本書共分６篇，第１篇統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識與ＳＡＳ軟件應(yīng)用技巧，介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和學(xué)習(xí)方法、試驗(yàn)設(shè)計(jì)入門、統(tǒng)計(jì)描述、ＳＡＳ軟件應(yīng)用入門、編寫ＳＡＳ實(shí)用程序的技巧、單變量統(tǒng)計(jì)分析和利用SAS／GRAPH模塊繪制常用統(tǒng)計(jì)圖的方法。第２篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與定量資料的統(tǒng)計(jì)分析，介紹了與ｔ檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)和各種方差分析有關(guān)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理方法。第３篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與定性資料的統(tǒng)計(jì)分析，介紹了處理二維及高維列聯(lián)表資料的各種統(tǒng)計(jì)分析 方法，包括卡方檢驗(yàn)、Fisher的精確檢驗(yàn)、典型相關(guān)分析、logistic回歸模型和對數(shù)線性模型等內(nèi)容。第４篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與回歸分析，介紹了回歸分析的種類和選用方法、簡單直線回歸、多項(xiàng)式回歸、簡單曲線回歸、多元線性回歸、協(xié)方差分析、直接試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其資料的回歸分析等有關(guān)內(nèi)容。第５篇生存分析，介紹了生存資料的特點(diǎn)、生存時(shí)間函數(shù)和生存分析 方法的分類等基本概念；生存資料的非參數(shù)分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和參數(shù)模型的回歸分析方法。第６篇多元統(tǒng)計(jì)分析，介紹了主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、聚類分析、判別分析、典型相關(guān)分析。
標(biāo)簽： 分
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：zyt
程序只產(chǎn)生均值為0，方差為1的隨機(jī)數(shù)，要產(chǎn)生均值為E,方差為D的隨機(jī)數(shù)，只要隨機(jī)數(shù)*D+E就可以了。高斯隨機(jī)數(shù)程序還是帶參數(shù)的，參數(shù)是用來描述正態(tài)分布的一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)表。在執(zhí)行程序時(shí)，先生成這個(gè)表（只做一次），而后就可以任意多次地執(zhí)行高斯隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生程序了。使用C是為了保證通用性，如果有人覺得麻煩，可以用C++做個(gè)類，把這些東西都封裝進(jìn)去。另外，如果有人有興趣，也可以把它修改成任意形式分布的連續(xù)隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生程序，修改非常簡單，這里就不提示了。
標(biāo)簽： 程序
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：ruan2570406
本程序是統(tǒng)計(jì)分析中的一個(gè)重要程序，是對兩向分組資料進(jìn)行的方差分析，使用者只需調(diào)入數(shù)據(jù)，即刻可以得到方差分析結(jié)果。
標(biāo)簽： 程序 統(tǒng)計(jì)分析
上傳時(shí)間： 2015-03-16
上傳用戶：caixiaoxu26
統(tǒng)計(jì)軟件包，小型的，可以進(jìn)行方差分析，畫直方圖等。
標(biāo)簽： 統(tǒng)計(jì)軟件
上傳時(shí)間： 2015-03-26
上傳用戶：lingzhichao
用C＋＋實(shí)現(xiàn)的高斯混合模型的算法類，方差矩陣是對角矩陣
上傳時(shí)間： 2015-04-05
上傳用戶：caozhizhi
用Burg算法估計(jì)AR模型參數(shù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)功率譜估計(jì). 形參說明： x——雙精度實(shí)型一維數(shù)組，長度為n，存放隨機(jī)序列。 n--整型變量,隨機(jī)序列的長度。 p--整型變量,AR模型的階數(shù)。 a--雙精度實(shí)型一維數(shù)組，長度為(p十1)。存放AR模型的系數(shù)a(0),a(1),...,a(p)。 v--雙精度實(shí)型指針,它指向預(yù)測誤差功率，即AR模型激勵白噪聲的方差。
標(biāo)簽： Burg AR模型 算法 參數(shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：330402686
計(jì)算ARMA(p，q)模型的功率譜密度。 形參說明： b——雙精度實(shí)型一維數(shù)組，長度為(q+1),存放ARMA(p，q)模型的滑動平均系數(shù)。 a——雙精度實(shí)型一維數(shù)組，長度為(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回歸系數(shù)。 q——整型變量,ARMA(p,q)模型的滑動平均階數(shù)。 p——整型變量,ARMA(p,q)模型的自回歸階數(shù)。 sigma2——雙精度實(shí)型變量,ARMA(p,q)模型白噪聲激勵的方差。 fs——雙精度實(shí)型變量,采樣頻率(Hz)。 x——雙精度實(shí)型一維數(shù)組,長度為len。當(dāng)sign＝0時(shí)，存放功率譜密度；當(dāng)sign＝ 1時(shí)，存放用分貝表示的功率譜密度。 freq——雙精度實(shí)型一維數(shù)組，長度為len。存放功率譜密度所對應(yīng)的頻率。 len——整型變量，功率譜密度的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)。 sign——整型變量,當(dāng)sign＝0時(shí)，計(jì)算功率譜密度；當(dāng)sign＝1時(shí)，計(jì)算用分貝表 示的功率譜密度。
上傳時(shí)間： 2015-04-09
上傳用戶：qiao8960
開發(fā)環(huán)境:C語言 簡要說明:BackProp算法：BP網(wǎng)絡(luò)是反向傳播(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)。它是一種多層前向網(wǎng)絡(luò)，采用最小均方差學(xué)習(xí)方式。這是一種最廣泛應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)。它可用于語言綜合，識別和自適應(yīng)控制等用途。BP網(wǎng)絡(luò)需有教師訓(xùn)練。
標(biāo)簽： Propagation BackProp Back 網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：liuchee
本程序用matlab生成白噪聲，并且基于一個(gè)離散線性隨機(jī)系統(tǒng)的模型生成了y(k)和x(k)，繪制出了x(k|k-1)和x(k)的對比曲線，求出了提前一步預(yù)報(bào)的誤差協(xié)方差陣的穩(wěn)定值
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶：yuchunhai1990
Matlab數(shù)學(xué)計(jì)算，方差分析，單因素方差分析，雙因素方差分析，Matlab統(tǒng)計(jì)工具箱的使用
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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