1 基本原理 2 多分类器结合 3 装袋 Bagging 4 提升法 Boosting（提升法） AdaBoost 算法 AdaBoost 算法的另一个解释

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

第一节 归纳逻辑概述 第二节 简单枚举归纳推理 第三节 科学归纳推理 第四节 探寻现象间因果关系的逻辑方法 第五节 概率归纳推理 第六节 统计归纳推理 第七节 类比推理

第五节 样本含量的估计 第二节 调查计划 第三节 整理与分析计划 第四节 四种基本抽样方法 第一节 调查研究的特点 第六节 调查误差的控制 第七节 敏感问题的调查方法

第五节 常用实验设计方法 第二节 实验设计的基本要素 第三节 实验设计的基本原则 第四节 样本含量的估计 第一节 实验研究

2.1 测量误差的基本概念 2.2 表达误差的几种形式 2.3 误差的性质及分类 2.4 有效数字 2.5 系统误差的校正 2.6 随机误差的统计学处理 2.7 粗大误差的剔出 2.8 测量不确定度及其评定方法

本课程从定性与定量结合的角度,系统地论述了对社会经济现象数字资料搜集、整理、分析的一般方法,其中的原理与方法不但可以描述社会经济现象数量之间的联系关系和变动规律,同时又是进一步学习计量经济学等其它相关学科的基础

1 Methods for Generating Random Variables 1.1 Generating Uniform(0,1) random number 1.2 Random Generators of Common Probability Distribution in R 1.2.1 The Inverse Transform Method 1.2.2 The Acceptance-Rejection Method 1.2.3 Transformation Methods 1.2.4 Sums and Mixtures 1.3 Multivariate Distribution 1.3.1 Multivariate Normal Distribution 1.3.2 Mixtures of Multivariate Normals 1.3.3 Wishart Distribution 1.3.4 Uniform Distribution on the d−Sphere 1.4 Stochastic Process

1 Monte Carlo Methods in Inference 1.1 Monte Carlo Methods for Estimation 1.1.1 Monte Carlo Estimation and Standard Error 1.1.2 Estimation of MSE 1.2 Estimating a confidence level 1.3 Monte Carlo Methods for Hypothesis Tests 1.4 Empirical Type I error rate 1.4.1 Power of a Test 1.4.2 Power Comparisons 1.5 Application: “Count Five” Test for Equal Variance

1 Markov Chain Monte Carlo Methods 1.1 Introduction 1.1.1 Integration problems in Bayesian inference 1.1.2 Markov Chain Monte Carlo Integration 1.1.3 Markov Chain 1.2 The Metropolis-Hastings Algorithm 1.2.1 Metropolis-Hastings Sampler 1.2.2 The Metropolis Sampler 1.2.3 Random Walk Metropolis 1.2.4 The Independence Sampler 1.3 Single-component Metropolis Hastings Algorithms 1.4 Application: Logistic regression