《工程中的概率方法》Section2Article6

阶系统的简化 我们将研究的规范性问题是与以下形式的一阶常微分方程组

《工程中的概率方法》Section2Article4

一些思想介绍 假设你有一个简单的问题,如: =xy,其中,v(0)=0 对于应用,你所感兴趣的是从t=0积分到t=lV的特性,对于这个问题,结果是 众所周知的 v(t)=voe (2) 但是,对于我们所关心的大多数问题,其精确的结果是不知道的,对于这种

(1)了解不确定性分析的目的和意义; (2)掌握盈亏平衡分析方法; (3)掌握敏感性分析方法和步骤; (4)熟悉概率分析方法

数理统计的主要任务之一是依据样本推断总体 推断的基本内容包括两个方面:是依据样本寻找 总体未知参数的近似值和近似范围;二是依据样本 对总体未知参数的某种假设作出真伪判断本章先 介绍求近似值和近似范围的方法

一、 BBDBC 二、1、0.62、0.3753、1-p 三、1、(1)A1A2A3或A1-A2-A3; (2)A1+A2+A3; (3)A1A2A3+A1A2A3+A1A2A3+A1A2A3 (4)A1A2A3或A1+A2+A3

前面两章中我们介绍了概率论的基本内容包括古典概型的一些计算方法以及研究随机 现象的有力工具一随机变量。从本章起,我们开始讨论统计学的核心内容,即如何从一些 包含有随机误差,又并不完全的信息中得出科学的、尽可能正确的结论。在一般情况下,所 谓信息就是从实验或调查中得到的数据,这些数据显然带有一些我们既无法控制、也无法避 免的误差

1.问题的提法 众所周知,总体X的全部信息可以通过其分布 函数F(X,θ反映出来,但实际上参数θ往往未知有时 甚至F(X,0)的表达式也未知因此需要根据实际问题 的需要,对总体参数或分布函数的表达式做出某种 假设(称为统计假设),再利用从总体中获得的样本信 息来对所作假设的真伪做出判断或进行检验. 这种利用样本检验统计假设真伪的过程叫做 统计检验(假设检验)

第2.1节随机变量 例2.1.1(1)随机的掷一颗骰子,ω表示所有的样本点, 0:出现1点出现2点出现3点出现4点出现5点出现6点