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《统计学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三讲 方差分析与多重比较
文档格式:PPT 文档大小:0.98MB 文档页数:54
本讲学习要点: 1. 理解方差分析的基本原理 2. 方差分析的基本步骤、方法 (1) 自由度和平方和分解 (2) F测验 (3) 多重比较 • 最小显著差数法测验 √ • Duncan氏新复极差测验(SSR测验) √ • Q测验 一、什么叫方差分析? 二、方差分析的基本原理 三、多重比较
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)柯尔莫哥洛夫
文档格式:DOC 文档大小:19KB 文档页数:1
柯尔莫哥洛夫,AH(1930~1987) 苏联科学家,1903年4月生于俄国顿巴夫,1987年10月卒 于 苏联莫斯科.1920年入莫斯科大学学习,1931年任莫斯科大 学教授后任该校数学所所长,1939年任苏联科学院院士,他 对开创现代数学的一系列重要分支做出了重大贡献. 柯尔莫哥洛夫建立了在测度论基础上的概率论公理系统,奠 定了近代概率论的基础,他也是随机过程论的奠基人之一 1980年由于他在调和分析、概率论、遍历理论等方面的出 色 工作获沃尔夫奖
《概率与统计》 第一讲 排列组合应用题解法综述
文档格式:PPT 文档大小:254KB 文档页数:24
计数问题中排列组合问题是最常见的, 由于其解法往往是构造性的,因此方法灵活 多样,不同解法导致问题难易变化也较大, 而且解题过程出现“重复”和遗漏”的错误较 难自检发现。因而对这类问题归纳总结,并 把握一些常见解题模型是必要的
《概率论与数理统计》课程教学资源(电子教案)第七章 参数估计
文档格式:DOC 文档大小:1.18MB 文档页数:17
1、理解参数估计的概念,熟练掌握点估计的矩估计法和极大似然估计法; 2、掌握估计量好坏的三个评选标准; 3、理解理解区间估计的概念,熟练掌握单个正态总体的均值和方差的置信区间;
草业科学专业必修:《牧草及饲料作物栽培学》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:78.5KB 文档页数:12
牧草饲料作物栽培学是一门实践性很强的专业课,它需要求的与之配套的专业基础课有 植物学、植物分类学、植物生理学、植物生态学、牧草遗传育种学、气象学、土壤肥料学、 植物保护学、家畜饲养学、数理统计及田间试验设计等,由本课程衍生出来的饲料生产学、 牧草种子学、饲草饲料加工贮藏学和草坪学,拓宽了本课程内涵和知识面。草学专业是以草 地学和牧草学为主构成的二个主要研究方向
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)第八章 方差分析与回归分析(8.1)单因素试验的方差分析
文档格式:DOC 文档大小:455.5KB 文档页数:7
在科学试验、生产实践和社会生活中,影响一个事件的因素往往很多。例如,在工业 生产中,产品的质量往往受到原材料、设备、技术及员工素质等因素的影响;又如,在工 作中,影响个人收入的因素也是多方面的,除了学历、专业、工作时间、性别等方面外, 还受到个人能力、经历及机遇等偶然因素的影响.虽然在这众多因素中,每一个因素的改 变都可能影响最终的结果,但有些因素影响较大,有些因素影响较小故在实际问题中
西安电子科技大学:《基于MATLAB的概率统计数值实验》教学资源(PPT讲稿)随机变量及其分布
文档格式:PPT 文档大小:1.5MB 文档页数:59
1. MATLAB中概率分布函数 2. 二项分布实验 3. 泊松分布实验 4. 二项分布与泊松分布关系实验 5. 连续型随机变量分布实验 6. 随机变量的均值与方差 7. 逆累积分布函数实验 8. 中心极限定理实验
清华大学:《粒子物理与核物理实验中的数据分析》课程教学资源(课件讲稿)第五讲 统计检验(二)参数估计中的基本概念
文档格式:PDF 文档大小:437.09KB 文档页数:33
检验拟合优度,P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的χ2检验 样本、估计量与偏置 估计量的平均值、方差与协方差
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第八讲 数据表示——含参模型
文档格式:PDF 文档大小:359.4KB 文档页数:57
1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优? 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)第七章 假设检验(7.3)双正态总体的假设检验
文档格式:DOC 文档大小:685KB 文档页数:8
上节中我们讨论单正态总体的参数假设检验,基于同样的思想,本节将考虑双正态总 体的参数假设检验.与单正态总体的参数假设检验不同的是,这里所关心的不是逐一对每 个参数的值作假设检验,而是着重考虑两个总体之间的差异,即两个总体的均值或方差是 否相等
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