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一、抽样数据的描述统计 二、随机变量及其概率分布 三、随机变量的数学期望 四、随机变量的方差 五、常用随机变量的分布 六、应用案例
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针对生产工况实测数据不能覆盖整个数据空间的现象,提出了一种基于统计空间映射的自学习模式识别方法.通过实测数据的仿真实验验证了该方法的有效性
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按照秘密的替换方案,将明文中的每个字母换成指定字母。练习:统计各字母在文章中的出现频率。破译轮换周期p:将密文向后移动k位之后与原来比较,统计重码率V.k
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多元线性回归分析 多元线性回归分析( multiple linear regression analysis)的定义 通过建立关系方程式,实现用k(k≥2)个自变数来预测依变数及对预测精度给出 评价的统计分析,当自变数与依变数间的关系为线性时此分析称之为多元线性回归分析
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第一节 变量与变量种类 第二节 描述统计 第三节 分数的转换与解释 第四节 测验信度、效度、难度、区分度
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一、数据收集 二、数据分析和总结 三、概率论回顾 四、统计的抽样分布 五、推断:点估计和置信区间估计,假设检验 六、线性回归 七、方差分析 八、非参数方法 九、专题(数据挖掘?)
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利用神经网络结构计算方法对岩石基复合材料支护大尺度采空区动力损伤演化趋势进行统计和预测,并与工程现场多种方法的综合监测数据进行了比较,其结果完全吻合
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一、本节知识结构 二、误差的概念、分类与表示法 三、随机误差的统计规律 四、少量数据的统计处理 五、误差的传递 六、回归分析法 七、提高分析结果准确度的方法 八、有效数字
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第一节 方差分析的基本原理与步骤 第二节 单因素试验资料的方差分析 第三节 两因素试验资料的方差分析 *第四节 方差分析的数学模型与期望均方 第五节 数据转换
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一、总体均值的假设检验 当检验关于总体均值(数学期望)的假设时,该总体中的另一个参数,即方差2是 否已知,会影响到对于检验统计量的选择,故下面分两种情形进行讨论
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