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4.1 概述 4.2 概率的基本概念与定理 4.3 随机变量及其概率分布 4.4 统计参数的估算 4.5 水文频率的计算方法 4.6 相关分析
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 平稳性检验  纯随机性检验
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一、本节知识结构 二、误差的概念、分类与表示法 三、随机误差的统计规律 四、少量数据的统计处理
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导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性
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概率 随机变量与函数 期待值 误差传递
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PAW 与 ROOT 简介 PAW 与 ROOT 的数据结构 PAW 与 ROOT 的图形运算 PAW 与 ROOT 上的随机抽样
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《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源(论文资料)29 基于MCMC模拟的期货最优套保比贝叶斯分析
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《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源(论文资料)56 基于广义极值分布和Metropolis-Hastings抽样算法的贝叶斯MCMC洪水频率分析方法
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《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源(论文资料)06 管理浮动机制下的人民币汇率行为分析——基于贝叶斯MCMC推断法与ESVDJ模型(厦门大学、中山大学)
文档格式:PDF 文档大小:2.23MB 文档页数:7
《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源(论文资料)48 中国商业银行操作风险损失分布甄别与分析——基于贝叶斯MCMC频率方法
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