7.1 字数统计 7.2 编号和项目符号

《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）》

• Excel的功能 • Excel 的界面特征 • 数据库的管理功能 • 数据统计与分析

本书系由国家环保局组细长期从事环境统计工作的工程技术 人员编写,全面系统地介绍了环境统计指标的含义、统计口径和计 算方法。主要有环境统计计算方法总论、大气污染统计、水污染统 计、腹渣污染統计、噪音污染统计、放射性污染统计、其他环境 因煮统计等十一章。重点介绍百余个计算公式及其应用实例 并附有我国各行业单位产品排污量和大量计算图表,具有科学怪 与实用性相结合的特点

根据贝叶斯统计推断理论,提出了运用蒙特卡洛计算机模拟技术构造机械应力、强度功能参数下的可靠度最大熵先验分布的原理和方法.通过对圆柱形螺旋弹簧的可靠度计算实例分析,表明了这一方法具有机械工程实用价值,也为今后机械行业制定分布类型统一规范理论计算机械可靠度提供一种探索思路和理论方法

本书较全面地介绍了现代统计学的理论、方法及其应用技巧。针对多元统计分析方法计算量大和算法复杂的特点，以SAS软件包作为实现复杂统计计算的工具，本书着重介绍各种试验设计方法、统计分析方法及其适用条件、结合具体问题正确选用统计方法的技术以及对计算结果的正确解释和应用。在一切从实际出发的思想指导下，合理调整教材结构和编写形式，把处理同一类问题的统计方法集中到一起讲解，使貌似复杂的统计问题化繁为简，实用方便。本书具有以下独到之处：用计算器和计算机两种计算工具实现统计计算，便于读者选用；针对问题和资料闸述统计方法，有利于读者提高处理实际问题的综合能力；介绍的试验设计类型多，讲解详细，具有很强的可操作性；为读者成功地使用SAS软件提供了一条有效的捷径。根据教学对象的层次和学时数适当取舍内容，本书可作为研究生、本科生、大中专生的统计学教材，高等院校和科研机构的教师、学者、科技人员、生物医学工作者、管理工作者等学习和应用统计方法的参考书；还可作为用SAS软件解决统计问题的实用手册

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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

1 EM optimization method 1.1 EM algorithm 1.2 Convergence 1.3 Usage in exponential families 1.4 Usage in finite normal mixtures 1.5 Variance estimation 1.5.1 Louis method 1.5.2 SEM algorithm 1.5.3 Bootstrap method 1.5.4 Empirical Information 1.6 EM Variants 1.6.1 Improving the E step 1.6.2 Improving the M step 1.7 Pros and Cons