XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抽样分布
区域倾斜也称为广义倾斜
总体分布显示为较暗的 PDF。样本大小为 N=10 的均值估计 X-bar 的抽样分布显示为较浅的 PDF（类似于最后一张幻灯片上的直方图）。如果 sigma 是总体分布的标准差，那么 sigma 除以 N 的平方根就是 X-bar 抽样分布的标准差。根据中心极限定理，该分布渐近正态，随着 N 的增大，越来越接近正态。
应用人工智能（AAI）
AAI 500 | 人工智能的概率和统计 学分：3 可重复性：否 本课程介绍概率和统计概念及其在解决实际问题中的应用，以及 Python 编码的介绍。这门入门课程提供了概率和统计应用的坚实背景，这将成为高级 AI 方法的基础。将涵盖统计概念、概率论、随机和多变量、数据和抽样分布、描述统计和假设检验。此外，本课程还将介绍如何使用 Python 进行基本统计。涵盖的主题包括数据的数字和图形描述、概率元素、抽样分布、概率分布函数、总体参数估计和假设检验。本课程将把从文本、案例研究和标准组织流程中学到的知识与实际的问题解决技能相结合，以呈现、构建和规划问题，就像在大型企业中呈现的那样，并执行结构化分析过程中的步骤。最终的团队项目还将涵盖团队合作、专业演示和学术写作。
本科学位课程 B 的教学大纲......
1 描述统计：a) 集中趋势测量 - 分组和非分组数据；平均值、样本平均值 - 加权平均值；中位数、四分位数、b) 十分位数和百分位数、箱线图、众数变异测量 - 离差、范围、标准差、总体与样本方差和标准差、偏度、峰度。2 概率和抽样分布简介：a) 分配概率的方法、概率空间、概率模型的条件、事件、简单和复合、概率定律、概率密度函数、累积分布函数、平均值和方差的预期值。边际、联合、联合和条件概率，贝叶斯定理 b) 随机变量、离散和连续分布、期望、分布矩、二项分布、泊松分布、均匀分布和正态分布、二项分布的正态近似、多个随机变量的分布、联合分布矩、独立性、协方差、相关系数、中心极限定理。3 假设检验：a) 总体参数的大样本估计和假设检验：估计总体均值和差异的基础知识；估计比例和差异；总体均值、差异的大样本检验；比例、差异的大样本检验。b) 总体方差的估计：方差的抽样分布，
人工智能与数据科学研究生课程（AI＆DS）
人工智能（AI）和数据科学（DS）需要强大的数学基础，才能清楚地理解，简洁地表达，并严格地创新了上世纪在AI/DS广阔领域发展的算法和框架的大量算法和框架。本课程重新审视并重建了其中的一些数学基础，以进行严格的研究，直观的理解，对算法的正式交流以及在AI/DS中表达未来。本课程将概率和统计数据的基本概念与AI和计算机科学的应用有关。主题包括概率理论的基础，离散和连续的随机变量，抽样分布，大数量定律，中心极限定理，点估计，置信区间，假设检验和回归分析。2。编程简介
![信息系统信息技术学士 [BIT] (12133215)](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f78465e23bc301d3cd15068d0b77945bf64e2c34.webp)
信息系统信息技术学士 [BIT] (12133215)
简单统计分析：数据收集和分析：样本、制表、图形表示、描述位置、分布和偏度。概率和分布理论简介。抽样分布和中心极限定理。统计推断：基本原理、单样本和双样本情况下的估计和检验（参数和非参数）。实验设计简介。单向和双向设计、随机区组。多元统计分析：双变量数据集：曲线拟合（线性和非线性）、增长曲线。简单回归情况下的统计推断。分类分析：测试拟合优度和列联表。多元回归和相关性：模型的拟合和检验。残差分析。计算机素养：在数据分析和报告撰写中使用计算机软件包。
生物技术学士（02133403）
简单统计分析：数据收集和分析：样本、制表、图形表示、描述位置、分布和偏度。概率和分布理论简介。抽样分布和中心极限定理。统计推断：基本原理、单样本和双样本情况下的估计和检验（参数和非参数）。实验设计简介。单向和双向设计、随机区组。多元统计分析：双变量数据集：曲线拟合（线性和非线性）、增长曲线。简单回归情况下的统计推断。分类分析：测试拟合优度和列联表。多元回归和相关性：模型的拟合和检验。残差分析。计算机素养：在数据分析和报告撰写中使用计算机软件包。
M. Tech。微电子 b''
