本章旨在删繁就简，着眼实用，介绍最基本的统计思想及统计方法。 第一节 统计分析方法概述 第二节 统计表与统计图 第三节 描述统计 第四节 推断统计

取得总体的样本后,通常是借助样本的统计量对未知的总体分布进行推断,为此须进一 步确定相应的统计量所服从的分布,除在概率论中所提到的常用分布外,本节还要介绍几个 在统计学中常用的统计分布:

课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计推断的原理 和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因素 试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称“试 验统计方法”“试验与统计”“生物统计”等

一、充分统计量 在数理统计中,由样本来推断总体的前提是:样本包含了总体分布的信息。样本中包含的关于总体分布的信息可分为: 1、关于总体结构的信息,即反映总体分布的类型。如总体服从正态分布,则来自该总体的样本相互独立并均服从该正态分布,即样本包含了总体分布为正态分布的信息。 2、关于总体未知参数的信息,这是由于样本的分布中包含了总体分布中的未知参数

◼ 重点： １、假设检验的基本思想 ２、几种常用的检验方法 ◼ 难点： 假设检验的基本思想 第一节 参数估计 第二节 假设检验的基本思想及步骤 第三节 几种常用的检验方法 第四节 假设检验方法在体育中的应用

第一节 分类变量资料的统计描述 第二节 分类变量资料的统计推断 第三节 χ方检验

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 MATLAB的应用实例

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计推断的原理 和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因素 试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称: “试验统计方法”、“试验与统计”、“生物统计”等