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浙江大学:《数据挖掘》课程电子教案(PPT教学课件)第二章 数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
文档格式:PPT 文档大小:0.98MB 文档页数:64
数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤,数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析
《医学统计学》课程教学资源:总体均数的估计与假设检验练习题
文档格式:DOC 文档大小:241.5KB 文档页数:12
一、最佳选择题 1.(C)小,表示用该样本均数估计总体均数的可靠性大。 A.B.C.od..四分位数间距 2.两样本均数比较的t检验,差别有统计意义时,P越小,说明(C) A两样本均数差别越大 B两总体均数差别越大 C越有理由认为两总体均数不同 D越有理由认为两样本均数不同 E越有理由认为两总体均数相同
成都航空职业技术学院:《数控机床与操作》课程教学课件(PPT讲稿)模块六 数控电火花线切割机床与操作
文档格式:PPT 文档大小:6.76MB 文档页数:78
模块六数控电火花线切割机床与操作 数控电火花线切割机床认识项目→ 项目一数控电火花线切割机床加工特点→ 项目二数控电火花线切割机床分类→ 项目三数控电火花线切割机床工艺范围→ 项目四数控电火花线切割机床主要技术参数→ 数控电火花线切割机床了解项目→ 项目一数控电火花线切割机床基本组成→ 项目二坐标工作台→ 项目三走丝机构→
成都航空职业技术学院:《数控机床与操作》课程教学课件(PPT讲稿)模块八 数控机床的管理
文档格式:PPT 文档大小:3.29MB 文档页数:53
模块ハ数控机床的管理 数控机床认识项目→ 项目一数控机床管理内容及方法→ 项目二数控机床的选用→ 项目三数控机床的安装→ 项目四数控机床的调试→ 项目五数控机床的验收→ 项目六数控机床的维护与保养→
成都航空职业技术学院:《数控机床与操作》课程教学课件(PPT讲稿)模块一 数控机床概述
文档格式:PPT 文档大小:2.53MB 文档页数:13
模块一数控机床概述 数控机床认识项目→ 项目一数控机床的产生→ 项目二数控机床特点→ 项目三数控机床的分类→ 数控机床拓展项目→ 项目一数控加工地位→ 项目二数控机床发展方向→
《地理信息系统》课程教学资源(教材讲义)第五章 GIS中的数据
文档格式:DOC 文档大小:678KB 文档页数:20
对空间数据的处理是GIS的核心功能,GIS中的数据通常描述三部分信息 空间信息(位置,空间关系等等),非空间的属性信息,时间信息。数据按照其测 量尺度,可以分为定名、定比、间隔、比率量四种类型。由于各方面的原因,GIS 数据存在着质量问题,了解数据质量有利于数据的正确使用,避免出现“ Garbage in, Garbage Out”的情形。数据质量可以通过元数据进行描述,简单的说,元数据 是对数据的描述,在GIS应用不断发展、空间数据不断增长的情况下,元数据有 助于数据的共享和有效使用
《概率论数理统计》课程PPT教学课件:介绍、引言
文档格式:PPT 文档大小:373KB 文档页数:5
《概率论数理统计》主要介绍的是概率论与数理统计。 概率论与数理统计是医药学类专业的一门重要的公共基础课, 它是一门从数量方面研究随机现象的客观规律性的数学学科 概率论是对随机现象统计规律演绎的研究,而数理统计是对 随机现象统计规律归纳的研究。二者在方法上有明显不同, 但作为一门学科,它们是互相渗透、互相联系的。概率论是 数理统计的基础,数理统计是概率论的应用 教学目的与教学要求:本课程讲述概率论与数理统计的 基本概念和基本方法
成都航空职业技学院:《数控车床与操作》课程教学资源(PPT课件讲稿)数控车操作与加工模块三
文档格式:PPT 文档大小:39.62MB 文档页数:109
模块三数控车床与操作 数控车床认识项目→ 项目一数控车床特点→ 项目二数控车床分类→ 项目三数控车床主要加工对象→ 项目四数控车床主要技术参数 → 数控车床了解项目→ 项目一数控车床的基本组成→ 项目二主传动系统→ 项目三进给传动系统→
南京中医药大学:《医学统计学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 总体均数的估计和假设检验
文档格式:PPT 文档大小:1.53MB 文档页数:97
第三章总体均数的估计和假设检验 第一节均数的抽样误差与标准误 1.均数的抽样误差与样本均数的分布: (1)均数的抽样误差是指样本均数与总体均数之间的差异以及来自同一总体的样本均数之间的差异
《经济数学基础》课程教学资源:第八章 数据处理(8.2)直方图
文档格式:DOC 文档大小:130.5KB 文档页数:6
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
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