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&4.1 事件与概率 &4.2 随机变量的概率分布类型 &4.3 理论分布 &4.4 抽样分布
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本章在介绍概率论中最基本的两个概念-事件、概率的基础上,重点介绍科学研究中常用的几种随机变量的概率分布-正态分布、二项分布、波松分布以及样本平均数的抽样分布和t分布
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9.1 引言 9.2 模拟信号的抽样 9.3 模拟脉冲调制 9.4 抽样信号的量化 9.5 脉冲编码调制 9.6 增量调制 9.7 时分复用和复接
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第一节 事件、概率和随机变量 第二节 二项式分布 第三节 正态分布 第四节 抽样分布
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引言 随机样本 抽样分布
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1. 二项式分布 Binomial distribution 2. 泊松分布 Poisson distribution 3. 正态分布 Normal Distribution 4. 抽样分布 Sampling distribution
文档格式:PPT 文档大小:520KB 文档页数:57
Section 3.1 Random Variables 随机变量 Section 3.2 The Binomial Distributions 二项分布 Section 3.3 Normal Distributions 正态分布 Section 3.4 Sampling Distributions 抽样分布
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一、基本概念 二、常见分布 三、小结
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一、Fourier变换的几种可能形式 二 、周期序列的DFS及其性质 三、离散傅里叶变换(DFT) 四、离散傅里叶变换的性质 六 、抽样z变换——频域抽样理论 七 、用DFT对模拟信号作频谱分析 八 、序列的抽取与插值
文档格式:DOC 文档大小:241.61KB 文档页数:8
参数估计,通俗地说,就是根据抽样结果来合理地、科学地估计总体的参数很可能是什么?或者在什么范围。点估计:根据样本数据算出一个单一的估计值,用来估计总体的参数值。区间估计:计算抽样平均误差,指出估计的可信程度,进而在点估计的基础上,确定总体参数的所在范围或区间
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