《概率与统计不确定性》课件.ppt

《概率与统计不确定性》;课程简介;概率论基础：随机事件;随机变量及其分布;离散型随机变量;连续型随机变量;多维随机变量;数学期望与方差;协方差与相关系数;特征函数;大数定律;中心极限定理;统计学基础：抽样理论;样本统计量;参数估计：点估计;矩估计法;最大似然估计法;参数估计：区间估计;置信区间的构造;假设检验：基本概念;假设检验：单样本检验;假设检验：双样本检验;方差分析：单因素方差分析;方差分析：多因素方差分析;回归分析：线性回归模型;回归分析：非线性回归模型;相关分析;时间序列分析：基本概念;时间序列分析：平稳性检验;时间序列分析：预测模型;不确定性度量：信息熵;不确定性度量：交叉熵;不确定性度量：KL散度;模糊集理论：基本概念;模糊集理论：隶属函数;模糊集理论：模糊推理;粗糙集理论：基本概念;粗糙集理论：属性约简;粗糙集理论：决策规则;贝叶斯网络：基本概念;贝叶斯网络：结构学习;贝叶斯网络：参数学习;证据理论：基本概念;证据理论：组合规则;证据理论：决策方法;蒙特卡洛方法：基本原理;蒙特卡洛方法：应用实例;灵敏度分析：基本概念;灵敏度分析：方法介绍;风险评估：风险识别;风险评估：风险量化;风险管理：风险应对;概率与统计在工程中的应用;概率与统计在金融中的应用;概率与统计在医学中的应用;概率与统计在人工智能中的应用;案例分析：股票价格预测;案例分析：疾病诊断;案例分析：质量控制;课程总结