信阳师范大学：工程管理专业《概率论与数理统计》课程教学大纲

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 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

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 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

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

研究采用概率论和数理统计知识对实验数据进行处理 (包括搜集、整理、分析、评估等)的方法

第一节 假设检验的概念及原理 第二节 t 检验 第三节 二项分布与poisson分布资料的z检验 第四节 假设检验的功效

第一节 抽样分布与抽样误差 第二节 t分布 第三节 总体均数及总体概率的估计

新疆大学：《生物统计学》课程作业习题（无答案）第二章 概率的基础知识

《医学统计学》课程教学资源（SAS相关材料）1 SAS基础

《机械制造技术基础》课程教学课件（PPT讲稿）第五章 第三节 加工误差的统计分析