本章将学习建立信号与系统的数学描 述与数学表示,借以研究信号与系统分 析中的基本概念及基本性质,为以后各 章的学习打下基础

本章主要讲述契比雪夫不等式,契比雪夫大数定律,贝努里大数定律和中心内容极限定理等内容

Fourier级数 前面两节我们讨论了一般项是非负整数次幂的 幂函数的函数项级级数,给出了幂级数 的收敛半径和收敛域的求法,讨论了函数展开为 幂级数的条件及函数展开为幂级数的直接展开法、 间接展开法。 从本节开始我们来讨论一般项是三角函数的函 数项级-角级数,重点讨论如何把函数展 开为三角级数的问题

数列极限 一、概念的引入 1、割圆术: “割之弥细,所失弥少,割之又割,以至于不可割,则与圆周合体而无所失矣

一、动态数列的概念 动态数列又称时间数列。它是将某种统计指标,或 在不同时间上的不同数值,按时间先后顺序排列 起来,以便于研究其发展变化的水平和速度,并 以此来预测未来的一种统计方法

一、编写说明 1教材选用及大纲制定依据 本门课程选用教材为全国统编“面向21世纪课程教材”《生物统 计附试验设计》(第三版,中国农业出版社)。根据培养目标及“面向 21世纪课程教材”的要求,制定本教学大纲。 2.教学环节 本门课程为动物科学等本科专业的专业基础课,其前期基础课为 高等数学、概率论、线性代数,在此基础上开设本门课程。主要教 学形式为课堂讲授,主要教学环节为课堂讲授。另外由于教材内容较 多,课堂讲授学时有限,故安排40学时的学生自学内容。 3.教学方法 以课堂讲授为主,安排适当学时组织学生课堂讨论。研制电子教案 和多媒体幻灯片课件,在教学方法和手段上采用现代教育技术

7.3区间估计 引例已知X~N(μ,1) μ的无偏、有效点估计为 常数 随机变量 不同样本算得的μ的估计值不同, 因此除了给出μ的点估计外,还希望根据 所给的样本确定一个随机区间,使其包含 参数真值的概率达到指定的要求

5.2中心极限定理 定理一林德伯格-列维中心极限定理 (Lindberg-levi) 【独立同分布的中心极限定理] 定理二棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理 (De Moivre-Laplace-) 【二项分布以正态分布为极限分布]

1.2概率的定义及计算 历史上概率的三次定义 1、古典定义概率的最初定义 2、统计定义基于频率的定义 3、公理化定义1930年后由前 苏联数学家柯尔莫哥洛夫给出

第五节 均数的u检验 第二节 t分布 第三节 总体均数的区间估计 第四节 假设检验的意义和基本步骤 第一节 均数的抽样误差与标准误 第六节 均数的t检验 第七节 方差齐性检验和校正检验 第八节 第一类和第二类错误 第九节 应用假设检验注意问题