1 概率密度估计 2 直方图方法 3 Parzen 窗 4 K 近邻密度估计 k 近邻分类器

1.1概率空间 1.2随机变量与分布函数； 1.3数字特征、矩母函数与特征函数 1.4收敛性 1.5独立性与条件期望

贝叶斯决策理论 统计模式识别的主要方法之一 采用贝叶斯决策理论分类的前提： 目标（事物）的观察值是随机的，服从一定的概率分布。 即：模式不是一个确定向量，而是一个随机向量

·描述性统计(Descriptive Statistics) ·算数平均值(Arithmetic Mean) ·中位值(Median) ·样本方差(Sample Variance) ·直方图(Histogram) ·概率质量函数(Probability Mass Function) ·正态分布(Normal Distribution) ·相关性(Correlation)

1. 粒子和系统的微观运动状态 2. 等概率原理 3. 玻耳兹曼分布 5. 单原子分子理想气体 6. 能量均分定理 4. 热力学量的统计表达式

第一节 抽样调查概述 一、抽样调查的概念、特点及作用 二、抽样调查中的基本概念 三、抽样调查的一般步骤 第二节 抽样调查的数理基础 一、概率 二、随机变量及其分布 三、大数定律和中心极限定理 四、抽样分布 第三节 抽样误差与参数估计 第四节 抽样调查的组织方式

χ2分布和拟合优度检验 完全随机设计下两组频数分布的χ2检验 完全随机设计下多组频数分布的χ2检验 配对设计下两组频数分布的χ2检验 χ2检验要注意的问题 四格表的确切概率法

第一节 正态分布 第二节 二项分布 第三节 正态分布及其应用 第二节 Poisson分布的概念与特征

高效编码的主要方法是尽可能去除信源中的冗余成份 ,从而以最少的数码率传递最大的信息量。冗余度存在于像素间的相关性及像素值出现概率的不均等性之中,对于有记忆性信源来说首先要去除像素间的相关性,从而达到压缩数码率的目的。对于无记忆性信源来说,像素间没有相关性,可以利用像素灰度值出现概率的不均等性,采用 某种编码方法,也可以达到压缩数码率的目的。这种根据像素灰度值出现概率的分布特性而进行的压缩编码叫统计编码

问卷设计是一门技巧性很强的学问，一份设计巧妙的问 卷应当使被访问者完全明确调查的意图并乐意配合作出正确 的回答，同时使得调查机构便于对调查进行计算机处理并作 出推断与预测。 这样就要求调查问卷的设计者不仅要有大量的统计推断 知识，而且要对调查内容的有关知识有所了解。例如，调查 计算机网络设备的市场需求问题，倘若一个人对计算机、网 络等都很不熟悉，那就干脆不要去设计问卷。必要时应当与 有关专家一起设计