1.1 问题描述 1.2 Bayes检测 1.3 二元实高斯信号检测 1.4 高斯分布充分统计量时的PEP一般计算公式 1.5 二元复高斯信号检测 1.6 多元复高斯信号检测

1.1 问题描述 1.2 Bayes检测 1.3 二元实高斯信号检测 1.4 高斯分布充分统计量时的PEP一般计算公式 1.5 二元复高斯信号检测 1.6 多元复高斯信号检测

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test

方差分析 – 方差分析的过程 – 单因素方差分析 – 二因素方差分析 相关分析 – 相关分析的过程 回归分析 – 一元回归 – 多元回归

⚫ 方差分析 – 方差分析的过程 – 单因素方差分析 – 二因素方差分析 ⚫ 相关分析 – 相关分析的过程 ⚫ 回归分析 – 一元回归 – 多元回归

8.1 线性回归分析的基本原理 8.2 图表分析与回归函数分析 8.3 Excel回归分析工具 8.4 多元回归分析 8.5 非线性回归分析

一、了解多元线性回归模型 二、 掌握相关关系的测定方法特别是相关系数的计算方法 三、领会相关关系的含义、分类及与函数关系的区别，相关分析和回归分析之间的关系 四、掌握一元线性回归分析方法

所谓的多元方差分析，就是说存在着不止一个应变量，而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度，则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子，即都应作为应变量

要点：掌握概率、概率分布和随机变量等的基本概念。重 点区分清楚总体和样本。 2.1一些符号 2.2实验、样本空间、样本点和事件 2.3随机变量 2.4概率 2.5随机变量及其概率分布 2.6多元概率密度函数 2.7总结

教学目的:了解随机变量数字特征这个概念引入的必要性,掌握如下数字特征的定义:数学期望,方差, 协方差,矩,相关系数。知道各种数字特征所表达的实际意义,了解它们之间的联系与区别,各自的使用 范围与领域。掌握协方差矩阵,并了解其在多元统计分析中的重要地位