掌握正交实验设计的基本方法以及直观分析、方差分析的数据处理方法以及正交实验设计在生产实践中的应用

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

9.1 向量自回归理论 9.2 结构VAR(SVAR)模型的识别条件 9.3 VAR模型的检验 9.4 脉冲响应函数 9.5 方差分解 9.6 Johansen协整检验 9.7 向量误差修正模型(VEC)

南京大学：《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程教学资源（PPT课件讲稿）Lecture 05 条件期望、方差

 基本概念  正态总体均值的假设检验  正态总体方差的假设检验

 内容1：概率论  内容2：贝叶斯定理  内容3：随机变量及其期望与方差

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

人工智能基础：方差不对称先验信息引导的全局阈值分割方法编辑部

教学目标： • 1、了解人体测量的基本术语、人体的体部指数、知道人体测高仪、直角规、弯角规的使用方法、理解均值、方差、标准差、百分位数等的定义和含义； • 2、掌握如何选择百分位和适用度、人体测量数据的运用准则、能够确定功能修正量； • 3、能够综合运用和掌握人体测量数据，尤其熟悉人体测量数据在设计产品中的应用。 教学内容： 第一节 人体尺寸测量 第二节 人体的人机学参数计算 第三节 人体测量数据的应用

数学公式,反应函数(矩阵) 求反应矩阵的逆 修正因子 正规化的开拆法 估计量的方差与偏置 正规化参数的选择 举例 a) Tikhonov 规则 b) MaxEnt 规则