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

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

第一节 正态分布 第二节 二项分布 第三节 正态分布及其应用 第二节 Poisson分布的概念与特征

第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布

第一节 配对设计和单样本资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法） 第二节 完全随机化设计两独立样本比较的秩和检验（Wilconxon两样本比较法) 第三节 完全随机化设计多个样本的秩和检验 第四节 随机区组设计资料的秩和检验 第五节 多个样本两两比较秩和检验

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

第一节均数的抽样误差与标准误 第二节t分布 第三节总体均数的估计 第三节 总体均数的估计 第四节 t 检验和u检验 第五节 两均数的等效检验 第六节 假设检验的基本步骤 及注意事项 第七节 正态性检验 和两样本方差齐性检验

本案例以上海某柴油机厂某车间某年某月所需3种2mm厚度的板材零件下 料为例,说明线性规划在下料中的应用及其在提高材料利用率方面所能产生的显 著经济效益。同时,该案例所介绍的工作流程还是一种非常简单实用、便于操作、 效果良好的板材下料优化方法,可供各企业在生产中参考运用