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

请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用一章就可 以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。 那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差 分析粘边的都可以用他来做。比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）

从不确定性因素的数学处理方法入手,介绍基于概率统计学(处理随机性)的风险计算模型,提出基于模糊隶属度(处理模糊性)、基于灰数(处理灰性)和基于未确知数(处理未确知性)的风险计算模型。为水资源系统风险规划与管理奠定基础

回归分析是研究随机现象中变量之间关系的一种数理统计方法。它 的主要内容是:从一组数据出发,确定这些变量间的关系式,对这些关 系式的可信程度进行统计检验,从影响一个量的许多变量中,判断哪些 变量的影响是显著的,哪些是不显著的,寻找具有较好统计性质的回归 设计,利用所求得的关系式进行预报和控制

对经济定量分析的基本概念有初步的了解。 对现实的经济定量分析中最主要的方法一 一经典计量经济模型的经济理论基础和数 理统计基础有比较系统的认识。 对计量经济模型的基本流程有系统的认识。 对实际建模中常用的软件——TSP软件包有 初步的掌握

模型的定义 模型;数学表达式,科学合理地描述数据 直接影响数据统计分析的效果 数据:来自试验结果;来自调查测定结果 数据统计分析:

应用人工心理理论,对人性化商品设计开发及商品选购中的重要因素——消费者心理进行研究.采用因子分析和数量化I类理论统计聚类的方法,得到考虑消费者心理的数学模型,并用VB6.0与Access数据库编制了基于这个模型的商品选购专家系统

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验(t检验) 四、参数的置信区间

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间

【教学目的】熟悉验证性因子分析方法；理解研究问题与统计分析方法的匹配，熟悉各类统计分析技术；理解理论构建中的中介效应和调节效应，掌握中介 和调节效应检验技术；理解结构方程模型及其适用条件，掌握结构方程模型研究方法。 【教学重点与难点】验证性因子分析；统计分析技术；中介和调节效应检验；