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非参数统计方法。

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简介：
该课程资料涵盖了非参数统计学习的各个方面，包括广泛的理论证明和详细的习题解答，这些内容均已获得相关授权。

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  • 非参数统计方法
    优质
    《非参数统计方法》是一本介绍数据分析中不依赖特定分布假设的方法论书籍，适用于多种数据类型和应用场景。 关于非参数统计学习的课程资料包括各种理论证明以及习题答案（已获授权）。
     
  • 非参数统计的方法及应用
    优质
    《非参数统计的方法及应用》一书深入浅出地介绍了非参数统计的基本理论、常用方法及其在实际问题中的广泛应用。本书适合统计学专业师生及相关领域科研人员阅读参考。 《非参数统计：方法与应用》一书作为相关课题的研究成果，在1996年面世。首先，作者在进行国家教委人文社会科学研究“八五”规划项目及博士点基金项目的“我国居民消费结构及倾向研究”的过程中发现，在许多情况下，传统的参数统计方法的应用受到一定限制，例如分析居民的消费行为或收入等级与消费结构之间的关系时。因此，作者开始转向非参数统计方法的研究和应用。 其次，《非参数统计：方法与应用》一书作为教材在多年的教学实践中得到了学生们的广泛喜爱，并且经过多次修订，在最新的版本中引入了SPSS软件进行计算支持。
     
  • KDE高斯核密度估计——非参数方法
    优质
    简介：KDE高斯核密度估计是一种用于概率分布函数估计的统计技术，采用非参数方法来平滑数据点，适用于探索性数据分析和假设检验。 KDE（核密度估计）是非参数估计的一种方法，它使用高斯核函数来进行概率密度的估算，在独立成分分析以及确定控制限的过程中有广泛应用。
     
  • 非参数估计的模式识别方法PPT
    优质
    本PPT探讨了非参数估计在模式识别中的应用，介绍了相关理论基础、算法实现及实际案例分析，旨在为研究者和学生提供深入了解与实践指导。 模式识别中的非参数估计是一种统计方法，在不需要假设数据分布的具体形式的情况下进行数据分析和建模。这种方法特别适用于当理论模型无法准确描述实际问题或者样本量较小的情况。非参数估计技术包括但不限于核密度估计、最近邻算法等，它们能够灵活地适应各种复杂的数据结构，并且在模式识别任务中展现出强大的应用潜力。
     
  • 当代非参数统计学
    优质
    《当代非参数统计学》一书聚焦于非参数统计方法的研究与应用，涵盖了最新理论成果和实际案例分析。适合统计学者、数据分析人员及对此领域感兴趣的读者参考学习。 《现代非参数统计》是All of Nonparametric Statistics的中文版译著，源于作者为研究生课程准备的教学讲义。这本书涵盖了几乎所有现代非参数统计的内容，在国内外都较为罕见。全书共包含10章内容，主要讨论了非参数delta方法和自助法之类的经验CDF、覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数进行非参数推断以及小波和其他适应性方法等内容。
     
  • Python 多个参数非空验证方法
    优质
    本文介绍了如何在Python中实现对多个函数参数进行非空验证的方法，确保程序健壮性和稳定性。 在实际开发过程中经常需要对前端传递的多个参数进行非空校验。可以使用Python提供的`all()`函数来实现这一功能： ```python if not all([arg1, arg2, arg3]): # 当所有传入的参数都不为空时，all() 函数返回 True。 return jsonify(errno=RET.PARAMERR, errmsg=参数不完整！) ``` 以上就是如何使用Python进行多个参数非空校验的方法。希望这能对大家有所帮助。
     
  • 非参数统计（吴喜之著）.xps
    优质
    《非参数统计》由著名统计学家吴喜之教授编著，系统介绍了非参数统计的基本理论与方法，适合统计学及相关专业的高年级本科生和研究生阅读。 我阅读了吴喜之的《非参数统计》这本书，在超星平台上。稍微研究了一下，嘿嘿。
     
  • 非参数统计（吴喜之著）.pdf
    优质
    《非参数统计》由著名统计学家吴喜之教授撰写，全面介绍了非参数统计的基本理论与方法，涵盖秩检验、符号检验等经典内容，并结合实际案例进行深入浅出地讲解。适合统计学专业学生及研究者阅读参考。 每节末尾都有软件使用指南，详细介绍了如何利用R、SPSS和SAS等软件对示例数据进行分析的具体步骤。章节结尾则提供了相关练习题，帮助读者实践所学的检验方法。
     
  • 统计学思维导图汇总：描述性统计、概率、抽样等非参数方法
    优质
    本思维导图全面总结了统计学的核心概念，涵盖描述性统计、概率理论及非参数分析方法等多个方面，适用于学习和复习。 统计学思维导图合集涵盖了描述性统计、概率理论、各种概率分布（如正态分布）、抽样分布、区间估计方法、假设检验流程、两总体均值与比例差异的推断分析，还包括了关于方差的统计推断技巧以及如何比较多个比率。此外，该集合还介绍了独立性和拟合优度检验的方法，并深入探讨了方差分析（ANOVA）、线性回归模型及其残差分析技术。多元回归、时间序列预测方法和非参数统计方法也在其中有所涉及。
     
  • 使用DREM方法估计系统参数
    优质
    本研究介绍了一种名为DREM的方法，用于高效准确地估计动态系统的参数。通过数学变换简化非线性问题，该技术为系统辨识提供了新的视角和解决方案。 drem方法用于对系统参数进行估计。这种方法被多次提到，表明它在相关领域中的重要性和广泛应用性。