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

曲线和曲面是计算机图形学中重要的研究内 容之一,在实际工作中有广泛的应用。实验、 统计数据的表示,设计、分析和优化的结果显 示,以及汽车、飞机的外型设计都需要用到曲 线和曲面的知识。本章主要介绍曲线和曲面的 基础知识、常用曲线、曲面的数学基础、性质 和分析,并且通过实验对所涉及到的算法进行 程序设计

绪论 一、家畜环境卫生学的研究对象与目的 (一)家畜环境卫生学定义(二)目的 二、家畜环境卫生学的发展史 (一)国外的发展历史(二)国内的发展历史 三、家畜环境卫生学的研究方法 (一)调查研究法(二)试验研究法(三)监测法 四、目前主要研究内容 (一)环境因素对家畜的影响及控制方法(二)环境营养 (三)牧场建设(四)畜产公害的治理(五)医学数理统计的应用

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test

◼ 5.1 随机事件及其概率 ◼ 5.2 离散型随机变量及其分布 ◼ 5.3 连续型随机变量的概率分布 ◼ 利用Excel计算随机变量的概率分布

1. 掌握直线回归的原理和推导过程。 2. 掌握实现相关的基本概念方差检验的适用条件（样本特性）。 3. 熟悉相关性的判定方法及评定标准

◼ 7.1 参数估计的一般问题 ◼ 7.2 一个总体参数的区间估计 ◼ 7.3 两个总体参数的区间估计 ◼ 7.4 样本量的确定

◼ 1. 相关关系的分析方法 ◼ 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 ◼ 3. 回归直线的拟合优度 ◼ 4. 回归方程的显著性检验 ◼ 5. 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.1 变量间关系的度量 ◼ 11.2 一元线性回归 ◼ 11.3 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.4 残差分析

教学内容： 1.指数的含义、种类 2.综合指数的一般编制方法 3.其他形式综合指数的编制方法 4.平均指数的编制方法及其应用 5.指数体系的含义、作用及其分析方法 6.平均指标指数的含义、编制及其因素分析 7.指数数列的含义、编制及其应用 教学重点： 1.综合指数的一般编制方法及其应用 2.平均指数的编制方法及其应用 3.指数因素分析 教学难点： 1.各种指数的编制方法，特别是同度量因素的固定时期 2.指数因素分析

◼ 13.1 时间序列及其成分 ◼ 13.2 时间序列的描述性分析 ◼ 13.3 时间序列的预测程序 ◼ 13.4 平稳序列的预测 ◼ 13.5 趋势型序列的预测 ◼ 13.6 复合型序列的分解预测