数理统计

自主模式

  • 什么是随堂模式?

    随堂模式课程一般为每学期一轮次,课程每周更新,作业、考试有截止时间,由课程提供方老师、助教指导,课程完结,成绩由老师确认后,统一发放证书。

  • 什么是自主模式?

    自主模式课程常年开放加入,课件全部开放,作业、考试无截止时间,有学堂在线招募选拔的助教指导,考核通过即可自动获得证书。

来自于: 西北工业大学 | 分类: 计算机(665)物理(206)

课程描述

数理统计是随机数学的范畴,作为计量和定量分析的重要工具,是当代应用型人才不可缺少的知识。为工科研究生后续涉及数据分析的课程及研究打下坚实的理论基础和实用技巧。

什么是认证证书?
免费学习
认证学习
名师签名
实名认证
权威性
纸质证书
付费购买
免费赠送

课程简介

第一章 统计量与抽样分布
1.1 基本概念
1.2 充分统计量与完备统计量
1.3 抽样分布
1.4 次序统计量及其分布
第二章 参数估计
2.1 点估计与优良性
2.2 点估计量的求法
2.3 最小方差无偏估计和有效估计
2.4 区间估计
第三章 统计决策与贝叶斯估计
3.1 统计决策的基本概念
3.2 统计决策中的常用分布族
3.3 贝叶斯估计
第四章 假设检验
4.1 假设检验的基本概念
4.2 正态总体均值与方差的假设检验
4.3 非参数假设检验方法
4.4 似然比检验
第五章 方差分析
5.1 单因素方差分析
5.2 两因素方差分析
第六章 回归分析
6.1 一元线性回归分析
6.2 多元线性回归分析
第七章 多元分析初步
7.1 多元正态分布的定义与性质
7.2 多元正态分布参数的估计与假设检验

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课程章节

第一章 统计量与抽样分布
1.1 基本概念
1.2 充分统计量与完备统计量
1.3 抽样分布
1.4 次序统计量及其分布
第二章 参数估计
2.1 点估计与优良性
2.2 点估计量的求法
2.3 最小方差无偏估计和有效估计
2.4 区间估计
第三章 统计决策与贝叶斯估计
3.1 统计决策的基本概念
3.2 统计决策中的常用分布族
3.3 贝叶斯估计
第四章 假设检验
4.1 假设检验的基本概念
4.2 正态总体均值与方差的假设检验
4.3 非参数假设检验方法
4.4 似然比检验
第五章 方差分析
5.1 单因素方差分析
5.2 两因素方差分析
第六章 回归分析
6.1 一元线性回归分析
6.2 多元线性回归分析
第七章 多元分析初步
7.1 多元正态分布的定义与性质
7.2 多元正态分布参数的估计与假设检验

授课教师

  • 周丙常 西北工业大学 理学院应用数学系 副教授

    周丙常,男,副教授,科研方面主要从事经典随机共振与阈上随机共振的研究。发表SCI检索论文10余篇。2012年12月至2013年12月,受国家留学基金委的资助在澳大利亚南澳大学通讯理论研究所进行为期一年的博士后研究。主持过1项国家自然基金青年项目,参与过多项国家自然基金项目。教学方面,主要承担本科生课程概率论与数理统计,数理统计,多元统计分析,承担研究生专业课程数理统计,多元统计分析,统计决策与应用。指导美国大学生数学建模竞赛获得特等奖一次,特等奖提名两次。

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