本书从描述统计和推断统计两大方面系统地介绍了统计学的基本理论、方法和应用。全书内容包括：统计学绪论、统计数据的收集、整理与显示、统计数据分布特征的描述、统计指数分析、时间序列分析、抽样分布与参数估计、统计假设检验、列联分析、方差分析、相关与回归分析、统计综合评价、Excel在统计中的应用案例十二个章节

《会计电算化》实验教学大纲 《金融投资技术分析》实验教学大纲 《数据库原理与应用》实验教学大纲 《电子商务》实验教学大纲 《应用统计学》实验课教学大纲 《管理信息系统》实验教学大纲 《计量经济学》实验教学大纲 《数据模型决策》实验教学大纲 《企业经营管理沙盘实习》教学大纲 《应用统计学》实验教学大纲 《现代商业银行实务模拟》实验教学大纲 《信贷业务及风险管理模拟》实验教学大纲

 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

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

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

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

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

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