测量与统计作业指导书.docVIP

测量与统计作业指导书

TOC\o1-2\h\u4772第一章测量原理与技术 3

153071.1测量概述 3

46241.2测量误差分析 3

158791.3测量不确定度评估 4

5091.4测量技术的应用 4

8700第二章统计基础理论 4

297072.1统计概述 4

180932.2数据的收集与整理 5

60252.3统计图表的制作 5

84762.4概率论基础 5

19613第三章描述性统计分析 6

315813.1常见统计量度 6

321333.2数据分布特征 6

95423.3数据的离散程度 7

222793.4数据的分布形态 7

27558第四章假设检验 7

3374.1假设检验的基本概念 7

46484.2单样本假设检验 8

176154.3双样本假设检验 8

115904.4假设检验的注意事项 8

8903第五章方差分析 9

258625.1方差分析的基本原理 9

265505.2单因素方差分析 9

118515.3多因素方差分析 9

117235.4方差分析的应用 10

14337第六章回归分析 10

143156.1回归分析概述 10

293046.2线性回归分析 10

46436.2.1线性回归模型的定义 10

27146.2.2线性回归模型的估计 10

26866.2.3线性回归模型的检验 11

163626.3多元线性回归分析 11

280426.3.1多元线性回归模型的定义 11

295546.3.2多元线性回归模型的估计 11

30956.3.3多元线性回归模型的检验 11

325086.4非线性回归分析 11

317436.4.1非线性回归模型的定义 11

80196.4.2非线性回归模型的估计 11

214806.4.3非线性回归模型的检验 12

20839第七章实验设计 12

251877.1实验设计的基本原则 12

167567.2完全随机设计 12

89287.3随机区组设计 12

93907.4多因素实验设计 12

1859第八章时间序列分析 13

227778.1时间序列概述 13

89948.1.1时间序列数据的特点 13

173378.2时间序列的平稳性检验 13

281478.2.1自相关函数检验 13

286028.2.2平稳性检验统计量 14

152858.3时间序列的预测方法 14

111998.3.1移动平均法 14

183968.3.2指数平滑法 14

138938.3.3自回归模型（AR） 14

195818.3.4误差修正模型（ECM） 14

103468.4时间序列分析的应用 14

123108.4.1经济预测 14

84868.4.2金融分析 14

262188.4.3气象预报 15

315428.4.4交通运输 15

17722第九章聚类分析 15

274949.1聚类分析概述 15

214879.2常见聚类方法 15

46359.2.1Kmeans聚类 15

54899.2.2层次聚类 15

87859.2.3密度聚类 15

14629.3聚类分析的步骤 15

44599.3.1数据预处理 16

43059.3.2选择聚类方法 16

78049.3.3确定聚类个数 16

142269.3.4聚类分析 16

135659.3.5聚类结果评估 16

301869.4聚类分析的应用 16

35919.4.1市场分析 16

250139.4.2生物信息学 16

195959.4.3图像处理 16

278039.4.4机器学习 16

29728第十章主成分分析 17

1897910.1主成分分析概述 17

2236110.2主成分分析的方法 17

1719510.2.1基本原理 17

1684010.2.2特征值与特征向量 17

1904610.2.3主成分个数的选择 17

79110.3主成分分析的步骤 17

40410.3.1数据标准化 17

2761010.3.2求解协方差矩