本章在介绍概率论中最基本的两个概念－事件、概率的基础上，重点介绍科学研究中常用的几种随机变量的概率分布－正态分布、二项分布、波松分布以及样本平均数的抽样分布和t分布

第 1 章 基础准备及入门 第 2 章 符号计算 第 3 章 数值数组及向量化运算 第 4 章 数值计算 第 5 章 数据和函数的可视化 第 6 章 M 文件和函数句柄 第 7 章 SIMULINK 交互式仿真集成环境 第 8 章 图形用户界面（GUI） 第 9 章 Notebook

1、各种分析方法适宜的试验资料 2、各种分析方法的分析目的 3、各种分析方法的分析思路 4、各种分析方法的具体分析方法主要通过SAS分析软件解决

课程性质:数学分析是数学系最重要的一门基础课,是许多后 继课程如微分几何,微分方程,复变函数,实变函数与泛函分析 计算方法,概率论与数理统计等课程必备的基础,是数学系本科 、二年级学生的必修课

第一节抽样调查的意义特点 第二节抽样调查的历史发其实践 第三节抽样调查的分类与设计 第四节抽样调查的基础理论

第二单元T检验与x2检验 一、学习目标 通过本课的学习,熟练掌握单正态总体方差未知时均值的检验方法(T检验 法),掌握单正态总体方差的检验方法(x检验法) 二、内容讲解 (T检验法)我们数理统计面对的是随机现象,面对的研究对象总体并不完全了 解,如期望未知,解决的方法有三个:

§6-1 平衡态 温度 理想气体状态方程 §6-2 理想气体压强公式 §6-3 温度的统计解释 §6-4 能量均分定理 理想气体的内能 §6-5 麦克斯韦分子速率分布定律 *§6-6 玻耳兹曼分布律 §6-7 分子的平均碰撞次数和平均自由程 *§6-8 气体内的输运过程

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

第一章:平稳时间序列分析导论 第二章:平稳时间序列分析的基础知识 第三章:平稳时间序列模型的建立 第四章:协整理论导论 第五章:单位根过程 第六章:单位根过程的假设检验 第七章:协整理论

一、 Excel的功能 1.电子表格:包括建立和编辑二维、三维的表格;对表格中的数据进行求和、求平均值、计数等计算处理等。 2.图表:可以按表格某区域的数据自动生成多种统计图形。 3数据库:可以对工作薄数据进行分类汇总、排序、自动筛选等