本章主要讲述样本,总体,参数与参数空间;直方图与经验分布函数;统计 内容量,x2分布,t分布和F分布;分位数;正态总体的抽样分布等内容

二重积分的概念和性质 在一元函数积分学中,我们已经知道,定积 分是定义在某一区间上的一元函数的某种特定形 式的和式的极限,由于科学技术和生产实践的发 展,需要计算空间形体的体积、曲面的面积、空 间物体的质量、重心、转动惯量等,定积分已经 不能解决这类问题,另一方面,从数学逻辑思维 的规律出发,必然会考虑定积分概念的推广,从 而提出了多元函数的积分学问题

二重积分的概念和性质 在一元函数积分学中,我们已经知道,定积分是定义在某一区间上的一元函数的某种特定形式的和式的极限,由于科学技术和生产实践的发 展,需要计算空间形体的体积、曲面的面积、空 间物体的质量、重心、转动惯量等,定积分已经不能解决这类问题,另一方面,从数学逻辑思维 的规律出发,必然会考虑定积分概念的推广,从而提出了多元函数的积分学问题

4开集、闭集 若E°=E,则称E为开集(E中每个点都为内点) 若E=E,则称E为闭集(与E紧挨的点不跑到E外) P为E的接触点:Vδ>0,有Opo)E≠Φ

1开集减闭集的差集是开集, 闭集减开集的差集是闭集 证明:利用A-=a∩B, 开集的余集是闭集,闭集的余集是开集, 以及有限个开集的交仍是开集, 有限个闭集的交仍是闭集即得

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

Cantor集 对[0,1]区间三等分,去掉中间一个开区间, 然后对留下的两个闭区间三等分,各自去掉中间一个开区间, 此过程一直进行下去,最后留下的点即为 Cantor集

一、高斯公式 设空间闭区域Ω由分片光滑的闭曲面Σ围成,函数p(x,y,z)、Q(x,y,z)、R(x,y,z)在Q上具有一阶连续偏导数,则有公式

一、高斯公式 设空间闭区域Ω由分片光滑的闭曲面Σ围成,函数P(x,y,)(x,y,)、R(x,y,)在上具有一阶连续偏导数,则有公式

一、重积分的概念 1.证明性质(4),性质(6) 2.证明有界闭区域上的连续函数必可积 3.设Ω是可度量的平面图形或空间立体,f,g在g上连续,证明