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文库(990)
清华大学:《概率统计》课程教学资源(PDF电子讲义课件,制作:李东风,共九章)
文档格式:PDF 文档大小:2.06MB 文档页数:260
• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析
清华大学:《概率统计》课程教学资源(考研辅导讲义)第三讲 多维随机变量及其概率分布
文档格式:PDF 文档大小:52.66KB 文档页数:4
第三讲多维随机变量及其概率分布 内容提要 (1)联合分布函数与边缘分布函数(关系与性质) (2)二维离散型随机变量(联合分布律及性质边缘分布,条件分布,独立性判断) (3)二维连续型随机变量(联合密度函数及性质,概率计算,边缘密度,条件分布及密度,独立性判断) (4)独立随机变量及相关性质(独立性判断,相关计算) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合和、商、积与极值的分布) (6)常见的两个二维分布(二维均匀,二维正态以及它们的相关性质)
《抽样调查》课程PPT教学课件:第二章 概率与概率分布(2.1)概率的概念及其基本运算规则
文档格式:PPT 文档大小:99KB 文档页数:1
一.概率的概念 自然界和社会上的现象一般分为两类,一类称为必然现象如:水在一 个大气压下加热到摄氏100 必然沸腾,同性电荷必然相互排斥等等。另一 类称为随机现象,即带有随机性、偶然性的现象。如:抛掷一枚均匀的硬 币,其结果可能是整面朝上,也可能是反面朝上,事先无法肯定
《抽样调查理论与方法》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 概率与概率分布 §1 概率的概念
文档格式:PPT 文档大小:99KB 文档页数:1
一、概率的概念 自然界和社会上的现象一般分为两类,一类称为必然现象如:水在一 个大气压下加热到摄氏100必然沸腾,同性电荷必然相互排斥等等。另一 类称为随机现象,即带有随机性、偶然性的现象。如:抛掷一枚均匀的硬 币,其结果可能是整面朝上,也可能是反面朝上,事先无法肯定。又如, 袋中装有红色和白色两种球,从中任意取出一只,取出的球可能是红色也 可能是白色,事先无法肯定等等
《抽样调查》课程PPT教学课件:第二章 概率与概率分布(2-1)概率的概念及其基本运算规则
文档格式:PPT 文档大小:99KB 文档页数:1
一.概率的概念 自然界和社会上的现象一般分为两类,一类称为必然现象如:水在一 个大气压下加热到摄氏100 必然沸腾,同性电荷必然相互排斥等等。另一 类称为随机现象,即带有随机性、偶然性的现象。如:抛掷一枚均匀的硬 币,其结果可能是整面朝上,也可能是反面朝上,事先无法肯定
《决策分析》第二章 主观概率和先验分布
文档格式:DOC 文档大小:1.06MB 文档页数:6
2-1基本概念 概率( probability 频率 fn(A)==Na/N P(ALim fn(A) 古典概率的定义 2. Laplace在《概率的理论分析》(1812)中的定义 P(A==k/N 式中,k为A所含基本事件数 N为基本事件总数 适用条件
北京交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件)第二章 随机变量及其分布(2.4)连续型随机变量的概率密度
文档格式:PPT 文档大小:1.06MB 文档页数:59
2-4连续型随机变量的概率密度 一、概率密度及其性质 1、指数分布 2、均匀分布 3、正态分布与标准正态分布
《概率论》课程教学资源(教案讲义)第二章 随机变量及其概率分布 2.6 关于分布函数 第三章 随机向量及其概率分布 3.1 连续型随机向量及其概率密度函数 3.2 离散型随机向量及边缘分布函数
文档格式:PDF 文档大小:158.15KB 文档页数:7
《概率论》课程教学资源(教案讲义)第二章 随机变量及其概率分布 2.6 关于分布函数 第三章 随机向量及其概率分布 3.1 连续型随机向量及其概率密度函数 3.2 离散型随机向量及边缘分布函数
《概率论与数理统计》课程PPT教学课件:第二章 随机变量及其分布(2.2)离散型随机变量及其概率分布
文档格式:PPS 文档大小:599KB 文档页数:49
定义若随机变量X的可能取值是有限 个或可列个,则称Ⅹ为离散型随机变量 描述ⅹ的概率特性常用概率分布或分布律
西安建筑科技大学:《概率论与数理统计》课程教学课件(PPT讲稿)第2章 随机变量及其分布 2.2 离散型随机变量的概率分布
文档格式:PPT 文档大小:1.2MB 文档页数:24
离散型随机变量是指只能取有限个或可列个数值的随机变量.要掌握离散型随机变量X的分布规律或概率分布,就必须且只需知道X的所有可能取值以及取每一个可能值的概率.
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