§1 随机变量的概念与离散型随机变量 §2 0-1分布和二项分布 §3 泊松分布 §4 随机变量的分布函数 §5 连续型随机变量 §6 均匀分布和指数分布 §7 正态分布 §8 随机变量函数的分布

1.4事件的独立性 事件的独立性 例1已知袋中有5只红球,3只白球.从袋中有放回地取球两次,每次取1球.设第i次取得白球为事件A;(i=1,2).求

1、理解随机事件和样本空间的概念，熟练掌握事件之间的关系与基本运算； 2、理解事件频率的概念，了解随机现象的统计规律性； 3、理解古典概率的定义，了解概率的统计定义、几何概率的定义，知道概率的公理化定义；

为 Householder矩阵或反射矩阵。可证其具有以下性质: (1)H是实对称的正交矩阵,即H-=H=H; (2)det(H)=-1 (3)H仅有两个不等的特征值±1,其中1是n-1重特征值,-1是单重特征值,w为其相应的特征向量;

§1 复数及代数运算 §2 复数的几何表示 §3 复数的乘幂与方根 §4 区域 §5 复变函数 §6 复变函数的极限和连续性

1、理解显著性检验的基本思想，掌握显著性检验基本步骤和可能产生的两类错误； 2、掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验； 3、知道总体分布假设的

1、设a1+(-1) ,n=1,2,…,a=0 n (1)对下列e分别求出极限定义中相应的N E1=0.1,E2=0.01,E3=0.001

2)式代入(1)式得:+(x-x)(x-x)f[x,x,x](3)为了提高精度,增加节点x2,则

3.5.1 正规方程 3.5.2 Cholesky 分解法 3.5.3 QR 分解法 3.5.4 SVD 分解法

3.3.1 QR 分解的存在性与唯一性 3.3.2 基于 MGS 的 QR 分解 3.3.3 基于 Householder 分解的 QR 分解 3.3.4 基于 Givens 变换的 QR 分解 3.3.5 QR 分解的稳定性