第一章 绪论 第二章 定量资料的统计描述 第三章 定性资料的统计描述 第三章 定性变量的统计描述 第四章 常用概率分布 第五章 参数估计基础 第六章 假设检验基础 第七章 方差分析 第八章 方差分析-Analysis of variance(ANOVA) 第九章 非参数检验 第十章 两变量关联性分析 第十一章 简单线性回归 第十二章 多重线性回归与相关 第十三章 医学研究的统计学设计 第十四章 实验设计 第十五章 调查设计

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

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

学习统计学的目的和要求:在理解基本概念的基础上,掌握统计资料的搜集、整理以及分析的方法。重点掌握抽样推断、动态分析、指数分析、相关与回归分析方法。·第一章总论·第二章统计调查·第三章统计资料整理·第四章综合指标·第五章动态数列分析·第六章指数·第七章相关与回归分析·第八章抽样推断·第九章综合复习·第十章习题解答

本书由浅入深，系统地介绍了如何在 Excel 2003 中实现各种统计分析功能，帮助读者在巩固统计学 知识的基础上，将 Excel 作为进行统计分析的一种有效工具熟练地运用于日常的工作、学习及科研中。 全书涵盖了基础统计学的绝大部分内容，如描述性统计、概率分布与概率分布图、抽样与抽样分布等 共 11 个大类，150 多个应用范例，以及 Excel 中与统计分析有关的内容。全书范例典型、针对性强，并 给出了详细的操作步骤，有助于读者快速掌握和融会贯通。随书光盘提供 Excel 入门教学课程，以及本书 所有范例的 Excel 源文件，读者可将源文件调入 Excel 中进行练习，或加以改进运用到实际工作中。 本书适合运用 Excel 进行统计分析的统计工作者或有一定统计学基础的用户使用，也可作为高校经济 和金融相关专业师生进行统计学及 Excel 学习的参考书，还可作为各类培训班的教学用书

本课以高等数学、生物学、生物化学、生物统计学为基础，在学完普通遗传学及数量遗传学的基础上而开设的一门专业基础课。 要求学生熟练掌握动物育种学的常用术语，了解动物生长发育规律，掌握选种选配的进本理论和方法以及改良动物个体与群体遗传结构的措施，要求学生根据育种的基本原理与育种工作实 质相结合，正确设计育种计划，把育种的基本原理灵活的运用到生产实践中去

社会学专业必修课程。本课程需预修社会研究方法等前期课程作为基础 基本内容:社会统计学作为社会学专业必修课程侧重于社会研究的统计应用,并为学习 SPSS软件打好基础。本课程主要包括三个方面:叙述统计,内容为集中趋势测量、离散趋 势测量的单变量分析,两个变量分布及λ、Ty、 Gamma、r、E2等相关测量法;推论统计, 内容为抽样与统计推论,参数估计以及ⅹ2检定、F检定、T检定等假设检定;

一、假设检验的概念 二、两类错误 三、假设检验与区间估计间的关系:置信区间法 四、假设检验的应用

第一节 单样本均数的t检验 第二节 配对样本均数的t检验 第三节 两独立样本均数的t检验 第四节 两独立样本方差齐的齐性检验 第五节 两独立样本方差不齐时均数比较的t’检验 第六节 变量代换