第二单元离散型随机变量 一、学习目标 通过本节课的学习,记住离散型随机变量的定义以及几个常见离散型随机变量,会计算概率分布中的常数和事件的概率. 二、内容讲解 定义3.1离散型随机变量 设X是随机变量,若X可能取有限个值或可列个值,则称X为离散型随机变量,如果离散型随机变量X的可能取值为

第一章 统计和统计数据的收集 第二章 统计数据的整理和展示 第三章 数据的描述性分析 一、绝对数和相对数 二、集中趋势的测定 三、离散趋势的测定 四、数据的形态测定 第四章 概率基础——随机变量及其概率分布 第一节 随机变量的概念及数字特征 第二节 常见的离散型分布 一、两点分布 二、二项分布 第三节 常见的连续型分布 正态分布 x2分布 t分布 F分布 第四节 中心极限定理 第五章 区间估计和假设检验 第六章 相关与回归 多元线性回归 非线性回归模型 第八章 时间数列分析 时间数列的种类和编制方法 时间数列传统分析指标 长期趋势的测定 季节变动、循环变动和剩余变动的测定 时间数列的预测方法

3.1 以概率理论为基础的极限状态设计方法 3.2 受压构件 3.3 局部受压 3.4 轴心受拉、受弯和受剪构件 3.5 配筋砖砌体构件 3.6 配筋砌块砌体构件

第一节 抽样调查概述 一、抽样调查的概念、特点及作用 二、抽样调查中的基本概念 三、抽样调查的一般步骤 第二节 抽样调查的数理基础 一、概率 二、随机变量及其分布 三、大数定律和中心极限定理 四、抽样分布 第三节 抽样误差与参数估计 第四节 抽样调查的组织方式

在勃克斯(A.W.Burks)构筑的描述因果世界的细胞自动机的基础上(属归纳概率逻辑范畴),提出了可综合处理随机不确定性与模糊不确定性的广义细胞自动机与相应的广义归纳逻辑因果模型,解决了原模型中未曾解决的主因判定与因果扰动响应的问题,并找到了它在智能控制中的应用

随机变量分布的类型已知, 需要由观测数据确定 该分布的参数 由观测数据确定随机变量概率分布类型, 并在此 基础上确定其参数 由已有的观测数据难以确定该随机变量的理论分 布形式, 则定义一个实验分布

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

12-3随机变量及分布 一、随机变量的概念 例1:五台电冰箱中有2台是优质品,从中任取3台,考 察取到的3台含有优质品台数的各种可能性。 方法1:取到的优质品台数有三种情况,可以用三个事 件来表示

通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率

一.抽样调查的概念 抽样调查是建立在随机原则基础上,从总体中抽取部分单位进行调 查,并概率估计原理,应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种 调查方法。例如,从某地区全部职工当中随机抽取部分职工,以家庭为 单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料,并依据这些资料推断 出全区职工的收支情况,这就是一种抽样调查