通过本章的学习要求理解相关分析和回归分析的有关概念研究内容。掌握计算相关系数和配合回归方程的方法，并能结合实际资料对变量进行相关与回归分析。 研究内容：相关关系分析概述 简单直线相关分析 简单直线回归分析 曲线回归及多元线性回归分析 其他相关系数的介绍

学习本章的目的在于了解时间数列的概念、种类和编制方法；熟练掌握时间数列各项分析指标的计算方法，并能够结合实际资料进行运用；理解并掌握长期趋势、季节变动的测定方法。 第一节 动态数列概述 第二节 动态数列的分析指标 第三节 长期趋势的测定与预测 第四节 季节变动和循环变动的测定

4.1 用格里高利公式求π的近似值 (while语句) 4.2 统计一个整数的位数 (do-while语句) 4.3 判断素数 (break 和 continue 语句) 4.4 求1!+2!+...+100! (循环嵌套) 4.5 循环结构程序设计

• 信息论中的有关概念：信息，信息量，信息熵，冗余度 • 统计编码 • 预测编码 • 变换编码 • 混合编码 • 静态图像压缩标准：

全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB

教学内容： 1.抽样推断的含义、作用 2.抽样推断中的基本概念 3.抽样误差的概念、影响因素 4.概率度、概率保证程度的含义及其二者之间的关系 5.总体参数的抽样估计方法 6.随机抽样的几种抽样组织方式（含义、样本容量的确定、抽样误差的计算） 教学重点： 1.抽样误差的概念、影响因素 2.总体参数的抽样估计方法 教学难点： 1.抽样平均误差、极限误差的含义及其关系 2.极限误差、概率、概率度的含义及其关系

参数估计，通俗地说，就是根据抽样结果来合理地、科学地估计总体的参数很可能是什么？或者在什么范围。点估计：根据样本数据算出一个单一的估计值，用来估计总体的参数值。区间估计：计算抽样平均误差，指出估计的可信程度，进而在点估计的基础上，确定总体参数的所在范围或区间

利用扫描电镜和透射电镜等手段,观察了X80管线钢中的夹杂物和MA岛,获得了它们的尺寸统计特征.应用不同颈缩程度的拉伸试验,探明了X80管线钢中微孔洞萌生的机理:第一阶段微孔洞的形核是围绕钙处理夹杂物,在颈缩初期已经开始;第二阶段属高应变量阶段,此时孔洞是通过MA岛/基体界面脱离形核.通过有限元法分析了拉伸过程,确定了试样的真实应力-应变曲线,计算了钙处理夹杂物/基体界面强度和MA岛/基体界面强度

14.1 聚类分析概述 14.2 相似性计算方法 14.3 常用聚类方法 14.3.1 划分方法 k-means算法（k-均值算法） k-medoids算法（k-中心算法） 14.3.2 层次方法 AGNES算法（合并聚类法） DIANA算法（分裂聚类法） 14.4 孤立点分析

置换密码（列置换密码和周期置换密码） 代换密码（单表代换密码、多表代换密码和维尔姆密码） 典型传统密码的分析（统计分析法和明文-密文对分析法）