4.1 参数估计的基本原理 估计量与估计值 点估计与区间估计 评价估计量的标准 4.2 一个总体参数的区间估计 总体均值的估计 总体比率的估计 总体方差的估计 4.3 样本量的确定

第一节 试验设计概述 第二节 动物试验计划 第三节 试验设计的基本原则 第四节 完全随机设计 第五节 随机单位组设计 第六节 拉丁方设计 *第八节 正交设计 第九节 调查设计 第十节 样本含量的确定

2.1.1 随机抽样 2.1.2 无偏点估计 2.1.3 μ的u估计 2.1.4 σ2的χ2估计 2.1.5 μ的t估计

这一章描述了组对象的视图与过程。对一个组我们可以计算各种统计量，描述不同序列之间的关系，并以各种方式显示出来，例如表格、数据表、图等

第九章 统计过程控制与诊断(SPC与SPD) 第十章 接近零不合格品过程的质量控制 第十一章 质量改进常用方法 第十二章 质量机能展开 第十三章 质量评估方法 第十四章 顾客满意导向与顾客满意度 第十五章 可靠性维修性及产品安全性 第十六章 计量 第十七章 测量系统分析(MSA) 第十八章 业务流程重组 第十九章 网络时代的质量管理 第二十章 六西格玛工程简介

第一章EViews软件使用初步 第二章线性回归分析 第三章非线性模型 第四章传统时间序列分析 第五章ARMA模型应用 第六章动态计量模型基础 第七章多方程模型 第八章条件异方差模型 第九章Panel Data模型 第十章离散及受限因变量模型 第十一章EViews编程基础

一 了解热辐射的有关概念和黑体辐射的有关定律。 二 理解普朗克的量子假设，理解爱因斯坦的光量子理论及其对光电效应的解释。 三 掌握德布罗意假说的内容和意义。 四 了解海森伯不确定关系的意义。 五 了解波函数的概念及其统计解释 ， 了解薛定谔方程极其重要性。 第一节 黑体辐射、普朗克量子假设 第二节 光电效应、爱因斯坦的光量子论 第三节 微观粒子的波粒二象性 第四节 不确定关系

根据由鞍钢100炉次钢材试样的化学成分全分析、显微组织参数和力学性能测定的结果，采用统计方法分析了钢材成分（包括痕量元素）、组织与其力学性能的关系，得出了成分、组织与其力学性能之间的回归方程，并将鞍钢钢材的成分与宝钢钢材成分作了比较

基于统计分析方法,导出了传统并行干扰消除检测器(PIC)、部分干扰消除检测器(P-PIC)和最小均方误差检测器(MV-PIC)的输出均值和方差.结果表明:与传统PIC检测器比较,P-PIC检测器降低了软判决量的均值和方差的偏差;选择恰当的部分干扰消除系数,可以使MV-PIC的输出均值增大、方差减小、误码性能优于PIC检测器

探讨了用NMR方法求解多孔固体孔径分布中有关病态积分方程的求解问题,借助于数理统计中的逐步回归分析,加入非负限制,给出了一个新的求解方法.这种方法数值上很稳定,计算量小,可以给出较为连续的f(T1)分布曲线,并采用岭回归和Hesse光滑方法抑制噪声的影响.从所给出的计算实例看出,这种方法有一定的优越性