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《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义)第四章 随机变量的数字特征
文档格式:DOC 文档大小:334KB 文档页数:5
教学目的:了解随机变量数字特征这个概念引入的必要性,掌握如下数字特征的定义:数学期望,方差, 协方差,矩,相关系数。知道各种数字特征所表达的实际意义,了解它们之间的联系与区别,各自的使用 范围与领域。掌握协方差矩阵,并了解其在多元统计分析中的重要地位
《概率论与数理统计》课程教学资源(电子教案)前言
文档格式:DOC 文档大小:23.5KB 文档页数:2
《概率论与数理统计》是研究随机现象数量规律的数学学科,理论严谨,应用广泛,发展 迅速。目前,不仅高等学校各专业都开设了这门课程,而且从上世纪末开始,这门课程特意被国 家教委定为本科生考研的数学课程之一,希望大家能认真学好这门不易学好又不得不学的重 要课程。 概率(或然率或几率)——随机事件出现的可能性的量度,其起源与博弈问题有关
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)辛钦
文档格式:DOC 文档大小:19KB 文档页数:1
辛钦,A..(1894~1959) 苏联数学家与数学教育家现代概率论的奠基者之一在分析 学、数论及概率论对统计力学的应用方面有重要贡献 辛钦1894年7月生于莫斯科1959年11月卒于莫斯科他 1916年毕业于莫斯科大学并先后在本校及苏联科学院捷克 洛夫数学研究所工作,1927年成为教授,1939年当选为苏联 科
浙江大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿,第三版)第四章 随机变量的数字特征
文档格式:PPT 文档大小:610KB 文档页数:30
第四章随机变量的数字特征 数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出
《医学统计学》课程教学资源:总体均数的估计与假设检验练习题
文档格式:DOC 文档大小:241.5KB 文档页数:12
一、最佳选择题 1.(C)小,表示用该样本均数估计总体均数的可靠性大。 A.B.C.od..四分位数间距 2.两样本均数比较的t检验,差别有统计意义时,P越小,说明(C) A两样本均数差别越大 B两总体均数差别越大 C越有理由认为两总体均数不同 D越有理由认为两样本均数不同 E越有理由认为两总体均数相同
《概率论与数理统计》课程教学资源(模拟试卷)模拟题1
文档格式:PPT 文档大小:158.5KB 文档页数:5
概率论与数理统计模拟试题(1) 填空题 1.已知事件AB满足P(AB)=P(AB),且P(A)=P,则B)=() 2.设P(A=04,P(A∪B)=0.7,则(1)若A、B互不相容时,P(B)=() (2)若A、B相互独立时,P(B)=() 3.在1中随机取两个数,则事件“两数之和小于65的概率为()
《概率论与数理统计》课程教学资源(实验指导)概率论与数理统计实践指导书
文档格式:DOC 文档大小:205KB 文档页数:23
一 Excel 的基本使用方法和技巧. 1 二 随机事件的模拟-模拟掷均匀硬币的随机试验. 2 三 随机模拟计算 的值-蒲丰投针问题. 3 四 综合实践-敏感性问题调查. 4 五 正态分布综合试验. 5 六 产生服从任意分布的随机数. 6 七 产生服从二维正态分布的随机数. 7 八 随机变量综合试验. 8 九 定积分的近似计算. 9 十 参数的点估计. 10 十一 区间估计. 13 十二 非参数假设检验( 2 -检验). 14 十三 方差分析. 15 十四 一元回归分析. 16 十五 多元回归分析. 17 十六 零件参数的设定. 19
《概率论与数理统计》课程电子教案(PPT课件讲稿)第五章 大数定律与中心极限定理(5.1)大数定律
文档格式:PPS 文档大小:340.5KB 文档页数:21
第五章大数定律与中心极限定理 本章要解决的问题 答复 1.为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计? 2.为何能以样本均值作为总体定律期望的估计? 3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位? 4.大样本统计推断的理论基础限定理是什么?
西北师范大学:数学与统计学院信息与计算科学专业专业平台任选课程教学大纲汇编
文档格式:PDF 文档大小:1.01MB 文档页数:95
包括以下21门课程:运筹学、信息安全数学基础、复变函数、数学建模、工具软件、信息工程概论、微分方程数值解、图形图像处理、数学实验、信息与博弈、分析选讲、代数选讲、密码学、随机过程、软件工程、计算机网络、泛函分析、计算机图形学、信息论基础、网站规划与网页设计、统计与预测
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章(4.2)贝叶斯估计
文档格式:PPT 文档大小:806.5KB 文档页数:28
在一个统计决策问题中,可供选择的决策函 数往往很多,自然希望寻找使风险最小的决策函 数,然而在这种意义下的最优决策函数往往是不 存在的。这是因为风险函数R(,d)是既依赖于参 数又依赖于决策函数d的二元函数,它往往会 使得在某些处决策函数1的风险函数值较小; 而在另一些θ处决策函数a2的风险函数值较小。要解这个问题,就要建立一个整体指标的比较准则
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