敏感性試驗(yàn)設(shè)計(jì)是試驗(yàn)設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域的主要研究方向之一,其應(yīng)用背景主要是針對(duì)燃爆產(chǎn)品試驗(yàn)和藥劑試驗(yàn),通過(guò)設(shè)計(jì)若干刺激水平和觀測(cè)對(duì)應(yīng)的二元響應(yīng)數(shù)據(jù),估計(jì)感興趣的特殊刺激水平,如成功響應(yīng)概率p對(duì)應(yīng)的刺激水平,稱其為感度分布的p分位數(shù)。 傳統(tǒng)的敏感性試驗(yàn)設(shè)計(jì)沒有優(yōu)化準(zhǔn)則,而且希望估計(jì)的主要是0.5分位數(shù)。隨著對(duì)研究對(duì)象更高質(zhì)量的
本書章節(jié)安排與“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”普通教科書中的章節(jié)安排基本平行.書中每章的各節(jié)有內(nèi)容要點(diǎn)與評(píng)注、典型例題以及習(xí)題.各章都設(shè)有專題討論,每個(gè)專題以典型例題解析的方式闡述了圍繞該專題的解題方法與技巧.每章末附有單元練習(xí)題,是在前各專題的引領(lǐng)下,對(duì)知識(shí)點(diǎn)融會(huì)貫通、綜合運(yùn)用的體現(xiàn),它包含客觀題和主觀題,客觀題的設(shè)置意在考查對(duì)
本書是結(jié)合工科數(shù)學(xué)教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》編寫的同步訓(xùn)練,共8章,主要內(nèi)容包括:概率論的基本概念、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等內(nèi)容的配套習(xí)題以及詳細(xì)解答.每章分為小節(jié)習(xí)題和自測(cè)題兩大部分.附錄1為2016—2023年全國(guó)碩士研究
這是一本寫給對(duì)概率統(tǒng)計(jì)及應(yīng)用有興趣的非專業(yè)讀者的書,目的是幫助他們理解高科技發(fā)展中概率統(tǒng)計(jì)等概念的意義。本書寫作中以悖論、謬誤、以及一些饒有趣味的數(shù)學(xué)案例作先導(dǎo),引起讀者的興趣和思考,在解答問題的過(guò)程中講述概率論中的基本知識(shí)和原理,及其在物理學(xué)、信息論、網(wǎng)絡(luò)、人工智能等技術(shù)中的應(yīng)用。書中介紹的著名趣味概率問題包括高爾頓
所有應(yīng)用學(xué)科都有一個(gè)共同特點(diǎn):實(shí)踐性。所有科技工作者都有一個(gè)共同目標(biāo):尋找事物的本質(zhì)和變化規(guī)律。在科學(xué)研究中發(fā)現(xiàn)新規(guī)律、在實(shí)際生產(chǎn)中探索新工藝、在產(chǎn)品開發(fā)中尋求最佳決策等,試驗(yàn)是一項(xiàng)重要的實(shí)踐活動(dòng)。試驗(yàn)會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),如何利用數(shù)據(jù)洞悉事物的本質(zhì),如何構(gòu)建合適的模型刻畫事物的發(fā)展規(guī)律,這就是本書要敘述的主要內(nèi)容。《試驗(yàn)
"本書全面系統(tǒng)地闡明了現(xiàn)代多元復(fù)雜數(shù)據(jù)分析理論與方法,反映該專業(yè)國(guó)際前沿研究狀況。內(nèi)容包括多元數(shù)據(jù)可視化方法、矩陣代數(shù)、多元分析基本工具、多元統(tǒng)計(jì)分布、多元正態(tài)分布理論、多元似然方法、多元統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)、多元數(shù)據(jù)因子降維技術(shù)、主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析、多維標(biāo)度分析、聯(lián)合分析以及高維
本書內(nèi)容包括選題背景;與平臺(tái)推薦和評(píng)論系統(tǒng)相關(guān)的已有研究成果;基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的推薦算法設(shè)計(jì);評(píng)論系統(tǒng)中用戶生成圖像對(duì)后續(xù)消費(fèi)者決策所產(chǎn)生的影響;未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。
本書分為8章,內(nèi)容包括時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)知識(shí)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)的常用方法,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用;時(shí)間序列異常檢測(cè)算法的技術(shù)與框架,如何識(shí)別異常的時(shí)間點(diǎn)及多種異常檢測(cè)方法;時(shí)間序列的相似性度量方法、聚類算法;多維時(shí)間序列在廣告分析和業(yè)務(wù)運(yùn)維領(lǐng)域的應(yīng)用,利用OLAP技術(shù)對(duì)多維時(shí)間序列進(jìn)行有效處理,通過(guò)根因分析技術(shù)
"本書是“新時(shí)代大學(xué)數(shù)學(xué)系列教材”之一。本書內(nèi)容包括概率模型、概率公式、隨機(jī)變量、隨機(jī)向量、數(shù)學(xué)期望和方差、大數(shù)定律和中心極限定理、統(tǒng)計(jì)初步、參數(shù)估計(jì)、參數(shù)的區(qū)間估計(jì)、正態(tài)總體的顯著性檢驗(yàn)、總體分布和比例的假設(shè)檢驗(yàn)、線性回歸分析等十二章內(nèi)容,并以工程技術(shù)和科學(xué)研究中廣泛使用的MATLAB及國(guó)產(chǎn)軟件北太天元為例,介紹與本
本書以近鄰思想、同步聚類模型及快速同步聚類算法為研究課題,重點(diǎn)研究了基于近鄰圖與單元網(wǎng)格圖的聚類算法、基于近鄰勢(shì)與單元網(wǎng)格近鄰勢(shì)的聚類算法、快速同步聚類算法、基于Vicsek模型線性版本的同步聚類算法、基于線性加權(quán)Vicsek模型的收縮同步聚類算法、基于分而治之框架與收縮同步聚類算法的多層同步聚類方法和基于ESynC算