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文库(372)
《水污染控制原理》课程教学资源(PPT课件)第二章 反应器
文档格式:PPT 文档大小:3.24MB 文档页数:39
第二节 浓度与扩散 第三节 Fick第一扩散定律 第四节 氧气在水膜内的扩散和反应 第五节 多空丸模型 第六节 活塞流反应器 第七节 连续搅拌反应器(CSTR) 第八节 阶式CSTR 第九节 停留时间函数 第十节 实验方法 第十节 阶式CSTR 第十一节E(t)函数的组合 第十二节液龄分布函数的统计参数 第十三节E(t)、混合与反应动力学 第十四节无量纲化 第十五节分散模型 第十六节反应器的设计 第十七节各种反应器的比较
《抽样调查理论与方法》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 简单随机抽样(3-4)百分数的估针及其误差 §4 百分数的估计及其误差 §5 样本容量n的确定
文档格式:PPT 文档大小:578.5KB 文档页数:16
在介绍盒子模型时已经指出,对于总体中具有某种特性 的单元所占比例的抽样调查,可建立0-1盒子模型。N个 具有某种特性的单元相应的票上全标上1,其余全标上0
《社会统计分析方法》课程PPT教学课件(SPSS软件应用)第二章 多元线性回归 multiple linear regression
文档格式:PPT 文档大小:365.5KB 文档页数:56
第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例
《社会统计分析方法》课程PPT教学课件(SPSS软件应用)第二章 多元线性回归(multiple linear regression)
文档格式:PPT 文档大小:718.5KB 文档页数:66
第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用
中国科学技术大学:《应用回归分析》课程教学资源(课件讲义)第一章 回归分析概述 Applied Regression Analysis
文档格式:PDF 文档大小:516.27KB 文档页数:14
1 .1 变量间的统计关系 1 .2 回归方程与回归名称的由来 1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型 1 .4 建立实际问题回归模型的过程 1 .5 回归分析应用与发展述评
西北农林科技大学:《食品试验设计优化》课程教学资源(PPT课件)第七章 多元(重)线性回归 Multiple linear regression
文档格式:PPT 文档大小:909.5KB 文档页数:67
第一节 多元线性回归 第二节 自变量的选择 1.变量多增加了模型的复杂度 2.计算量增大 3.估计和预测的精度下降 4.模型应用费用增加 第三节 多元线性回归的应用及其注意事项
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第三讲 回归模型
文档格式:PDF 文档大小:947.34KB 文档页数:52
1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性:用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结
厦门大学:《统计学概论》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章 时间序列分析
文档格式:PPT 文档大小:2.26MB 文档页数:156
第一节 时间序列分析概述 ◼ 一、时间序列的概念 ◼ 二、时间序列的种类 ◼ 三、时间序列的编制原则 第二节 时间序列分析的水平指标 第三节 时间序列分析的速度指标 第四节 时间序列的长期趋势分析 ◼ 一、时间序列的构成因素和分析模型 ◼ 二、长期趋势测定方法之时距扩大法 ◼ 三、长期趋势测定方法之移动平均法 ◼ 四、长期趋势测定方法之趋势模型法 ◼ 五、长期趋势测定方法之趋势外推预测 第五节 季节变动与循环波动分析 ◼ 一、季节变动分析 ◼ 二、循环波动分析
《计量经济学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 经典单方程计量经济学模型(一元线性回归模型)
文档格式:PPT 文档大小:1.08MB 文档页数:112
§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数(PRF) 三、随机扰动项 四、样本回归函数(SRF) §2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计(OLS) 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例:时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第八讲 数据表示——含参模型
文档格式:PDF 文档大小:359.4KB 文档页数:57
1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优? 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用
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