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云南财经大学(云南财贸学院):《审计学》课程教学资源_教学大纲
文档格式:DOC 文档大小:224.5KB 文档页数:29
通过本门课程的学习,学生应能掌握“审计”、“审计对象”、“审计职 能”、“审计分类”、“审计组织”、“审计目标”、“审计计划”、“审计 方法”、“审计证据”、“审计工作底稿”、“重要性”、“审计风险” “内部控制”“符合性测试”、“实质性测试”、“审计报告”、“政府审 计”、“内部审计”、“计算机审计”等基本概念、基本方法与基本理论:了 解审计产生发展的历程和审计产生的动因;熟悉收集审计证据的各种方法;在 熟练掌握上述内容的基础上,应能利用有关理论和方法,分析审计中的具体问 题,并能初步提出解决问题的方案
麻省理工学院:《应用统计学》课程教学资源(讲义)lec15 logistic regression
文档格式:PDF 文档大小:400.84KB 文档页数:35
当响应变量是定性变量时的非线性模型 两种可能的结果,成功或失败,患病的或没 有患病的,出席的或缺席的 实例:CAD(y)是年龄,体重,性别,吸烟 历史,血压的函数 ·吸烟者或不吸烟者是家庭历史,同年龄组行 为,收入,年龄的函数 今年购买一辆汽车是收入,当前汽车的使用 年限,年龄的函数
麻省理工学院:《应用统计学》课程教学资源(讲义)chap11 多元线性回归
文档格式:PDF 文档大小:456.94KB 文档页数:45
线性回归 回顾: 线性模型:y=Xβ+E y-N(XB, o-1) 最小二乘法:B=(XXXy y=y=X的拟合值户=X(XX)Xy=Hy e=误差=残差=y-y=yy(H)y
麻省理工学院:《应用统计学》课程教学资源(讲义)chap10 一元线性回归和相关
文档格式:PDF 文档大小:245.05KB 文档页数:34
元线性回归分析估计两个变量的关 系 其中一个变量作为响应变量或输出变量 (y)o 另一个变量作为预测变量或解释变量 有时两个变量中哪一个是响应变量(例 如高度和重量)是不好区分的。在这种 情况下,可能会使用相关分析
麻省理工学院:《应用统计学》课程教学资源(讲义)chap9 对比例和序次数据的推断
文档格式:PDF 文档大小:186.99KB 文档页数:29
对比例的推断 数据=(1,,11.0,伯努利(P) 目标一估计P值,成功的概率(或具有某种 性质的总体比例) p=x=在n次观测中成功的个数 Var( p) =p(1-p)/n =pq/n ·方差依赖均值
麻省理工学院:《应用统计学》课程教学资源(讲义)第四章 数据分析
文档格式:PDF 文档大小:421.02KB 文档页数:85
图形的优越性 “使复杂的思想能够显示得清楚、准确、有 效。” 显示数据。 让你考虑实质而不是方法、图形设计或者其 它的。 在很小的空间中有很多的数字。 使大的数据集有条理。 使数据的不同部分显示得更清楚
麻省理工学院:《应用统计学》课程教学资源(讲义)期末考试复习
文档格式:PDF 文档大小:11.17KB 文档页数:1
期末复习中,你可以在课本中取出一个编号为奇数的任意问题的随机样本, 并能在没有计算机的帮助下做出来。你可能想试图在没有计算机的情况 下做出茎叶图,简单的散点图,和简单的经验累积概率分布。可以尝试 在没有计算机时做一元线性回归
麻省理工学院:《应用统计学》课程教学资源(讲义)回归复习和强回归
文档格式:PDF 文档大小:259.34KB 文档页数:30
S-Plus石油城市数据框架 石油的月超额回报,包含股票和市场。 SUMMARY: The oilcity data frame has 129 rows and 2 columns. The sample runs from April 1979 to December 1989. This data frame contains the following columns VALUE
海南大学:《通信原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章 数字信号的最佳接收(8.1)引言
文档格式:PPT 文档大小:75KB 文档页数:2
1、最佳接收理论 在随机干扰存在的情况下如何最好地接收数字 信号呢?研究和解决这个问题的理论称为最佳接收 理论。它把近代数学的概率论和数理统计应用到信 号接收的领域,从而在理论上可实现信号接收的最 佳化,这为通信系统更加完善的设计开辟了道路。 最佳接收理论所研究的是有随机干扰存在的情 况,在一定的准则下,经过系统的、定量的推导, 给出最佳接收机的结构,并证明最佳接收机的性能 达到性能的极限
《统计分布》教学资源(书籍文献)正文(共六章)
文档格式:PDF 文档大小:7.39MB 文档页数:366
本书的目的是介绍各种常见的分布及其应用,为此需要 些概率论和数理统计的预备知识,这些知识对理解全书是 重要的、本章将介绍:事件、概率、随机变量、分布函数、 分布密度、矩和各种母函数等将上述这些内容推广至多个 随机变量随机向量的情形(见第五节也是应随后 章的需要而设立的,第五节数学形式稍为复杂一些,数学基 础不够的读者可跳过该节,先读第二章,待今后需要时再回 过来读它那时有了许多具体分布的背景,再读这一节就不 会有太多的困难在今后几章中涉及到一些统计应用,这就 需要知道总体、样本等概念,为此在第七节我们简单地介绍 了这些概念,以及参数估计和假设检验的提法
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