医学统计学中的SAS程序学习

统计学与数据收集-SAS大学统计学教程

第一章 统计学与数据收集 第二章 基本统计分析 第三章 SPSS的简单应用 第四章 数理统计的基本概念 第五章 假设检验 第六章 方差分析 第七章 回归分析 第八章 时间序列分析 目录

统计分析 2 2024-07-12

统计学入门

抽样与数据 描述性统计 概率主题 离散随机变量 连续随机变量 正态分布 中心极限定理 置信区间 单样本假设检验

算法与数据结构 7 2024-04-30

统计学课程项目

杜克大学统计学课程项目包括： 手写数字识别：基于 SVM 的机器学习项目 La Quinta 和 Denny's：从网站抓取信息 人口统计分析 停车大战：处理 1.7GB 的曼哈顿数据，包含 910 万个观测值的 43 个变量。进行地理编码并使用 SVM 重建纽约市的警区。

统计分析 1 2024-05-20

基础统计学笔记

基础统计学笔记详细记录了数据的收集、分析和解释过程。通过对数据的整理和分析，帮助我们理解数据背后的规律和特征，从而做出准确的决策。笔记涵盖了数据类型、抽样方法、概率论、统计量和参数估计等关键知识点，总共78页，为学习统计学的学生提供了一份完整的学习资料。

统计分析 4 2024-07-15

使用SPSS进行基本统计分析-SAS大学统计学教程

3.3 使用SPSS进行基本统计分析 一. 数据排序 选择菜单Data→Sort Cases 将主排序变量从左侧列表框选到Sort by框中，并在Sort by框中选择升序（Ascending）或降序（Descending）。 示例：某班级男生的身高数据（单位：厘米）171, 182, 175, 177, 178, 181, 185, 168, 170, 175, 177, 180, 176, 172, 165, 160, 178, 186, 190, 176, 163, 183

统计分析 2 2024-07-12

数据挖掘的统计学基础

数据挖掘的统计学基础 这本课件深入浅出地从统计学的视角探讨了数据挖掘的核心概念和方法。它将复杂的统计学理论与实际的数据挖掘应用相结合，为读者理解数据挖掘的本质提供了清晰的框架。 主要内容包括: 探索性数据分析 统计推断与假设检验 预测模型构建 模型评估与选择 适用人群: 对数据挖掘感兴趣，并希望了解其背后的统计学原理的学生、研究人员和从业者。

数据挖掘 2 2024-05-20

多元统计学应用 R

《多元统计学应用 R》教材提供目录索引，方便查阅特定内容。

算法与数据结构 1 2024-05-01

MATLAB版统计学概论

这是一份优秀的数学建模和概率论资料，希望能对大家有所帮助！

Matlab 2 2024-07-27

Matlab中的Peaks函数及其在统计学中的应用

在Matlab中，Peaks函数被广泛应用于统计学研究中。该函数为研究人员提供了一个理想的数据模型。

Matlab 1 2024-07-30