数学与统计学院数学与应用数学专业专业平台必修课程包括以下11门课程：常微分方程、复变函数、概率论与数理统计、实变函数、近世代数、泛函分析、拓扑学、C语言、运筹学、微分几何、大学物理

 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

一、方差分析的用途: 二、用于实验研究中,比较某处理因素不同水平样本均数间差别有无统计学意义,从而说明处理因素是否有作用的方法。 三、根据实验设计的不同,有: 1.单因素的方差分析 2.多因素(两因素及以上)方差分析

主要研究时间-空间域中多个变量的地质统计学方法,其内容包括:时间-空间域中区域化变量的性质;时间-空间域中多元信息的互变异函数及互协方差函数;应用时间-空间信息对某区域化变量进行最优估计,以及应用时间-空间域的信息对空间分量及区域化因子进行最优估计

一.填空题 1.实验设计的原则是 2.统计资料可分为 3.方差分析、t检验等的应用条件是 4.服从正态分布的资料常用表示平均水平,用表示离散程度:服从对数正态分布的资料常用表示平均水平:服从非正态分布的资料常用表示平均水平,用表示离散程度

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

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

许多人简单地认为统计(Statistics)就是收集数字,其实这仅仅是统计学的原始意义。 现代统计学已远远超出了这个范围,发展成为广泛应用于社会科学、自然科学等领域的科学方法。它是研究客观事物数量特征和数量关系的方法论学科,能够告诉人们如何通过打开几扇窗口去探索一个未知的世界,教会人们怎样用一种新的方式来思考问题,是一门很实用的学科

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