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

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?)

2数学模型概述 2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

第一章随机事件及其概率. 第二章随机变量及其布 第三章多维随机变量及其 第四章随机变量的数字特征 第五章大数定律和中心极限定理 第六章数理统计的基本概念 第七章参数估计 第八章假设检验 第九章方差分析和回归分析

在客观世界中,普遍存在着变量之间的关系数学的一个重要作用就是从数量上来揭 示、表达和分析这些关系。而变量之间关系,一般可分为确定的和非确定的两类.确定性关 系可用函数关系表示而非确定性关系则不然 例如,人的身高和体重的关系、人的血压和年龄的关系、某产品的广告投入与销售额 间的关系等,它们之间是有关联的,但是它们之间的关系又不能用普通函数来表示我们 称这类非确定性关系为相关关系

回归分析的原理及应用 在分析化学,特别是仪器分析中,常常需要做工作曲线(也叫标准曲线,或 校正曲线,或检量线)。例如,原子吸收法中作吸光度和浓度的工作曲线,极谱法 中作波高和浓度的工作曲线等等。在分析化学中所使用的工作曲线,通常都是直 线。一般是把实验点描在坐标纸上,横坐标X表示被测物质的浓度,叫自变量。 大都是把可以精确测量或严格控制的变量(如标准溶液的浓度)作为自变量;纵 坐标y表示某种特征性质(如吸光度、波高等)的量,称因变量,一般设因变量 是一组相互独立、其误差服从同一正态分布N(O,2)的随机变量。然后根据 坐标纸上的这些散点(实验点)的走向,用直尺描出一条直线。这就是分析工作 者习惯的制作工作曲线的方法

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度

1、课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计退推断的原 理和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因 素试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称 “试验统计方法”“试验与统计”“生物统计”等。 2、地位和任务:本门课程是作物、植保、园艺本科专业必修的专业基础、工具课, 其任务是培养学生树立注重调查、注重试验的唯物主义科学观和实践第一的科学素质使学 生掌握与所学专业领域有关科学调查、试验等工作中方案的设计、过程的实施和结果统计 分析的基本能力

回归推导出渣系中磷酸盐容量对数与炉渣光学碱度和温度的关系表达式,通过回归公式绘制出CaO-SiO2-FeO(10%MgO)渣系的等磷酸盐容量图,分析了转炉终渣、终点成分及温度对钢中磷含量的影响情况.当熔渣磷酸盐容量一定时,随着转炉终点碳含量降低,渣/钢间磷分配比增加;相同终点碳含量时,随着熔渣磷酸盐容量增加,渣/钢间磷分配比增加;转炉终点碳质量分数控制在0.03%~0.04%,炉渣碱度大于3.5,渣中FeO质量分数低于18%,渣中P2O5质量分数低于2%,有利于获得终点磷质量分数在0.008%以内的钢水

采用共存理论、动力学分析和实验验证的方法,研究转炉冶炼超低碳钢吹炼末期炉渣成分对终点[C]含量的影响规律,建立1853-1973 K时终点[C]与炉渣成分和温度的回归模型.结果表明：FeO活度受温度影响较小,主要受炉渣成分的影响;脱碳动力学条件主要受炉渣成分和温度的影响.炉渣碱度增加,终点[C]含量升高;渣中FeO含量增加,终点[C]含量迅速降低,渣中FeO质量分数应控制在12.0%-18.0%之间;渣中MgO质量分数在7.0%-13.0%范围内逐渐增加,钢液中[C]质量分数增加值不足0.01%;随着温度的增加,钢液中[C]含量降低.回归模型对冶炼超低碳钢的转炉终点[C]含量的预判平均误差率为±15.25%,[C]含量误差在±0.01%以内的炉次占69.19%