一、数据收集 二、数据分析和总结 三、概率论回顾 四、统计的抽样分布 五、推断:点估计和置信区间估计,假设检验 六、线性回归 七、方差分析 八、非参数方法 九、专题(数据挖掘?)

一、主要研究技术结构方程式模型(GEM) 1.什么是结构方程式模型 结构方程式模型(ucu即uau■u~,简称S:)是一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术它包含了回归分析(m心8n)、因子分析(aranas)、路径分析(訕as)和多元方差分析( muitrarlate analysis ofvariance)等一系列多元统计分析方法,是一种非常通用的、线性的、借助于理论进行假设检验的统计建模技术。S:在国外学术界的应用已经十分普遍,但在国内则处于刚刚起步的阶段

2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

2数学模型概述 2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

一、理解并能应用统计思想 二、熟练掌握常用方法: 三、假设检验、方差分析、回归分析、实验设计等 四、了解其它统计方法的适用范围、限制条件等 1.1 随机现象与统计规律性 1.2 样本空间与事件 1.3 概率 1.4 概率的运算 1.5 独立性 1.6 全概公式

◼ 2.1 数学模型的定义和分类 ◼ 2.2 数学模型的建立 ◼ 2.2.1 建立数学模型的过程 ◼ 2.2.2 对模型的基本要求 ◼ 2.2.3 数学模型的验证和误差分析 ◼ 2.3 Excel 在建立数学模型的应用 ◼ 2.3.1 污水处理的线性回归分析 ◼ 2.3.2 结构分析和曲线拟合 ◼ 2.3.3 用Excel进行参数估计

科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的

EViewsWindows能为我们提供基于平台 的复杂的数据分析、回归及预测工具, 通过 EViews能够快速从数据中得到统计 关系,并根据这些统计关系进行预测。 EViews在系统数据分析和评价、金融分 析、宏观经济预测、模拟、销售预测及 成本分析等领域中有着广泛的应用

统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

从工业安全角度出发,对实验煤样进行了元素分析和工业分析,在高德伯儿格-格瑞瓦尔德炉中对潞安常村、漳村贫瘦煤的最低着火温度进行了比较全面、系统的实验研究,探讨了煤粉质量浓度、喷吹压力以及粒度对最低着火点的影响.结果表明,最低着火温度随煤粉质量浓度的减小而升高,随喷吹压力和煤粉粒度的增大而升高.对实验数据进行线性回归分析,得出影响因素与最低着火温度的函数关系,从而为贫瘦煤工业应用的安全性提供了一定的参考依据