概述 定量分析误差的种类和来源 有效数字及运算法则 有限量实验数据的统计处理 可疑值的取舍

11.4 向量误差修正模型(VECM) 11.5 确定性趋势与协整分析 11.6 Johansen协整分析方法 11.7 VECM的估计与统计推断 11.8 Johansen协整分析方法的应用

全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB

1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么？ 5 Tilling（耕种，耕作）算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子

前面两章中我们介绍了概率论的基本内容包括古典概型的一些计算方法以及研究随机 现象的有力工具一随机变量。从本章起,我们开始讨论统计学的核心内容,即如何从一些 包含有随机误差,又并不完全的信息中得出科学的、尽可能正确的结论。在一般情况下,所 谓信息就是从实验或调查中得到的数据,这些数据显然带有一些我们既无法控制、也无法避 免的误差

第一章 绪论 第二章 误差及分析数据的统计处理 第三章 滴定分析 第四章 酸碱滴定法 第五章 配位滴定法 第六章 氧化还原滴定法 第七章 重量分析法和沉淀滴定法

§6―1 分析化学的任务、方法及发展趋势 §6―2 定量分析的一般程序 §6―3 定量分析的误差 §6－4 有限数据的统计处理 §6－5 滴定分析

§6-1 分析化学的任务、方法及发展趋势 §6-2 定量分析的一般程序 §6-3 定量分析的误差 §6-4 有限数据的统计处理 §6-5 滴定分析

第一节率的抽样误差与可信区间 第二节率的统计学推断 一、样本率与总体率比较的u检验 二、两个样本率比较的u检验

统计描述 统计推断(1) 统计推断(2) 计量资料 频数分布 集中趋势 离散趋势 统计图表 抽样误差 标准误 t u F检验 秩和检验 直线相关与回归 偏相关 多元线性回归 计数资料 相对数 统计图表 u 、  2检验 秩和检验 Logistic回归