本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数线性模型等内容。第４篇试验设计与回归分析，介绍了回归分析的种类和选用方法、简单直线回归、多项式回归、简单曲线回归、多元线性回归、协方差分析、直接试验设计及其资料的回归分析等有关内容。第５篇生存分析，介绍了生存资料的特点、生存时间函数和生存分析 方法的分类等基本概念；生存资料的非参数分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和参数模型的回归分析方法。第６篇多元统计分析，介绍了主成分分析、因子分析、对应分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析。
标签： 分
上传时间： 2013-12-19
上传用户：zyt
程序只产生均值为0，方差为1的随机数，要产生均值为E,方差为D的随机数，只要随机数*D+E就可以了。高斯随机数程序还是带参数的，参数是用来描述正态分布的一个浮点数表。在执行程序时，先生成这个表（只做一次），而后就可以任意多次地执行高斯随机数产生程序了。使用C是为了保证通用性，如果有人觉得麻烦，可以用C++做个类，把这些东西都封装进去。另外，如果有人有兴趣，也可以把它修改成任意形式分布的连续随机数产生程序，修改非常简单，这里就不提示了。
标签： 程序
上传时间： 2013-12-23
上传用户：ruan2570406
本程序是统计分析中的一个重要程序，是对两向分组资料进行的方差分析，使用者只需调入数据，即刻可以得到方差分析结果。
上传时间： 2015-03-16
上传用户：caixiaoxu26
统计软件包，小型的，可以进行方差分析，画直方图等。
标签： 统计软件
上传时间： 2015-03-26
上传用户：lingzhichao
用C＋＋实现的高斯混合模型的算法类，方差矩阵是对角矩阵
上传时间： 2015-04-05
上传用户：caozhizhi
用Burg算法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计. 形参说明： x——双精度实型一维数组，长度为n，存放随机序列。 n--整型变量,随机序列的长度。 p--整型变量,AR模型的阶数。 a--双精度实型一维数组，长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。 v--双精度实型指针,它指向预测误差功率，即AR模型激励白噪声的方差。
上传时间： 2013-12-21
上传用户：330402686
计算ARMA(p，q)模型的功率谱密度。 形参说明： b——双精度实型一维数组，长度为(q+1),存放ARMA(p，q)模型的滑动平均系数。 a——双精度实型一维数组，长度为(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回归系数。 q——整型变量,ARMA(p,q)模型的滑动平均阶数。 p——整型变量,ARMA(p,q)模型的自回归阶数。 sigma2——双精度实型变量,ARMA(p,q)模型白噪声激励的方差。 fs——双精度实型变量,采样频率(Hz)。 x——双精度实型一维数组,长度为len。当sign＝0时，存放功率谱密度；当sign＝ 1时，存放用分贝表示的功率谱密度。 freq——双精度实型一维数组，长度为len。存放功率谱密度所对应的频率。 len——整型变量，功率谱密度的数据点数。 sign——整型变量,当sign＝0时，计算功率谱密度；当sign＝1时，计算用分贝表 示的功率谱密度。
上传时间： 2015-04-09
上传用户：qiao8960
开发环境:C语言 简要说明:BackProp算法：BP网络是反向传播(Back Propagation)网络。它是一种多层前向网络，采用最小均方差学习方式。这是一种最广泛应用的网络。它可用于语言综合，识别和自适应控制等用途。BP网络需有教师训练。
标签： Propagation BackProp Back 网络
上传时间： 2013-12-28
上传用户：liuchee
本程序用matlab生成白噪声，并且基于一个离散线性随机系统的模型生成了y(k)和x(k)，绘制出了x(k|k-1)和x(k)的对比曲线，求出了提前一步预报的误差协方差阵的稳定值
上传时间： 2013-12-15
上传用户：yuchunhai1990
Matlab数学计算，方差分析，单因素方差分析，双因素方差分析，Matlab统计工具箱的使用
上传时间： 2013-12-27
上传用户：225588
