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

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

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

学习本章的目的在于了解时间数列的概念、种类和编制方法；熟练掌握时间数列各项分析指标的计算方法，并能够结合实际资料进行运用；理解并掌握长期趋势、季节变动的测定方法。 第一节 动态数列概述 第二节 动态数列的分析指标 第三节 长期趋势的测定与预测 第四节 季节变动和循环变动的测定

第一节 时间数列的成分和预测方法 第二节 时间序列的描述性分析 第三节 时间序列预测的程序 第四节 平稳序列的预测 第五节 趋势型序列的预测 第六节 复合型序列的分解预测

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

（1）叠加法改善信号质量的统计学依据 （2）诱发脑电、希氏束电位和运动电位的叠加方法 （3）用自相关法检测外周神经放电中的周期性信号

在社会研究中我们经常要采用定序尺度，但直到现在，我们都还没有机会讨论涉及到定序尺度的显著性检验。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

一、目的要求 1.掌握各种抽样调查中样本含量估算的依据，熟悉计算公式。 2.熟悉各种抽样方法对总体参数的估计

1.理解假设检验的基本思想和基本步骤；2.理解假设检验的两类错误及其关系；3.熟练掌握总体平均数、总体成数和总体方差的各种假设检验方法；4.利用P-值进行假设检验