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《经济数学基础》课程教学资源:第十章 随机变量与数字特征(10.4)正态分布
文档格式:DOC 文档大小:76KB 文档页数:6
第四单元正态分布 一、学习目标 通过本节课的学习,了解正态分布的密度函数,标准正态分布及其密度函数、分布函数等概念,熟练进行正态分布的标准正态化,并熟练计算各种正态分布的概率值. 二、内容讲解 1.正态分布
武汉大学:《实变函数》课程教学资源(讲义)第一章 集与集类Rn中的点集(1.2)映射可数集与基数
文档格式:PDF 文档大小:249.73KB 文档页数:11
教学目的 继续介绍集合论的基础内容, 如映射, 基数, 可数集与不 可数集等. 本节要点 一一对应的思想与方法贯穿本节的核心.基数的概念.可数 集的讨论,都要用的一一对应的方法.证明两个不同的集对等, 从而具有相 同的基数, 特别地, 要证明一个集是可数集, 有时需要一定的技巧, 因而 具有一定的难度, 通过较多的例题和习题, 使学生逐步掌握其方法和技巧. 映射 在数学分析课程中我们对函数已经很熟悉. 在数学分析中函数的定义域通常是
《经济数学基础》课程教学资源:第十章 随机变量与数字特征(10.3)连续型随机变量
文档格式:DOC 文档大小:76.5KB 文档页数:7
第三单元连续型随机变量 一、学习目标 通过本节课的学习,了解连续型随机变量的定义和密度函数的性质,会计算相关的概率,并记住两个常见连续型随机变量一均匀分布和指数分布. 二、内容讲解 1.定义3.2连续型随机变量定义
《运筹学》讲义 第二部分 动态规划(Dymamic Programming)
文档格式:DOC 文档大小:301.5KB 文档页数:19
动态规划是解决一类多阶段决策问题的优化方法,也是考察问题的一种途 径,而不是一种算法(如 LP 单纯形法)。因此它不象 LP 那样有一个标准的数 学表达式和明确定义的一组规则,而必须对具体问题进行具体分析处理。 动态规划方法是现代企业管理中的一种重要决策方法。如果一个问题可将 其过程划分为若干个相互联系的阶段问题,且它的每一阶段都需进行决策,则 这类问题均可用动态规划方法进行求解
北京交通大学:2003-2004学年第一学期概率统计(A)期末考试试卷答案
文档格式:DOC 文档大小:651KB 文档页数:10
2003-2004学年第一学期概率论与数理统计(A)期末考试试卷答案 一(本题满分35分,共有5道小题,每道小题7分) 1.掷2颗均匀的骰子,令: A=m4
武汉大学:《实变函数》课程教学资源(讲义)第一章 集与集类Rn中的点集(1.4)Rn中的点集
文档格式:PDF 文档大小:217.28KB 文档页数:9
本节要点由R上的距离给出邻域,内点聚点的定义从而给出开集,闭 集的定义由开集生成一个o代数引入Bore集 Cantor集是一个重要的集,它 有一些很特别的性质.应使学生深刻理解本节介绍的各种集的概念并熟练应 用充分利用几何图形的直观,可以帮助理解本节的内容 本书在一般测度空间的框架下展开测度与积分的理论.但R上的Lebesgue测度与
高等教育出版社:工程数学《线性代数》课程教材PDF电子版(同济大学,第五版)
文档格式:PDF 文档大小:5.87MB 文档页数:173
本书内容分为:行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换与线性方程组向量组的线性相关性、相似矩阵及二次型、线性空间与线性变换等六章,各章均配有一定数量的习题,书末附有习题答案。其中一至五章(除用小字排印的内容外)符合教学基本要求,教学时数约34学时。一至五章中用小字排印的内容供读者选读,第六章较多地带有理科的色彩,供对数学要求较高的专业选用
北京工业大学:《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程电子教案(PPT教学课件)第三讲 第一章 随机事件 第4节 条件概率
文档格式:PPT 文档大小:2.57MB 文档页数:50
这一讲我们介绍了全概率公式、贝叶斯公式它们是加法公式和乘法公式的综合运用,同学们可通过进一步的练习去掌握它们.值得一提的是,后来的学者依据贝叶斯公式的思想发展了一整套统计推断方法,叫作“贝叶斯统计”.可见贝叶斯公式的影响
《数学分析》课程教学资源(教材书籍)第一分册PDF电子书(共五章,1-5章,主编:卓里奇)
文档格式:PDF 文档大小:5.38MB 文档页数:405
第一章 一些通用的数学概念与记号 第二章 实数 第三章 极限 第四章 连续函数 第五章 微分学
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章(8.3)主成分分析
文档格式:PPT 文档大小:438.5KB 文档页数:24
多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析
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