分布函数能完整地描述随机变量的统 计特性,但实际应用中,有时并不需要知道 分布函数而只需知道随机变量的某些特征 例如: 判断棉花质量时,既看纤维的平均长度 又要看纤维长度与平均长度的偏离程度 平均长度越长,偏离程度越小,质量就越好;

在科学试验、生产实践和社会生活中,影响一个事件的因素往往很多。例如,在工业 生产中,产品的质量往往受到原材料、设备、技术及员工素质等因素的影响;又如,在工 作中,影响个人收入的因素也是多方面的,除了学历、专业、工作时间、性别等方面外, 还受到个人能力、经历及机遇等偶然因素的影响.虽然在这众多因素中,每一个因素的改 变都可能影响最终的结果,但有些因素影响较大,有些因素影响较小故在实际问题中

1、行列式 1.n行列式共有n2个元素,展开后有n!项,可分解为2行列式 2.代数余子式的性质: ①、A,和a的大小无关 ②、某行(列)的元素乘以其它行(列)元素的代数余子式为0; ③、某行(列)的元素乘以该行(列)元素的代数余子式为|A| 3.代数余子式和余子式的关系:M=(-1)AA=(-1)M 4.设n行列式D:

2.1随机变量的直观意义与定义 一、随机变量定义 随机变量的实例 上述变量都定义在样本空间上具有以下特点: (1)变量的取值由随机试验的结果来确定; (2)取各数值的可能性大小有确定的统计规律性

冯·诺伊曼J(1903~1957) 著名数学家.1903年生于匈牙利布达佩斯,1957年2月在华 盛顿因病去世 诺伊曼从小就显示出数学天才,1921年入柏林大学,1923年 入瑞士苏黎世联邦工业大学学习化学,在此期间开始研究数 理逻辑,1926年春在布达佩斯大学获博士学位.之后相继在 柏林大学、汉堡大学和普林斯顿大学任教,1933年成为普林 斯顿高等研究所教授.第二次世界大战期间,曾任研制原子 弹顾问,参加研制计算机

本章主要讲述点估计(矩法估计,极大似然估计);估计量的评价准则(无 偏性,最小方差性和有效性,其它几个准则);区间估计(区间估计的一般步 骤,单个正态总体参数的区间估计,双正态总体参数的区间估计,非正态总体参 数的区间估计)等内容

出于减小试验误差的目的,试验者可以通过局部控制技术控制试验地土壤肥力的梯度影 响,以及通过小区技术控制无规律的斑块状土壤肥力变化影响。但在试验完成以后,仍然会 有对试验结果预料之中或预料之外的影响,此时,对这些外界影响的消除或减小统计学上称 之为统计控制。本章就通称为统计控制技术的异常数据的检测和协方差分析予以介绍 第一节试验资料中异常数据的检测 异常数据( Outlier):误差超出误差分布允许概率限的变数资料,称之为异常数据

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计(OLS) 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题，基于D-S证据理论，提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先，结合高炉生产过程和悬料现象，分析悬料形成的内在机理；其次，通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据，再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据；最后，基于D-S证据理论完成主客观证据融合，实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力，能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确

前面讨论了参数的点估计,它是用样本算出的一个值去估计未知参数即点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值,它没有给出这个近似值的误差范围 例如,在估计某湖泊中鱼的数量的问题中,若根据一个实际样本,利用最大似然估计法 估计出鱼的数量为50000条,这种估计结果使用起来把握不大实际上鱼的数量的真值可 能大于50000条,也可能小于50000条且可能偏差较大 若能给出一个估计区间,让我们能较大把握地(其程度可用概率来度量之)相信鱼的数量 的真值被含在这个区间内,这样的估计显然更有实用价值