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《田间试验统计》 第六章 次数资料的统计分析
文档格式:DOC 文档大小:403.5KB 文档页数:14
试验资料可分为两种类型,即数量性状资料和质量性状资料。对于 质量性状资料往往难于用数量水平表示,而只能用某种属性性状出现的次数表示。例 如将有芒白粒小麦与无芒红粒小麦杂交,在后代会出现有芒白粒、有芒红粒、无芒白 粒、无芒红粒等植株类型,每一种类型代表一种属性。对于每一种类型的个体,表达 其属性程度,用量值很难测定,而统计各种类型出现的次数却显然是合理而又方便 此外,数量性状有时也能用次数表示
哈尔滨工业大学机电学院:《数控技术》专题讲座——数控技术的基本知识和现代数控的发展方向
文档格式:PPT 文档大小:397KB 文档页数:86
第一部分数控技术的基本概念 1.1数控与数控机床 1.概念数控:数字控制(NCNumerical Control),以数字化信息对机床运动及加工过程进行控制的一种方法。NC已成为数控加工的专用术语
《数学分析》课程教学资源(讲稿)第三章 极限续论
文档格式:PDF 文档大小:192.55KB 文档页数:9
一、数的发展简史 1.自然数的产生:十九世纪数学家 Leopold Kronecker说:上帝创造了整数,其余则是我们人类的事了 2.从自然数系到有理数系: 3.算术连续统假设的建立及其破灭:不可公度性的发现及其深远影响 Pythagoras(约在纪元前六世纪), Hippasus, Leonardo da Vinci称为“无理的数”. Eudoxus, Euclid
电子科技大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 随机事件和概率(1.1)随机事件的直观意义及其运算
文档格式:PPT 文档大小:391KB 文档页数:23
1.1随机事件的直观意义及其运算 一、绪论 数学是研究现实世界中的数量关系和空间形式的科学。 一恩格斯 数学是一种科学语言; 数学是一个有力的工具; 数学是各门科学的基础;
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)数值积分与数值微分
文档格式:DOC 文档大小:216KB 文档页数:48
数值积分与数值微分 6.1求积公式 由定积分的定义可知,连续函 数f(x)在区间[ab]上的定积分近似 值可以表示为[ab]内的一些点 X,×1,x处的函数值 f(Xo,f(×1),f(xn)的加权和或线性组 合,即 f(x)dx≈∑w·∫(x,)
延安大学:《概率论与数理统计》课程PPT教学课件(理工类)第三章 随机变量的数字特征 3.2 随机变量函数的数学期望
文档格式:PPT 文档大小:426KB 文档页数:15
一维离散随机变量函数的数学期望 一维连续随机变量函数的数学期望 二维离散随机变量函数的数学期望 二维连续随机变量函数的数学期望
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(概率论)第一章习题参考解答
文档格式:DOC 文档大小:228KB 文档页数:12
概论论与数理统计 习题参考解答 习题一 8.掷3枚硬币,求出现3个正面的概率 解:设事件A={出现3个正面 基本事件总数n=23,有利于A的基本事件数nA=1,即A为一基本事件, 则P(A)=A==-=0.125 238 9.10把钥匙中有3把能打开门,今任取两把,求能打开门的概率 解:设事件A={能打开门},则A为不能打开门 基本事件总数n=C1o,有利于A的基本事件数n==C2
《C++程序开发教程》课程电子教案(PPT教学课件)第六章 数据结构
文档格式:PPT 文档大小:580.5KB 文档页数:89
在程序设计的过程中,数据的组织和表示是很重 要的,因为数据是程序的处理对象,数据的表示形式 关系到整个程序的运行效率和解决问题的能力,前面 我们已经初步了解了数据的最基本形式-整数、实数 字符、字符串等基本数据类型,也学习了在面向对 象的程序设计环境下,类和对象的构造和组织。下面 我们进一步学习其他在基本数据类型的基础构造出来 的一些复杂数据类型,如数组、指针、结构、共用体 、枚举类型等。使我们在类和对象的设计过程中,可 以运用更多的数据类型
武汉理工大学:《基础化学习题库》第四章作业及解答
文档格式:PDF 文档大小:35.4KB 文档页数:4
、何谓MLn型配合物的逐级稳定常数,累积稳定常数和总稳定常数?它们之间关系如 何? 答:MLn型配合物是逐步形成的,每一步都有配位平衡和相应的平衡常数,这类常数称为 逐级稳定常数。若将逐级稳定常数依次相乘,就可得到各级的累积稳定常数。最后一级累积 稳定常数为各级配合物的总稳定常数
《数值分析》课程教学资源(PPT课件)连分式在数字图像处理中的应用
文档格式:PPT 文档大小:377.5KB 文档页数:3
数字图像处理,即用计算机对图像进行处理。 将一幅物理图像在计算机里用一个数整数矩阵表示, 这个矩阵的每一个元素均是一个像素,每个像素具 有两个属性:位置和灰度。位置是指像素所在的行 和列;灰度是指像素的亮暗程度。由于图像通常是 来自于我们的现实世界,它们可以用数学函数来描 述,因此可以用数学方法对其进行分析和处理
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