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本章要讲述某些用于定序尺度的双样本检验。与以前所讲的检验不同,使用这类方法不需要对总体分布作任何事先的假定(例如正态总体)。同时从检验的内容来说,也不是检验总体分布的某些参数(例如均值、成数、方差等),而是检验总体某些有关的性质,所以称为非参数检验。非参数检验,泛指“对分布类型已知的总体进行参数检验”之外的所有检验方法。 第一节 符号检验 第二节 配对符号秩检验 第三节 秩和检验 第四节 游程检验 第五节 累计频数检验
文档格式:DOC 文档大小:1.16MB 文档页数:46
教学内容: 1.总量指标的含义、种类、计量单位及其各种单位的特点 2.相对指标的含义、表现形式及种类 3.平均指标的内涵、作用、各种平均数的计算方法、应用场合 4.标志变异指标的含义、作用、种类及其计算 教学重点: 1.总量指标的种类 2.相对指标的种类及计算 3.平均指标的种类、计算及其应用场合 4.标志变异指标的作用、种类及其应用场合 教学难点:平均指标、标志变异指标的计算及其应用场合
文档格式:PPT 文档大小:2.79MB 文档页数:121
学习本章的目的在于掌握总量指标、相对指标、平均指标、变异指标的概念、特点和它们的计算方法、并能够运用所学的方法分析具体问题。 讲授内容:总量指标 相对指标 平均指标 标志变异指标
文档格式:PDF 文档大小:10.02MB 文档页数:118
3.1直接探测系统性能分析 3.2提高输入S/N的方法 3.3前置放大器的噪声匹配 3.4阈值探测的光电探测统计 3.5相关检测
文档格式:PDF 文档大小:10.15MB 文档页数:119
1.1光电系统描述 1.2光接收机视场 1.3光电探测器的物理效应 1.4光电转换定律和光电子计数统计 1.5光电探测器性能参数 1.6光电探测器的噪声 1.7幅度学与光度学 1.8背景辐射 1.9探测器光谱响应率函数的测试方法
文档格式:PPT 文档大小:3.07MB 文档页数:168
通过本章的学习,要求掌握抽样推断的基本概念和一般原理:抽样误差的形成原因及其影响因素,抽样平均误差的计算;极限误差的含义、计算;概率度、概率的含义;总体参数的估计等。 第一节 抽样推断的意义和作用 第二节 抽样推断中的基本概念 第三节 抽样误差 第四节 抽样估计的方法 第五节 抽样的组织方式 第六章 抽样推断
文档格式:PPT 文档大小:401.5KB 文档页数:61
12.1 聚类分析的基本原理 12.1.1 什么是聚类分析? 12.1.2 相似性的度量 12.2 层次聚类 12.2.1 层次聚类的两种方式 12.2.2 类间距离的计算方法 12.2.3 层次聚类的应用 12.3 K-均值聚类 12.3.1 K-均值聚类的基本过程 12.3.2 K-均值聚类的应用 12.3.3 使用聚类方法的注意事项
文档格式:PPT 文档大小:1.86MB 文档页数:100
通过本章的学习要求理解相关分析和回归分析的有关概念研究内容。掌握计算相关系数和配合回归方程的方法,并能结合实际资料对变量进行相关与回归分析。 研究内容:相关关系分析概述 简单直线相关分析 简单直线回归分析 曲线回归及多元线性回归分析 其他相关系数的介绍
文档格式:PDF 文档大小:920.13KB 文档页数:10
海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁,是矿山开采中的自然灾害之一,快速有效的判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义。三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象,矿区开采中矿井水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等,为了准确快速的判别矿井水水源,有效预防矿井水突水及水害威胁,本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析,选取Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO42?、Cl?和HCO3 ?共6项指标作为判别因子,通过主成分分析得出不同水样的矿化程度。在贝叶斯算法分析原理的基础上,将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)引入到贝叶斯方法中,运用统计软件SPSS统计,构建贝叶斯判别分析模型,得出基于水样样本信息的算法估计的后验分布,得出矿山水害水源的分析方法。运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据进行详细的分析验证,建立矿井突水水源模型,进行不同水样的信息分析,得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析,验证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性,对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义
文档格式:PDF 文档大小:573.93KB 文档页数:41
1 Numerical optimization methods in R 1.1 Root-finding in one dimension 1.1.1 Bisection method 1.1.2 Brent’s method 1.1.3 Newton’s method 1.1.4 Fisher scoring 1.2 multivariate optimization 1.2.1 Newton’s method and Fisher scoring 1.3 Numerical Integration 1.4 Maximum Likelihood Problems 1.5 Optimization Problems 1.5.1 One-dimension Optimization 1.5.2 multi-dimensional Optimization 1.6 Linear Programming
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