概率论中的一些基本概念 简单几率的计算 平均值，平均偏差，散差 二项式分布及其偏差 广延量的平均值 高斯分布 泊松分布

概率统计是从数量上来研究随机现象统计规律的,为了便于 数学上的推导和计算,必须把随机事件数量化,由于随机因素 的影响,使试验出现各种不同的结果,因而用来描述随机事件 量也随着以偶然的方式取不同的值,当把一个随机试验的不同 结果用一个变量来表示时,便得到随机变量。 引入随机变量之后,使我们有可能利用数学分析 的方法来研究随机试验。随机变量是研究随机试验 的有效工具

1．理解总体、个体、简单随机样本和统计量的概念，掌握样本均值、样本方差及样本矩的计算

本章内容 第一节相关分析 第二节回归分析 本章重点 相关系数的计算及回归方程的建立

 9.1 基本概念  9.2 网检和机检  9.3 特征检测  9.4 统计分析  9.5 行为推理  9.6 诱饵系统

一、古典密码 二、古典密码的穷举分析 三、古典密码的统计分析

• Excel的功能 • Excel 的界面特征 • 数据库的管理功能 • 数据统计与分析

6.1 最大值和最小值 82 6.2 求和、乘积和差分 83 6.3 统计命令 85 6.4 排序 88 6.5 统计频数直方图和棒图 88 6.6 区域的三角分解 92 6.7 多边形分析 93

最小值和最大值 以期望线性时间做选择 最坏情况线性时间的选择

Lagrange插值虽然易算,但若要增加一 个节点时,全部基函数l(x)都需要重新 计算