个变量之间存在回归关系v检验：检验：vP0.05 P0.05 拒绝原假设拒绝原假设 不存在回归关系不存在回归关系vP0.05 P0.05 接受原假设接受原假设 存在回归关系存在回归关系相关和回归的区相关和回归的区别与联系！别与联系！例v以以198
34、9 2006年中国年中国R&D投入与投入与GDP相关相关数据为依据数据为依据，试估计，试估计GDP（Y）对）对R&D（X）的一元线性回归模型。的一元线性回归模型。多元线性回归多元线性回归v判断一个因变量和多个自变量之间的是否存在显著判断一个因变量和多个自变量之间的是否存在显著的线性回归关系的线性回归关系v假设：假设：vH0:j j=0=0 所有变量的回归系数都等于所有变量的回归系数都等于0 0vH1:j j 回归系数不全为回归系数不全为0 0v检验：检验：vP0.05 P0.05 拒绝原假设，有些回归系数不为拒绝原假设，有些回归系数不为0 0vP 0.05 P 0.05 接受原假设，所有回归系
35、数都等于接受原假设，所有回归系数都等于0 033333333333333333333333333333相关指标相关指标v判断系数判断系数R2：因变量能够被自变量解释的比：因变量能够被自变量解释的比例，体现了模型的拟合优度；例，体现了模型的拟合优度；vF检验：模型整体回归效果显著性检验；检验：模型整体回归效果显著性检验；vT检验：各个回归系数显著性检验。检验：各个回归系数显著性检验。规划分析规划分析v线性规划的图解法求解过程线性规划的图解法求解过程v标准化模型的特征标准化模型的特征v模型标准化模型标准化决策分析决策分析v基本概念基本概念v最大最大法最大最大法v最大最小法最大最小法v最小最大法最小
36、最大法v决策树法决策树法预测分析预测分析v简单移动平均法简单移动平均法v加权移动平均法加权移动平均法v指数平滑法指数平滑法信效度分析信效度分析v信度衡量指标信度衡量指标v效度分析方法效度分析方法v信度、效度的分析过程和结果信度、效度的分析过程和结果层次分析法层次分析法v比较矩阵的一致性判断：比较矩阵的一致性判断：v列归一列归一v行和归一行和归一v最大特征根最大特征根vCIvCR 网络计划技术网络计划技术v理解网络计划的概念与原理理解网络计划的概念与原理v掌握网络图的构成要素掌握网络图的构成要素v掌握网络计划技术的时间参数计算掌握网络计划技术的时间参数计算v节点：最早时间、最迟时间、时间差节点：最早时间、最迟时间、时间差v活动：最早开始时间、最早结束时间、最迟开始时活动：最早开始时间、最早结束时间、最迟开始时间、最迟结束时间、总时差和单时差。间、最迟结束时间、总时差和单时差。
