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中国农业出版社:《生物统计附试验设计》课程教学资源(教材,第三版)第四章 常用概率分布
文档格式:DOC 文档大小:2.07MB 文档页数:23
第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节波松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布
高等教育出版社:《概率论与数理统计》课程教材教学资源(PPT课件讲稿)第二章 随机变量及其分布
文档格式:PPT 文档大小:2.68MB 文档页数:85
§1 随机变量的概念与离散型随机变量 §2 0-1分布和二项分布 §3 泊松分布 §4 随机变量的分布函数 §5 连续型随机变量 §6 均匀分布和指数分布 §7 正态分布 §8 随机变量函数的分布
甘肃农业大学:《生物统计附实验设计》课程教学资源(PPT课件)第4章 常用概率分布
文档格式:PPT 文档大小:1.1MB 文档页数:117
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,重点介绍生物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
建规学院:《房屋建筑学》 第三章(3-2) 建筑剖面设计
文档格式:PPT 文档大小:166.5KB 文档页数:11
一、剖面设计的任务 1分析建筑物的各部分高度和剖面形式 2分析建筑层数的确定 3分析建筑空间的组合和利用 4分析建筑剖面中结构和构造关系 二、建筑剖面图 应包括剖切面和投影方向可见的建筑构造、构 配件以及必要的尺寸、标高等。 平面图上的剖切符号的剖视方向宜向左、向上
佛山科学技术学院:《生物统计附试验设计》课程电子教案(PPT课件讲稿)第四章 常用概率分布
文档格式:PPT 文档大小:1.89MB 文档页数:79
§4~1 事件与概率 §4~2 概率分布(probability distribuution) §4~3 正态分布 normal distribution(高斯分布) §4~4 二项分布 §4~6 样本平均数的抽样分布 §4~7 t分布
《土壤理化分析》课程教学资源(讲义)土壤酸碱度的测定
文档格式:DOC 文档大小:44.5KB 文档页数:7
一、土壤pH的测定 pH的化学定义是溶液中H离子活度的负对数。土壤pH是土壤酸碱度的强度指标,是土 壤的基本性质和肥力的重要影响因素之一。它直接影响土壤养分的存在状态、转化和有效性, 从而影响植物的生长发育。土壤pH易于测定,常用作土壤分类、利用、管理和改良的重要 参考。同时在土壤理化分析中,土壤pH与很多项目的分析方法和分析结果有密切关系,因 而是审查其他项目结果的一个依据
面向21世纪课程教材:《物理学》课程电子教案(PPT课件讲稿,第五版)第十二章 气体动理论(12.6)麦克斯韦气体分子速率分布律
文档格式:PPT 文档大小:337.5KB 文档页数:16
一、测定气体分子速率分布的实验 表示在温度为 的平衡状态下,速率在 附近单位速率区间的分子数占总数的百分比
北京理工大学:《证券学(证券市场概述)》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 股票投资的技术面分析(9-1)技术分析概述
文档格式:PPT 文档大小:1.08MB 文档页数:66
所谓技术分析,是指利用某些历史资料, 对整个证券市场或者某一证券价格未来 的变动方向和变动程度,进行分析和研 判的各种方法的统称。也就是说,它是 直接对证券市场的市场行为所作的分析, 其特点在于应用数学和逻辑的方法,对 市场过去和现在的行为进行研究,从而 探索得出一些规律性的原理和法则,并 据此预测证券市场未来的演化趋势
辽宁农业职业技术学院:《园艺植物病虫害防治》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 园艺昆虫基础知识(2.3)昆虫的分类
文档格式:PPT 文档大小:1.08MB 文档页数:10
一、昆虫分类的依据 生物界分为界、门、纲、目、科、属、种七个基本 阶元。 昆虫是动物界,节肢动物门中的一个纲——昆虫纲。 昆虫翅的质地、形状和对数,口器、触角、足及腹 部附肢和变态类型的变化是分类的重要依据。 昆虫的命名采用双名法,用拉丁文书写,由属名和 种名共同组成。 昆虫的种是昆虫分类的基本单位
基于CEEMDAN–LSTM组合的锂离子电池寿命预测方法
文档格式:PDF 文档大小:1.87MB 文档页数:11
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
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