co1应用与统计推断有关的概念，例如随机抽样和采样分布。CO2根据样本估算分布的参数，并进行假设检验，回归分析，相关性和方差分析。 CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率，动态概率的问题。 CO4使用随机过程的知识，提出现实生活中的问题并确定长期概率。 co5基于毒物过程，估计排队系统统计推断的各种性能度量：随机抽样，抽样分布，参数估计和假设检验，回归，相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。 静态概率，动态概率。 状态分类，马尔可夫过程的链。 马尔可夫系统的稳定性，限制行为，随机步行。 泊松过程：假设和衍生，相关分布，出生和死亡过程。 排队系统，一般概念，M/M/1模型和M/M/S，稳态行为，瞬态行为。 参考：1。 Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。 J.Medhi，“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，CO2根据样本估算分布的参数，并进行假设检验，回归分析，相关性和方差分析。CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率，动态概率的问题。CO4使用随机过程的知识，提出现实生活中的问题并确定长期概率。co5基于毒物过程，估计排队系统统计推断的各种性能度量：随机抽样，抽样分布，参数估计和假设检验，回归，相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。静态概率，动态概率。状态分类，马尔可夫过程的链。马尔可夫系统的稳定性，限制行为，随机步行。泊松过程：假设和衍生，相关分布，出生和死亡过程。排队系统，一般概念，M/M/1模型和M/M/S，稳态行为，瞬态行为。参考：1。Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。 J.Medhi，“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。J.Medhi，“随机过程”。3。A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，A. Papoulis和S.U.Pillai，概率，随机变量和随机过程，
v2.3 发布说明 - 水文工程中心
有效记录长度 (ERL) 可定义为“产生与给定的历史数据和系统数据组合相同的均方误差 [或分位数方差] 的系统数据的年数”（Cohn and Stedinger，1986 5）。当所有输入数据都是系统的（即精确的）时，ERL 就等于记录长度。当某些输入数据包含流量间隔、删失或区域偏差信息时，ERL 是未知的，必须进行估算。存在各种基于随机（蒙特卡罗）的方法，用于对分析流量频率曲线中的不确定性进行建模。这些模型通常用于支持各种风险知情决策。一些示例包括流域分析工具 (HEC-WAT 6 )、洪灾减少分析 (HEC-FDA 7 ) 和水库频率分析 (RMC-RFA 8 )。 ERL 通常用作输入参数，使用诸如引导法（Efron，1979 9 ）或参数抽样分布（USACE，2016 ）等技术对流量频率曲线中的不确定性进行建模。版本 2.3 中添加了一种新的 ERL 计算方法，当包含流量间隔、审查和/或区域偏差信息时，该方法可以计算出更准确的 ERL 估计值，如下图所示。有关此更改以及示例应用程序的更多信息，请参见此处 10 。
技术硕士课程大纲能源学院...
课程内容 第一单元（16 个接触时段） 研究的意义和目标、优秀研究的标准、研究的意义、研究的类型、研究方法：历史方法、案例研究方法、调查方法和实验方法。 研究过程、研究问题的确定和制定、文献综述的相关性。 假设：类型和特点。 研究设计：优秀研究设计的需要、特点和特性。 不同的研究设计：描述性、探索性和实验性。 抽样调查设计：人口普查和抽样调查的概念、抽样和非抽样误差、概率和非概率抽样设计及其类型。 第二单元（16 个接触时段） 测量和缩放技术：定性和定量数据的测量尺度、缩放技术：比较和非比较、多维缩放。 数据收集：收集原始数据和次要数据的方法、问卷设计。 数据准备过程：编辑、编码、分类、制表和图形表示。描述性统计：集中趋势测量、离散度测量和关系测量。属性关联。概率分布的概念，正态分布、二项分布和泊松分布。第三单元（16 个接触期）矩阵、向量和微积分的基本知识。推论统计：点和区间估计、样本量的确定。抽样分布。I 类和 II 类错误。假设检验程序、t 检验、z 检验、卡方检验、F 检验、方差分析。回归分析：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归。多重共线性问题。因子分析：质心和主成分方法。撰写科学报告、撰写研究项目提案、学术道德和剽窃、知识产权和专利法。