由于统计量是由样本决定的,而在一 次具体的抽样之前,样本中的每一个分量 都是随机变量,所以,在一次具体的抽样 之前,统计量也是随机变量,也有自己的 分布我们称统计量的分布为

塞曼效应 1896年塞曼( Zeeman)发现当光源放在足够强的磁场中时,原来的一条光谱线分裂成几条」 光谱线,分裂的谱线成分是偏振的分裂的条数随能级的类别而不同。后人称此现象为塞曼效 早年把那些谱线分裂为三条而裂距按波数计算正好等于一个洛伦兹单位的现象叫做正 常塞曼效应(洛伦兹单位L=eB/4mc)。正常塞曼效应用经典理论就能给予解释

糖 糖类物质是含多羟基的醛类或酮类化合物及缩聚物和某些衍生物的总称。 单糖 凡不能被水解成更小分子的糖为单糖。单糖又可根据糖分子含碳原子数多少分类，在自然界分 布广、作用大的是五碳糖和六碳糖，分别称为戊糖和己糖。核糖、脱氧核糖属戊糖，葡萄糖、果糖和半乳 糖为己糖

第一单元统计量的分布 一、学习目标 通过本课学习,知道统计量的概念,正态分布数值表、T分布、x分布,查 表求临界值. 二、内容讲解 1.总体、样本和统计量 总体个体样本样本容量样本值

定义1n个有顺序的数a1,a2,an所组成的有序数 组 a= (a a2,,) 称为n维向量。数a,a2,…,an叫做向量a的分量,a 称为向量a的第i个分量。若一个向量的分量都为实 数,则称此向量为实向量;若向量的分量为复数, 则称此向量为复向量。本章只讨论实向量。一般我 们用小写黑体字母a,,或带箭头的小写字 母 a表示向量

若随机变量的分布函数F(x)恰好是某个 非负函数(x)在(∞,x)上的积分,即 则称ξ为连续型随机变量,称q(x)为的分布 密度(简称密度),也有称概率密度的,并称ξ 的分布为连续型分布

§1 共形映射的概念  1. 曲线的切线  2. 导数的几何意义  3. 共形映射的概念 §2 分式线性映射  1. 分式线性映射的定义  2. 分式线性映射的性质

前面建立的模型都用了考察对象在系统中的均匀分布假设。这种方法建模被称为集中参数法 考虑个体差异(或分布差异)的建模方法被称为分布参数法。分布参数法用于连续变量的问题时,得到的通常都是 偏微分方程,无论建模还是求解都比较困难。仅举两个简单例子,来说明这种方法的应用

8.1DEM的基本概念 8.2 DEM的建立 8.3DEM的内插方法 8.4数字地形分析 -8.4.1基本因子分析 -8.4.2地形特征分析 -8.4.3流域分析 -8.4.4可视性分析

积分因子法求解微分方程 通过例子进一步理解积分因子法 分项组合求积分因子 变量分离方程的解法和应用