第一类:一般意义的统计(普查) 对生产的全鄣1000件产品逐一检验,发现18件次品

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一、填空题(本题共6小题,每小题4分,满分24分把答案填在题中横线上) (1)极限lim xsin=2

研究采用概率论和数理统计知识对实验数据进行处理 (包括搜集、整理、分析、评估等)的方法

1.1 实例引入 1.2 数学-分析工具和思维方式 1.3 地理数学方法的教学内容和主要目标

本课程是电子信息工程、通信工程、计算机及物理等专业本科生的专业基础课，本课程的主要任务是学习常用的半导体器件的结构、导电机制、伏安特性及其主要参数，在此基础上进一步学习各种电子电路的基本组成、工作原理和分析方法，使学生初步掌握电子电路的分析计算和设计方法，以便为学习数字电子技术、高频电路、通信电子线路和信号与系统等后续课程提供必要的基础理论知识。在学习本课程前学生需要具备工程数学、物理和电路分析等方面的知识

 回归（Regression，或Linear Regression）分析变量间的关系，有明确的因果关系假设。  即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，用回归表示自变量对因变量的影响。  如年龄对收入的影响。[解释]  由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

一、准备知识 二、格林公式 三、典型例题分析 四、格林公式在积分学中的地位

一、曲面的面积 二、平面薄板的重心 三、平面薄板的转动惯量 四、典型例题分析