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

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

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

本节介绍数理统计中的三个著名分布, 它们在参数估计和假设检验等统计推断问 题中有广泛应用 X平方分布 定义6.1设随机变量XX2X独立且服从相同 x2=x2+x2++2(6-8) 分布N(,1),则称x2=x=x2+X2 所服从的分布是自由度为m的x2-分布

描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的 先决条件。SPSS 的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几 个模块则集中在 Descriptive Statistics 菜单中，最常用的是列在最前面的四 个过程：Frequencies 过程的特色是产生频数表；Descriptives 过程则进行一般 性的统计描述；

 1. 理解统计学的含义  2. 理解描述统计和推断统计  3. 了解统计学的应用领域  4. 了解数据的类型  5. 理解统计中的几个基本概念

描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断 的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的 几个模块则集中在 Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的 四个过程: Frequencies过程的特色是产生频数表; Descriptives过程则进行 一般性的统计描述; Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;

1.一组样本与总体的比较 2.两组样本的比较(成组设计) 3.两组样本的比较(配对设计) 4.单因素多组样本的比较(成组设计) 5.双因素多组样本的比较(配伍组设计) 6.三因素三组及以上设计(拉丁方设计) 7.三个或以上因素并交互作用(正交设计)

《专业导论》 《认识实习》 《高等数学》 《线性代数及其应用》 《国民经济统计学》 《随机过程》 《运筹学》 《实用回归分析》 《应用计算软件（SPSS）》 《概率论》 《企业经营统计》 《应用时间序列分析》 《非参数统计》 《实用统计软件（R 语言）》 《抽样技术与应用》 《应用多元统计分析》 《大数据技术》 《Python 语言与数据挖掘》 《探索性数据分析》 《数据可视化》 《统计推断》 《统计建模》 《装备制造企业统计学》 《统计专业英语》 《社会统计与社会调查方法》 《空间数据分析》 《数理统计》 《毕业实习》 《毕业设计（论文）》

第一章绪论、第二章统计设计与统计调查、第三章统计资料的整理、第四章总量指标和相对指标分析、第五章统计特征值、第六章抽样推断分析、第七章时间数列分析、第八章统计指数