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第二单元T检验与x2检验 一、学习目标 通过本课的学习,熟练掌握单正态总体方差未知时均值的检验方法(T检验 法),掌握单正态总体方差的检验方法(x检验法) 二、内容讲解 (T检验法)我们数理统计面对的是随机现象,面对的研究对象总体并不完全了 解,如期望未知,解决的方法有三个:
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第9章随机事件与概率 第一单元随机事件与概率 一、学习目标 通过本节课的学习,知道概率统计是研究随机现象的客观规律的,通过随机事件,认识随机事件发生的可能性大小用数量表示即概率.对随机事件和概率的概念有初步了解 二、内容讲解 随机事件与概率 如,抛硬币试验观察抛硬币,哪个面朝上演示:抛硬币,哪个面朝上,具有不确定性英国数学家皮尔逊做24000次抛硬币试验
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一、填空题(满分15分) 1.已知P(B)=0.3,P(AB)=0.7,且A与B相互独立,则P(A)= 学 2.设随机变量X服从参数为的泊松分布,且P{X=0}=,则= 号: 3.设X~N(2,2),且P(2
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因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用
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一、填空题(满分15分) 1.已知P(B)=0.3,P(AB)=0.7,且A与B相互独立,则P(A)= 学 2.设随机变量X服从参数为二项分布,且P{X=0}=,则p= 号: 3.设X~N(3,02),且PX<0}=0.1,则P{3
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第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换
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第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换
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§1 从现实对象到数学模型 §2 数学建模的重要意义 §3 概率统计相关模型 §4 数学建模的基本方法和步骤 §5 数学建模的特点和分类 §6 数学建模能力的培养
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§1 高等数学相关模型 1.1卫星轨道长度 1.2射击命中概率 1.3人口增长率 §2 线性代数相关模型 2.1投入产出综合平衡分析 2.2输电网络 §3 概率统计相关模型 3.1合金强度与碳含量 3.2年龄与运动能力 3.3商品销售量与价格
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一、随机事件与样本空间 1.随机试验 定义1满足下列条件的试验称为随机试验(用E表示) ①在相同条件下可以重复进行; ②每次试验的结果有多个,并且事先知道所有可能发生的结果; ③每次试验的具体结果不能事先确定;
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