3.1变量类别 3.2定义新变量 3.3变量的位处理 3.4搜索被引用变量和删除变量

教学目的:了解多维随机变量的重要性质及其特征,重点介绍二维随机变量的有关结论。包括分布函数的 概念及其性质,二维连续型随机变量密度函数的性质。掌握边缘分布的概念,了解条件分布的概念及其具 体求解方法,了解随机变量相互独立的概念及其意义。掌握二维随机变量函数分布的基本求法

多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析

7.4随机变量的数字特征 7.4.1高散型随机变量的数学期望和方差 7.4.2连续型随机变量的数学期望和方差 7.4.3常见随机变量的数学期望和方差 7.4.4随机变量函数的数学期望和方差

回归分析的原理及应用 在分析化学,特别是仪器分析中,常常需要做工作曲线(也叫标准曲线,或 校正曲线,或检量线)。例如,原子吸收法中作吸光度和浓度的工作曲线,极谱法 中作波高和浓度的工作曲线等等。在分析化学中所使用的工作曲线,通常都是直 线。一般是把实验点描在坐标纸上,横坐标X表示被测物质的浓度,叫自变量。 大都是把可以精确测量或严格控制的变量(如标准溶液的浓度)作为自变量;纵 坐标y表示某种特征性质(如吸光度、波高等)的量,称因变量,一般设因变量 是一组相互独立、其误差服从同一正态分布N(O,2)的随机变量。然后根据 坐标纸上的这些散点(实验点)的走向,用直尺描出一条直线。这就是分析工作 者习惯的制作工作曲线的方法

9.1指针和指针变量的概念 9.2指针变量的定义与应用 9.3数组的指针和指向数组的指针变量 94字符串的指针和指向字符串的指针变量 9.5返回指针值的函数 9.6指针数组与主函数main的形参 9.7函数的指针和指向函数的指针变量

实验的基本变量 一、自变量(independent variable) 二、因变量(dependent variable) 三、额外变量(extra variable)

一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量的后果 四、工具变量法 五、案例

为更好地揭示随机现象的规律性并利 用数学工具描述其规律,有必要引入随机 变量来描述随机试验的不同结果. 例检测一件产品可能出现的两个结果, 也可以用一个离散变量来描述 例电脑寿命可用一个连续变量T来描述

映射方法:将具体的样本空间映射到数集或者 函数集(传统的方法;概率论中常用)。 直接方法:直接指定样本空间为数集或函数集 当样本空间为一维实数集合时,则称该一维实变量为随机变量。 当样本空间为一维复数集合时,则称该一维复数变量为复随机变量当样本空间为高维实数空间时,则称该高维实数空间为随机向量当样本空间为定义于某个数集上的函数组成,则称该函数集合为随机过程