《数据科学引论——Python之道》课程教学资源（教案讲义）07 数据科学方法学

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前面讨论了电路的分析方法：回路分析法、结点电压法、建立方程 ，当方程的个数少时，人工解可求出未知量，当电路方程多，只有 依靠计算机进行了----电路的计算机辅助分析与设计。 就要求方程以矩阵的形式表示，怎样建立这种以矩阵表示的方程呢？

1、了解加载宏的使用方法 2、掌握数据审核的方法 3、掌握模拟运算表的建立方法 4、掌握单变量求解的方法 5、掌握方案分析的方法 6、掌握线性规划求解的方法 7、掌握数据分析工具的应用方法

本书较全面地介绍了现代统计学的理论、方法及其应用技巧。针对多元统计分析方法计算量大和算法复杂的特点，以SAS软件包作为实现复杂统计计算的工具，本书着重介绍各种试验设计方法、统计分析方法及其适用条件、结合具体问题正确选用统计方法的技术以及对计算结果的正确解释和应用。在一切从实际出发的思想指导下，合理调整教材结构和编写形式，把处理同一类问题的统计方法集中到一起讲解，使貌似复杂的统计问题化繁为简，实用方便。本书具有以下独到之处：用计算器和计算机两种计算工具实现统计计算，便于读者选用；针对问题和资料闸述统计方法，有利于读者提高处理实际问题的综合能力；介绍的试验设计类型多，讲解详细，具有很强的可操作性；为读者成功地使用SAS软件提供了一条有效的捷径。根据教学对象的层次和学时数适当取舍内容，本书可作为研究生、本科生、大中专生的统计学教材，高等院校和科研机构的教师、学者、科技人员、生物医学工作者、管理工作者等学习和应用统计方法的参考书；还可作为用SAS软件解决统计问题的实用手册

第一章数值计算中的误差 一、舍入方法与有效数字 1.绝对误差与相对误差 2.舍入方法 3.截断法

第一章绪论 第二章求方程根的近似方法 第三章线性代的方程组解法 第四章矩阵特征值和特征向量计算 第五章插值法

第8章数据处理 第二单元直方图 一、学习目标 了解用直方图的方法处理数据. 二、内容讲解 当数据很多的时候,如何来处理数据?这包括两个方面的问题:从一个角度 来说,若数据很多,计算数据的平均数和方差是很麻烦的,或者说不必要计算精确 的特征数;第二个问方面,我们不满足计算数据的特征数,我们还要知道数据的全 貌

代数结构的主要研究对象是各种各样的代数系 统，即具有一些元运算的集合,本章介绍的群就 是具有一个二元运算的代数系统. 本章以群为例讨论代数结构，它的思想和方 法已经渗透到现代科学的许多分支、它的结果 已应用到计算机的不少方面，因此计算机科学 工作者应初步掌握其基本的理论和方法

介绍有关数据导入导出方 法以及ⅴFP数据在 Internet上发 布方法