◼ 重点： １、假设检验的基本思想 ２、几种常用的检验方法 ◼ 难点： 假设检验的基本思想 第一节 参数估计 第二节 假设检验的基本思想及步骤 第三节 几种常用的检验方法 第四节 假设检验方法在体育中的应用

第一节 分类变量资料的统计描述 第二节 分类变量资料的统计推断 第三节 χ方检验

 1. 理解统计学的含义  2. 理解描述统计和推断统计  3. 了解统计学的应用领域  4. 了解数据的类型  5. 理解统计中的几个基本概念

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

第一节 生物统计简介 第二节 参数估计和假设检验 第三节 统计模型 第四节 高维统计方法 第五节 统计学习基础 第六节 统计因果推断

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 MATLAB的应用实例

一、充分统计量 在数理统计中,由样本来推断总体的前提是:样本包含了总体分布的信息。样本中包含的关于总体分布的信息可分为: 1、关于总体结构的信息,即反映总体分布的类型。如总体服从正态分布,则来自该总体的样本相互独立并均服从该正态分布,即样本包含了总体分布为正态分布的信息。 2、关于总体未知参数的信息,这是由于样本的分布中包含了总体分布中的未知参数

一. 描述统计学和推断统计学 二. 理论统计学和应用统计学 三. 统计学与其他学科的关系

描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的 先决条件。SPSS 的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几 个模块则集中在 Descriptive Statistics 菜单中，最常用的是列在最前面的四 个过程：Frequencies 过程的特色是产生频数表；Descriptives 过程则进行一般 性的统计描述；