当试验的处理数目K≥3时,不能直接应用t测验及u测验 的两两测验方法进行平均数假设测验的原因有三: 1.当有K个处理平均数时,将有[k(k-1)]/2个差数, 要对这诸多差数逐一进行比较测验,程序实为繁琐。 2.试验误差估计的精确度要受到损失。 3.两两测验的方法会随着K的增加而大大增加犯α错误 的概率

当试验的处理数目K≥3时,不能直接应用t测验及u测验 的两两测验方法进行平均数假设测验的原因有三: 1.当有K个处理平均数时,将有[k(k-1)]/2个差数, 要对这诸多差数逐一进行比较测验,程序实为繁琐。 2.试验误差估计的精确度要受到损失。 3.两两测验的方法会随着K的增加而大大增加犯α错误 的概率

5.1 Markowitz模型 由于R是随机变量,故Y也是随机变量设Y的分布为F(y),概率密度函数为f(y)则有价证券的 Markowitz模型为:

第一章：引言 第二章：概率论与数理统计基础知识 第三章：测量不确定度基础 第四章：测量不确定度的评定 第五章：测量不确定度应用实例

3—1效用的定义和公理系统 一、引言 为什么要引入效用 决策问题的特点:自然状态不确定以概率表示; 后果价值待定:以效用度量。 1无形后果,非数字量(如信誉、威信、出门带伞问题的后果)需以数值度量;

8.1匹配滤波器 8.2最小差错概率接收准则 8.3确知信号的最佳接收机 8.4随相信号的最佳接收机 8.5最佳接收机性能比较 8.6最佳基带传输系统

统计学的目的不只是为了研究样本,而是要通过样本 的结果来推断其所属总体的特征。即统计推断问题。所谓 统计推断就是根据抽样分布律和概率理论,由样本结果 (统计数)对总体特征(参数)进行推论。试验研究所获 得的资料,通常是从样本得到的结果,而我们的目的是希 望知道样本所属总体的情况

11.1.1(单项选择题)甲、乙两人射击,A、B分别表示甲、乙两人射中目标则事件AB表示() A.两人都没射中 B.至少一人没射中 C.两人都射中 D.至少一人射中 (难度:A;水平:a) 11.1.2(单项选择题)设A与B是相互独立的事件,已知P(A)=,P(B)=,则P(A+B)=() A.1 B. C

对比例的推断 数据=(1,,11.0,伯努利(P) 目标一估计P值,成功的概率(或具有某种 性质的总体比例) p=x=在n次观测中成功的个数 Var( p) =p(1-p)/n =pq/n ·方差依赖均值

3.1 基于推理的视觉理解概述 3.1.1 逆向和不适定问题 3.1.2 感知组织现象 3.1.3 视觉识别和推理 3.2 感知组织的基本原理 3.2.1 根据图象关系的显要性进行聚类 3.2.1.1 图象关系非偶然性产生的概率 3.2.1.2 限制计算的复杂性 3.2.2 通过求能量极小进行聚类 3.2.2.1 计算策略 3.2.2.2 感知聚类中的表象 3.2.2.3 聚类能量的计算 3.2.3 根据图象特征推论三维空间结构 3.3 景物结构的模型 3.3.1 部件模型和自然形状表示法 3.3.2 部件识别理论（Recognition-By-Component, RBC）