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合金结构钢的变形阻力
文档格式:PDF 文档大小:638.87KB 文档页数:7
采用凸轮式高速形变试验机,压缩端面上带凹槽并在凹槽里充满不同软化温度的玻璃粉作润滑剂的圆柱形试件的方法,其变形温度为850—1150℃,变形速度为5—80S-1,变形程度为Ln(h0/h1)=0—0.6931。对40MnB等四个合金结构钢进行高温高速下塑性变形阻力实验研究。本文不仅提供了40MnB变形阻力计算图表,而且对目前常用变形温度对变形阻力的影响项具有两种不同结构型式的拟合曲线采用非线性回归进行分析比较,提出了拟合精度较高的变形阻力数学模型
南京中医药大学:《医学统计学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 双变量回归与相关分析
文档格式:PPT 文档大小:632.5KB 文档页数:66
统计学假设检验是通过指标数量上的差异判断有 无质量上的区别,也可理解为分析事物间有无关 系。分析两个事物间的关系时有以下三种情况:
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)第八章 方差分析与回归分析(8.1)单因素试验的方差分析
文档格式:DOC 文档大小:455.5KB 文档页数:7
在科学试验、生产实践和社会生活中,影响一个事件的因素往往很多。例如,在工业 生产中,产品的质量往往受到原材料、设备、技术及员工素质等因素的影响;又如,在工 作中,影响个人收入的因素也是多方面的,除了学历、专业、工作时间、性别等方面外, 还受到个人能力、经历及机遇等偶然因素的影响.虽然在这众多因素中,每一个因素的改 变都可能影响最终的结果,但有些因素影响较大,有些因素影响较小故在实际问题中
吉林大学:《数量经济软件选讲》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2章 EVIEWS简介
文档格式:PPS 文档大小:70.5KB 文档页数:15
EViewsWindows能为我们提供基于平台 的复杂的数据分析、回归及预测工具, 通过 EViews能够快速从数据中得到统计 关系,并根据这些统计关系进行预测。 EViews在系统数据分析和评价、金融分 析、宏观经济预测、模拟、销售预测及 成本分析等领域中有着广泛的应用
《线性关系的分析—回归》(繁体中文)PPT教学课件
文档格式:PPT 文档大小:1.09MB 文档页数:86
迴歸分析 (Regression analysis) 係用來分析一個或一個 以上自變數與依變數間 的數量關係;以瞭解當 自變數為某一水準或數 量時,依變數反應的數 量或水準
北京广播学院:《统计学》课程教学资源(讲稿)第二讲 社会调查的基本原则
文档格式:PDF 文档大小:722.2KB 文档页数:43
一、主要研究技术结构方程式模型(GEM) 1.什么是结构方程式模型 结构方程式模型(ucu即uau■u~,简称S:)是一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术它包含了回归分析(m心8n)、因子分析(aranas)、路径分析(訕as)和多元方差分析( muitrarlate analysis ofvariance)等一系列多元统计分析方法,是一种非常通用的、线性的、借助于理论进行假设检验的统计建模技术。S:在国外学术界的应用已经十分普遍,但在国内则处于刚刚起步的阶段
北京大学:《实用生物统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 概率论基础
文档格式:PPT 文档大小:3.03MB 文档页数:206
一、理解并能应用统计思想 二、熟练掌握常用方法: 三、假设检验、方差分析、回归分析、实验设计等 四、了解其它统计方法的适用范围、限制条件等 1.1 随机现象与统计规律性 1.2 样本空间与事件 1.3 概率 1.4 概率的运算 1.5 独立性 1.6 全概公式
《统计学原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)目录
文档格式:PPT 文档大小:362KB 文档页数:5
第一章绪论 第二章统计调查 第三章统计整理 第四章综合指标 第五章动态数列 第六章统计指数 第七章抽样调查 第八章相关分析与回归分析
大学数学学习辅导丛书:《概率论与数理统计习题全解指南》PDF电子书(浙江大学,第二、三版)
文档格式:PDF 文档大小:4.76MB 文档页数:343
第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布… 第四章 随机变量的数字特征94 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题
《实用非参数统计》课程教学资源(阅读材料)回归与方差分析 Practical Regression and Anova using R(共16章)Faraway-PRA
文档格式:PDF 文档大小:0.99MB 文档页数:212
Chapter 1 Introduction Chapter 2 Estimation Chapter 3 Inference Chapter 4 Errors in Predictors Chapter 5 Generalized Least Squares Chapter 6 Testing for Lack of Fit Chapter 7 Diagnostics Chapter 8 Transformation Chapter 9 Scale Changes, Principal Components and Collinearity Chapter 10 Variable Selection Chapter 11 Statistical Strategy and Model Uncertainty Chapter 12 Chicago Insurance Redlining - a complete example Chapter 13 Robust and Resistant Regression Chapter 14 Missing Data Chapter 15 Analysis of Covariance Chapter 16 ANOVA
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