一、二维随机变量 二、联合分布 三、边缘分布 四、条件分布 五、相互独立的随机变量 六、两个随机变量函数的分布

本章主要讲述随机变量与分布函数,一维离散型随机变量,连续型随机变量的概 内容率密度,二维随机变量及其分布,边缘分布与随机变量的独立性,随机变量函数的分 布等内容

32二维rv的条件分布 二维离散rv.的条件分布律 设二维离散型rv.(X,y)的分布

一、掌握色谱法的定义和分类。 二、掌握色谱法的重要基本概念：分配系数、容量因子、保留时间、保留体积、死时间、死体积、峰宽、半峰宽、分离度、保留指数等及其相互关系。 三、熟悉四种色谱方法的基本原理和两相的特点。 四、掌握塔板理论的要点及塔板数、塔板高的计算。 五、掌握速率理论的要点，熟悉Van Deemter方程各项意义及影响因素

在同时考虑络合剂离解平衡、金属离子水解平衡及络合平衡间的相互影响的情况下,分析了各离子分布系数理论计算的数学方程式,利用计算机对金属离子加络剂体系中各离子分布系数的计算进行解析,给出了最简便优化的运算方法及程序框图,详细讨论了多元酸络合剂体系中单络合剂及双络合剂的情况,并进一步将结果推广到更普遍的情况,对化学镀镍中常用络合剂体系的离子分布系数进行了计算

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

一、通过本章学习应掌握的问题 1、什么是色谱分离技术? 2、色谱分离技术的分类? 3、什么是色谱柱的理论塔板数以及如何计算理论塔板数? 4、什么是吸附色谱及其分类和基本原理?

第一节 时间序列概述 一、时间序列的意义 二、时间序列的种类 三、时间序列编制原则 四、时间序列的建立 第二节 时间序列分析 一、时间序列分析概念 二、确定性与随机性时间序列分析 三、时间序列分析方法 四、时间序列的应用 第三节 时间序列及其特征识别 一、时间序列与随机过程 二、时间序列的识别判据 三、时间序列特征的识别 第四节 平稳时间序列模型 一、一阶自回归模型 二、一般自回归模型 三、移动平均模型 四、自回归移动平均模型

一、会计报表分析的意义与方法 (一)会计报表分析的意义 会计报表所提供的历史信息本身不能直接 用于决策,报表使用者要作出正确的经济 决策,必须对会计报表所提供的历史数据 进一步加工,进行分析、比较、评价和解 释。 会计报表分析可以揭示报表数字与数字之 间的关系,并指出它们的变动趋势与金额 ,从而提高报表信息的决策相关性

本章介绍了“更高层次”的GIS分析功能,第一节讲述了如何利用基本的 分析,如缓冲区、叠加分析,进行组合,以完成特定的功能。 后面几节分别介绍了空间决策支持系统、专家系统、数据仓库、元胞自动机和空间 定位和配置方面的知识,这些内容,或者在其它的领域已经成熟,或者属于新兴的 领域。在GIS的支持下,实现相关功能,并将其应用于空间分析,可以解决更为 复杂的空间问题