對識別的模型作參數(shù)估計。

Meta分析的目的和意義是什么？

在采用病例-對照研究的關聯(lián)分析中，對于已知遺傳模式的疾病，可把遺傳模式的信息利用到X2檢驗中或logistic 回歸中，試問遺傳模式分別為顯性、隱性、乘積模式時，如何把這些信息加入到logistic 回歸模型中？

這個序列擬合怎樣的模型比較合適？

對連續(xù)型變量資料的meta分析，如果各納入研究的測量單位不同，應采用（）作為效應合并指標。

如果序列的自相關函數(shù)拖尾，偏自相關函數(shù)截尾，則首先考慮的模型是（）。

Sewell與Shan對Wisconsin州的10 317名高中生是否計劃上大學的一項調查，調查變量包括家庭的社會經濟地位（socioeconomic status，低/中低/中高/高）、智力水平（intelligence，低/中下/中上/高）、是否計劃入學（plan college，是/否）、性別（sex，男/女）和父母重視鼓勵程度（parental encouragement，低/高）。5個變量分別以T、I、P、S、E表示，構成4×4×2×2×2的高維表，見表。試分析與“是否計劃入學”有關的因素。

主成分分析主要應用在哪些方面？

模型擬合的優(yōu)劣，無法通過殘差序列的下述（）指標判斷。

簡述對數(shù)線性模型的分析思路。