第三章总体均数的估计和假设检验 第一节均数的抽样误差与标准误 1.均数的抽样误差与样本均数的分布: (1)均数的抽样误差是指样本均数与总体均数之间的差异以及来自同一总体的样本均数之间的差异

建立了钢铁企业CO2排放数学模型.以国内某钢铁企业为例,根据生产数据计算得到CO2年排放量,分析了能源结构和产品结构对CO2排放的影响.利用情景分析法对钢铁企业CO2减排的途径和策略进行了分析,假设天然气取代动力煤、短流程取代长流程、考虑先进工序能耗水平和使用余热回收技术四种情景.分析对比结果表明:余热回收技术的采用对CO2减排效果较小,约为3.39%;用短流程取代长流程的CO2减排效果最好,约为45.07%,若考虑电炉用电产生的间接CO2排放,仍可实现减排24.30%

汽车悬架中存在多种非线性因素,采用非线性模型的时域求解可获得更准确的平顺性分析结果.考虑到单一软件的局限性,本文采用协同仿真技术分析非线性车辆模型的平顺性.用机械系统软件ADAMS建立汽车多体模型,并用MATLAB/Si mulink的S函数建立路面模型、轮胎模型和驾驶员模型.以随机生成的路面不平度数据为输入,在Si mulink环境下建立协同仿真模型并完成车辆非线性模型的时域求解.给出了平顺性协同仿真算例,并根据响应量时间历程数据计算了簧载质量加权加速度均方根值和车轮动载均方根值.平顺性分析结果表明该协同仿真方法合理、可靠,满足非线性车辆模型的平顺性时域分析需要

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

第一节均数的抽样误差与标准误 第二节t分布 第三节总体均数的估计 第三节 总体均数的估计 第四节 t 检验和u检验 第五节 两均数的等效检验 第六节 假设检验的基本步骤 及注意事项 第七节 正态性检验 和两样本方差齐性检验

本章主要介绍了数据的计量与类型;数据调查的基本形式和收集 数据的具体技术;问卷设计的原则、程序、问题的形式、设计调查问 卷的技巧、问卷结构以及注意事项:次级数据信息的搜集的来源及特 点等

本章主要介绍了数据的计量与类型;数据调查的基本形式 和收集数据的具体技术;问卷设计的原则、程序、问题的 形式、设计调查问卷的技巧、问卷结构以及注意事项;次 级数据信息的搜集的来源及特点等

研究了分形图像的分析过程,提出合理的分形图像提取流程.利用VisualC++完成了基于Windows平台的分形维数计算程序(Fractal Dimension Calculation Program:FDCP)的设计,并以直线、康托尔三分点集、科赫曲线等分形图形对其进行了标定

1、熟悉数据的计量与类型。 2、掌握各种统计调查方法的特点及其应用条件 3、掌握统计数据的处理流程和各种方法 4、准确应用统计图和统计表显示统计数据的数量特征

第一节均数的抽样误差与标准误 第二节t分布