引例一个纸桶中装有10个大小、形状完全相同的球.将球编号为1—10把球搅匀, 蒙上眼睛从中任取一球因为抽取时这些球被抽到的可能性是完全平等的,所以我们没有理 由认为这10个球中的某一个会比另一个更容易抽得,也就是说这10个球中的任一个被抽 取的可能性均为 这样一类随机试验是一类最简单的概率模型,它曾经是概率论发展初期主要的研究对象

在实际问题中,试验结果有时需要同 时用两个或两个以上的rv来描述 例如用温度和风力来描述天气情况. 通过对含碳、含硫、含磷量的测定来研究 钢的成分.要研究这些rv之间的联系,就 需考虑多维r.v及其取值规律—多维分布

Random随机函数的应用 接着是在 Layer11层的第二帧插入一个空的关键 帧,在这一帧里如右图画上提示和按钮。在这 一帧中,下方的9这是个数字都要转换成 按钮符号(Button Symbol),以便游戏者选 择数字。而中间的那个方框,则是用文字工具 (Text Tool)创建的文本域(Text Field), 把这个文本域的属性变量的变量名定为num( 选中文本域后在菜单种选择 Modify--Text Field--> Variable,具体方法参见前面的课程) ,如下图所示设置这个文本域的属性

在实际问题中,对于某些随机试验的结果需要 同时用两个或两个以上的随机变量来描.例 如,为了研究某一地区学龄前儿童的发育情况 ,对这一地区的儿童进行抽查,对于每个儿童 都能观察到他的身高H和体重W.在这里,样本 空间S={e}={某地区的全部学龄前儿童,而 H(e),和W(e)是定义在S上的两个随机变量.又 如炮弹弹着点的位置需要由它的横坐标和纵 坐标来确定,而横坐标和纵坐标是定义在同一 个样本空间的两个随机变量

第一节方差分析的基本思想及应用条件 第二节完全随机设计资料的方差分析 第三节随机单位组设计资料的方差分析 第四节均数间的多重比较 第五节析因设计资料的方差分析 第六节 Bartlett齐性检验 第七节 Excel实现方差分析(实例演示)

分布函数能完整地描述r.v的统计特性,但实际应用中并不都需要知 道分布函数,而只需知道rv的某些特征. 例如: 判断棉花质量时,既看纤维的平均长度又要看纤维长度与平均长度的偏离程度平均长度越长,偏离程度越小,质量就越好;

由于统计量是由样本决定的,而在一 次具体的抽样之前,样本中的每一个分量 都是随机变量,所以,在一次具体的抽样 之前,统计量也是随机变量,也有自己的 分布我们称统计量的分布为

例检验两批灯泡的质量,从中分别随机抽样只,测得使用寿命如下: A:2000150010005001000;B:1501500100010001000 (单位:小时),试比较这两批灯泡质量的好坏. 计算得:平均寿命分别为:A:1200,B:1200

将自由权矩阵思想推广到一类时滞随机系统中,研究了其时滞相关稳定性问题.通过构造新的Lyapunov函数,引入适当的自由权矩阵,推导出系统渐近稳定的时滞相关的充分条件.所得结果完全基于线性矩阵不等式的形式给出,不需要对原系统模型进行变换.数值算例说明了方法的可行性

在前一讲中,我们介绍了有关随机现象的 些基本概念,并说明了概率的含义和统计计算 方法。回忆一下,代表随机现象的样本空间, A为所关心或感兴趣的事件,P(A)为其发生的概 率大小 在本讲,我们将介绍两个简单,但非常有 用的概率模型