第一节两项百分数资料的假设测验 一、单个样本百分数(或成数)的统计假设测验 这是测验一个样本百分数的总体百分数P与某一理论 值或期望值P的差异显著性。由于np和nq都大于5时二项 分布趋近于正态,所以可用u测验,但需进行连续性矫正; 如果np和nq都大于30,则可不进行连续性矫正;如果np 或nq小于5,则宜用二项式展开直接计算或进行连续性矫 正后的t测验,按df=n-1查表

1点估计 设总体X的分布函数F(x,0)的形式为已知,O是待估参数 X1…Xn是X的一个样本,x1…x,是相应的样本值 点估计问题:

本文采用模式识别方法推断烧结矿质量。在给出模糊系统聚类分析算法基础上,用软件实现了基于模糊聚类分类器和动态聚类分类器,并用现场实测的样本采用\留一法\分别对这两种分类器性能进行检验。结果表明:模糊聚类分析法对于先验知识较少、样本量不大时,性能较佳

第一节生物统计学中的几个基本概念 一、总体与样本 总体(population)是指在同一组条件下,由具有某种 共同性质的大量个体所组成的集团,或者说是某一变数的 全部可能值的集合。样本( sample)是指从总体中抽出的 一部分个体

1 随机样本 总体:研究对象的某项数量指标的值的全体。 个体:总体中的每个元素为个体

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

基于马氏距离和模糊C均值聚类算法提出了一种数字彩色图像抠图算法.该算法首先对彩色图像像素的红绿蓝三种彩色分量进行正则化处理；然后在正则化图像背景中选取适当的掩膜作为样本集，计算各像素与样本集之间的马氏距离；再利用模糊C均值聚类算法对计算出的马氏距离进行分类；最后利用填洞操作提高抠图质量.对八幅彩色数字图像进行对比实验，结果显示本算法可以自动抠图，且结果优于马氏距离算法、Grow-Cut算法和正则化线性回归算法的相应抠图效果

第一节样本均数的标准误 第二节率的标准误 第三节两均数之差的可信区间 第四节两个率之差的可信区间 第五节小样本率的可信区间 第六节中位数与其他分位数的可信区间

一、点估计的概念 设X1,X2,…,Xn是取自总体X的一个样本,x1,x,,xn是相应的一个样本值.日是总 n 体分布中的未知参数,为估计未知参数,需构造一个适当的统计量 (x1,x2,,n) 然后用其观察值 0(x1,x2,…xn) 来估计θ的值