第六章几种离散型变量的分布及其应用 连续型随机变量:数值变量资料。 离散型随机变量:分类变量资料经整理后 得到的例数。 连续型随机变量有n个,无数种; 离散型随机变量只有一个,(n+1)种

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

临床上疗效、预后的评价常用疾病 的结局指标：如有效率、治愈率、 死亡率指标比较，对于在短期内能 明确治疗效果的疾病是适用的。但 对于肿瘤和慢性疾病，其指标的评 价不全面

假设检验的概念及原理 假设检验的基本步骤 t 检验方法 二项分布与poisson分布资料的Z检验 假设检验与区间估计的关系 假设检验的功效

第八章秩转换的非参数检验 一、非参数检验的概念: 非参数检验是指对原始资料无特殊要求(如正 态分布、总体方差相等)的一类检验方法,它不 是比较参数,而是比较分布的位置。不符合t检验 和F检验的数值变量资料可用秩和检验,此外, 秩和检验还可用于两组或多组等级资料以及“开口” 资料的比较。等级相关也属于非参数检验

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

2.某医师测得10名正常成年男性的血浆清蛋白含量(g及其血红蛋白含量 (g/)数据如下。请对这两项指标作相关分析并计算其相关系数的95%可信区间

第一节生物统计学中的几个基本概念 一、总体与样本 总体(population)是指在同一组条件下,由具有某种 共同性质的大量个体所组成的集团,或者说是某一变数的 全部可能值的集合。样本( sample)是指从总体中抽出的 一部分个体

方差分析的基本思想及应用条件 完全随机设计资料的方差分析 随机区组设计资料的方差分析 多个样本均数间的多重比较

t检验,亦称 student检验( Student'’sttest),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。 一、样本均数与总体均数的比较 二、配对资料的比较 三、两样本均数的比较 四、大样本均数比较的u检验 五、正态性检验与两方差齐性检验