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重庆工商大学:《高级计量经济学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第18章 贝叶斯估计简介
文档格式:PPTX 文档大小:3.8MB 文档页数:39
贝叶斯估计的思想 贝叶斯定理 贝叶斯估计的一个例子 基于后验分布的统计推断 先验分布的选择 多元回归的贝叶斯分析 马尔可夫链蒙特卡罗法
《工程科学学报》:中国膏体技术发展现状与趋势(北京科技大学、昆明理工大学)
文档格式:PDF 文档大小:2.61MB 文档页数:9
介绍了膏体技术基本概念和特点并统计了膏体技术在中国的发展历程,系统性分析了我国全尾砂浓密脱水技术、结构流管输技术、采场多场影响机制、新材料开发和膏体工程化实验室建设最新研究进展,同时对膏体技术在井下充填和地表堆存领域的实践效果进行了介绍.指出了膏体技术仍面临着严峻挑战,并将从数字化和智能化方面突破,实现浓度自适应控制、膏体精密制备、采场个性化充填和系统3D模块化设计装配,引领中国矿业绿色发展
基于PCA和MCMC的贝叶斯方法的海下矿山水害源识别分析
文档格式:PDF 文档大小:920.13KB 文档页数:10
海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁,是矿山开采中的自然灾害之一,快速有效的判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义。三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象,矿区开采中矿井水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等,为了准确快速的判别矿井水水源,有效预防矿井水突水及水害威胁,本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析,选取Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO42?、Cl?和HCO3 ?共6项指标作为判别因子,通过主成分分析得出不同水样的矿化程度。在贝叶斯算法分析原理的基础上,将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)引入到贝叶斯方法中,运用统计软件SPSS统计,构建贝叶斯判别分析模型,得出基于水样样本信息的算法估计的后验分布,得出矿山水害水源的分析方法。运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据进行详细的分析验证,建立矿井突水水源模型,进行不同水样的信息分析,得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析,验证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性,对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义
河南中医药大学:《应用统计学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第11章 一元线性回归
文档格式:PPT 文档大小:27.8MB 文档页数:85
◼ 1. 相关关系的分析方法 ◼ 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 ◼ 3. 回归直线的拟合优度 ◼ 4. 回归方程的显著性检验 ◼ 5. 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.1 变量间关系的度量 ◼ 11.2 一元线性回归 ◼ 11.3 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.4 残差分析
河南中医药大学:《应用统计学》课程教学资源(实验指导)实验6 回归、相关性分析
文档格式:DOC 文档大小:69KB 文档页数:4
1. 掌握直线回归的原理和推导过程。 2. 掌握实现相关的基本概念方差检验的适用条件(样本特性)。 3. 熟悉相关性的判定方法及评定标准
《SAS程序》教学资源(实验课)实习十一 多重线性回归与相关
文档格式:PPT 文档大小:259KB 文档页数:18
一、目的要求 1.掌握多重线性回归的意义及用途; 2.掌握多重线性回归与相关的有关指标的含义。 3.熟悉多重相关与回归分析的基本原理和方法。 4.了解多重共线性的概念及其对回归分析结果的影响
《SAS程序》教学资源(实验课)实习十六 病例-对照研究的设计与分析
文档格式:PPT 文档大小:172.5KB 文档页数:11
一、 目的要求 掌握:掌握成组设计和配对设计资料的优势比的 意义、计算和置信区间估计的方法。 熟悉:成组设计资料优势比的假设检验方法; M-H分层分析方法及其趋势检验方法;1:1配 对设计两分类变量优势比的假设检验方法
《SAS程序》教学资源(实验课)实习15 队列研究的设计与分析
文档格式:PPT 文档大小:124KB 文档页数:11
一、目的要求 1. 了解队列研究的设计及需注意的问题; 2. 掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算;熟悉相对危险度的假设检验与区间估计方法方法;熟悉M-H分层分析方法及趋势检验方法;
《SAS程序》教学资源(实验课)实习考试安排
文档格式:PPT 文档大小:73KB 文档页数:9
试卷形式与答题要求 1. 每套试题分两类。Ⅰ类题满分20分;Ⅱ类题满分16分。选做其中一道。 2. 所有计算均使用SAS软件完成,分析步骤以平时作业要求为准。 3. 平时成绩占20分
复旦大学:《卫生统计学》理论课程教学资源(PPT授课课件)13 Poisson分布资料的统计检验分析
文档格式:PPT 文档大小:1.99MB 文档页数:28
1 Poisson分布的概念与特性 3 Poisson分布样本均数与总体均数的比较 4 Poisson分布两样本均数的比较 5 STATA计算 2 Poisson分布总体均数的估计
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