➢抗力统计分析的一般概念 ➢结构构件抗力不定性因素的分析 ➢结构构件抗力的统计参数 ➢结构构件抗力的概率分布类型

一元线性回归 多元线性回归 数据与统计学 数据的描述性分析：图表展示 数据的描述性分析：概括性度量 数据的描述性分析：概括性度量（二） 数据的描述性分析：实训 随机变量的概率分布 参数估计 假设检验

Chapter 1 绪论与基础 Chapter 2 简单操作；数值与向量 Chapter 3 对象，模式和属性 Chapter 4 有序因子与无序因子 Chapter 5 数组和矩阵 Chapter 6 列表和数据帧 Chapter 7 从文件中读取数据 Chapter 8 概率分布 Chapter 9 语句组、循环和条件操作 Chapter 10 编写自己的函数 Chapter 11 R的统计模型 Chapter 12 图形过程

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

第一章 绪论 第二章 定量资料的统计描述 第三章 定性资料的统计描述 第三章 定性变量的统计描述 第四章 常用概率分布 第五章 参数估计基础 第六章 假设检验基础 第七章 方差分析 第八章 方差分析-Analysis of variance(ANOVA) 第九章 非参数检验 第十章 两变量关联性分析 第十一章 简单线性回归 第十二章 多重线性回归与相关 第十三章 医学研究的统计学设计 第十四章 实验设计 第十五章 调查设计

1 绪论 2 概率分布 3 回归的线性模型 4 分类的线性模型 5 神经⽹络 6 核⽅法 7 稀疏核机 8 图模型 9 混合模型和EM 10 近似推断 11 采样⽅法 12 连续潜在变量 13 顺序数据 14 组合模型

贝叶斯决策理论 统计模式识别的主要方法之一 采用贝叶斯决策理论分类的前提： 目标（事物）的观察值是随机的，服从一定的概率分布。 即：模式不是一个确定向量，而是一个随机向量

期末复习中,你可以在课本中取出一个编号为奇数的任意问题的随机样本, 并能在没有计算机的帮助下做出来。你可能想试图在没有计算机的情况 下做出茎叶图,简单的散点图,和简单的经验累积概率分布。可以尝试 在没有计算机时做一元线性回归