测量与统计作业指导书.doc
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