对求解问题本身就具有概率和统计性的情况,例如中子在介 质中的传播,核衰变过程等,我们可以使用直接蒙特卡洛模拟 方法。该方法是按照实际问题所遂循的概率统计规律,用电子 计算机进行直接的抽样试验,然后计算其统计参数直接蒙特 卡洛模拟法最充分体现出蒙特卡洛方法无可比拟的特殊性和优 越性,因而在物理学的各种各样问题中得到广泛的应用

问题的提出 在前述各章中我们假定随机扰动项服从均值=0,方差 等于(常数),独立同分布。但是,并没有假定随机扰 动项服从何种具体的分布。 由于没有假定服从何种具体的分布,因而无法计算随 机扰动项取不小于某值的概率,因而也无法计算估计量 取某种值的概率,也就无法对统计量进行假设检验和进 行区间估计

一、填空题(每题3分) 1.信息出现的概率越小,则包含的信息就越某消息的概率为1/64,其信 息为 bit. 2.125μs内传输256个二进制码元,其信息传输率为 若该信码在2s 内有3个码元产生误码,其误码率为

2.3连续型随机变量 一、连续型rv的概念 定义设是随机变量,若存在一个非负可积函数(x),使得 其中F(x)是它的分布函数则称x是连续型rv,f(x)是它的概率 密度函数(p.d.f.),简记为df

设X是一个离散型随机变量,它可能取 的值是x1,2,… 为了描述随机变量,我们不仅需 要知道随机变量X的取值,而且还应知道 X取每个值的概率

一、例限期采购问题(随机型) 某部门欲采购一批原料,原料价格 原料价格(元)概率p 在五周内可能有所变动,预测得每 种价格的概率如右表所示,试问该

一、非概率抽样聊 1、简单易行并且经济的获得晶的方法,不完使用非率样的最大问n用非都率抽样从总体中抽选单位可能会导激较大的偏整b在社调中非经常使用市研人员经扣非率抽样作为种省快的方法来代新率抽

3.1 极限状态 3.2 按近似概率的极限状态设计方法 3.3 实用设计表达式

6.1 概述 6.2 贝叶斯概率基础 6.3 贝叶斯问题的求解 6.4 简单贝叶斯学习模型 6.5 贝叶斯网络的建造 6.6 贝叶斯潜在语义模型 6.7 半监督文本挖掘算法

§1 高等数学相关模型 1.1卫星轨道长度 1.2射击命中概率 1.3人口增长率 §2 线性代数相关模型 2.1投入产出综合平衡分析 2.2输电网络 §3 概率统计相关模型 3.1合金强度与碳含量 3.2年龄与运动能力 3.3商品销售量与价格