第1章 导论 一、学习指导 二、选择题 三、选择题答案 四、教材练习题详细解答 第2章 数据的搜集 一、学习指导 二、选择题 三、选择题答案 第3章 数据的图表展示 一、学习指导 二、选择题 三、选择题答案 四、教材练习题详细解答 第4章 数据的概括性度量 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第5章 概率与概率分布 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第6章 统计量及其抽样分布 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第7章 参数估计 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第8章 假设检验 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第9章 分类数据分析 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第10章 方差分析 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第11章 一元线性回归 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第12章 多元线性回归 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第13章 时间序列分析和预测 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 第14章 指数 一、学习指导 二、主要公式 三、选择题 四、选择题答案 五、教材练习题详细解答 模拟试题一 模拟试题一解答 模拟试题二 模拟试题二解答

前几章所讨论的内容，其目的在于寻求被测量 的最佳值及其精度。在生产和科学实验中，还有另 一类问题，即测量与数据处理的目的并不在于被测 量的估计值，而是为了寻求两个变量或多个变量之 间的内在关系，这就是本章所要解决的主要问题。 表达变量之间关系的方法有散点图、表格、曲 线、数学表达式等，其中数学表达式能较客观地反 映事物的内在规律性，形式紧凑，且便于从理论上 作进一步分析研究，对认识自然界量与量之间关系 有着重要意义。而数学表达式的获得是通过回归分 析方法完成的

研究了平均粒度为2μm的超细赤铁矿粉和粒度分布为0.18～0.154mm的常规细矿粉在非熔态下的还原情况.以矿粉的还原度为目标,用改造后的L16(215)正交表安排4×23次试验,以排除还原气氛、还原温度和还原时间等因素的干扰.结果表明,在纯H2、100%CO两种气氛下,温度为650～850℃时,均能实现不同程度Fe2O3→Fe的还原,与常规粒度矿粉相比,超细矿粉的还原度较高,获得相同还原度时所需的还原温度约低365℃.试验中,各因子之间均无相关性,可分别估计其定量的影响,建立线性回归式.超细赤铁矿粉非熔态还原后的粒度分布观察表明,颗粒间并未发生烧结,还原产物仍为粉状

第一章 绪论 第二章 基本概念 一、 基本概念 二、 学习目的、内容及方法 第一节 电子计算器的使用 二、 分类及特性 三、 使用注意事项 四、 常用键符及其功能简介 五、 典型运算操作实例 第二章 定量资料的统计描述 一、基本概念 二、公式及应用条件 三、习题 四、思考题 第三章 总体均数的区间估计和假设检验 第四章 方差分析 第五章 定性资料的统计描述 第六章 总体率的区间估计和假设检验 第七章 二项分布与 Poisson 分布 第八章 秩和检验 第九章 直线相关与回归 第十章 实验设计 第十一章 调查设计 第十二章 统计表与统计图

本书介绍SPSS的最新版本SPSS11.0forWindows的基本功能。配以大量针对性强的应用实例，对输出结果予以详尽地统计解释与分析，以体现实用性。同时为方便读者学习，在涉及统计分析的各章末，选择了典型的习题，供上机训练使用。本书共分14章，第1章介绍软件的概况，第2章~第5章介绍描述性统计分析。第6章~第12章介绍与数理统计的基本内容有关的统计分析功能，如参数估计与检验、非参数假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、聚类分析与因子分析等。最后两章介绍统计图形的生成以及编辑功能等。附录给出SPSS的全部函数。本书可供开设统计课程的各类大专院校师生使用，也可作为统计工作者、经济管理人员和科技工作者参考阅读

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题

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