1 测量误差的基本概念 2 表达误差的几种形式 3 误差的性质和分类 4 有效数字 5 系统误差的校正 6 随机误差的统计学处理 7 粗大误差的剔除 8 测量不确定度及其评定方法

2.1 测量误差的基本概念 2.2 表达误差的几种形式 2.3 误差的性质及分类 2.4 有效数字 2.5 系统误差的校正 2.6 随机误差的统计学处理 2.7 粗大误差的剔出 2.8 测量不确定度及其评定方法

1 测量误差的基本概念 2 表达误差的几种形式 3 误差的性质和分类 4 有效数字 5 系统误差的校正 6 随机误差的统计学处理 7 粗大误差的剔除 8 测量不确定度及其评定方法

5.1 气味信息的特征与提取 5.2 气味信息的预处理 5.3 主成分分析 5.4 独立成分分析 5.5 聚类分析 5.6 线性判别分析 5.7 支持向量机分析

（一）信号检测论的由来 （二）信号检测论的统计学原理 （三）信号检测论的二个独立指标 （四）接受者操作特征曲线

采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量

简答题(注:第1、2题中选答1题,第3、4题中选答1题 1.简述调查设计中的抽样方法 2.简述常用的调查方法 3.简述实验设计中样本含量估计的条件 4.简述实验设计中常用的对照方法 5.简述正态分布的性质与用途 6.列举四种常用的变异指标并说明其意义、用途与计算公式

目的:进行组织芯片制作可行性探讨为快速、规范、简便、经济地进行各项科研工作提供一种新的技术方法。 方法:制作出组织芯片蜡块,进行HE、免疫组织化学和荧光原位杂交(FISH)染色,对组织芯片免疫组化与普通免疫组 化的结果进行比较。结果:各种染色切片上的组织芯基本符合观察需要,芯片免疫组化结果与普通免疫组化结果在 统计学上无显著性差异。结

·第一节显著性检验的基本原理 ·第二节样本均数与总体均数的差异显著性检验 ·第三节两样本平均数的差异显著性检 ·第四节显著性检验中应注意的问题 ·第五节总体均数的区间估计

第一节 配对设计的符号秩和检验 第二节 成组设计两样本比较的秩和检验 第三节 成组设计多样本比较的秩和检验 第四节 随机区组设计资料的秩和检验