2.1自发变化的共同特征一不可逆性 2.2热力学第二定律的经典表述 2.3卡诺定理 2.4熵的概念 2.5 Clausius不等式 2.6熵变的计算与应用 2.7熵的统计意义 2.8亥姆霍兹函数和吉布斯函数

1、理解切比雪夫不等式； 2、了解切比雪夫大数定理及 Bernoulli 大数定理； 3、知道独立同分布的中心极限定理，了解德莫佛—拉普拉斯中心极限定理

一、单项选择题(每题1分,共15分。请从题后的备选项中选出你认为正确的选项,将其序号填在题后的括号内。) 1.在终结审计之前对控制风险的最终评估水平如与其初步评估结论不一致,注册会计师应当() A.重新了解内部控制 B.考虑是否追加相应的审计程序 C.重新确定重要性水平和可接受审计风险水平 D.重新执行符合性测试

载有信息的信号是不可预测的,或者说带有某种随机性。干扰信息信号的噪 声更是不可预测的。这些不可预测的信号和噪声都是随机过程。但随机信号和噪 声的不可预测性的意义完全不同。随机信号的不可预测性是它携带信息的能力, 而噪声的不可预测性则是有害的,它将使有用信号受到污染。 在通信系统中,随机过程是重要的数学工具。它在信息源的统计建模、信源 输出的数字化、信道特性的描述以及评估通信系统的性能等方面都是很重要的

§1 随机变量的数学期望 §2 随机变量函数的数学期望 §3 随机变量的方差 §4 协方差与相关系数 §5 独立性与不相关性、矩

一个没有标明误差的测试结果,几乎会成为没有用处的数据。 数据的质量通常是将它们的误差与最终使用的要求相比较来进行评 价的。如果数据具有一致性而且它们的误差小于所要求的误差,就 认为这些数据有合格的质量。反之,数据过分离散或者误差超出要 求,就认为这些数据是低质量的或不合格的。因此,数据质量的评价 实际上是相对的,对某种情况是高质量的数据而在另一种情况下可 能是不能接受的

本书的目的是介绍各种常见的分布及其应用,为此需要 些概率论和数理统计的预备知识,这些知识对理解全书是 重要的、本章将介绍:事件、概率、随机变量、分布函数、 分布密度、矩和各种母函数等将上述这些内容推广至多个 随机变量随机向量的情形(见第五节也是应随后 章的需要而设立的,第五节数学形式稍为复杂一些,数学基 础不够的读者可跳过该节,先读第二章,待今后需要时再回 过来读它那时有了许多具体分布的背景,再读这一节就不 会有太多的困难在今后几章中涉及到一些统计应用,这就 需要知道总体、样本等概念,为此在第七节我们简单地介绍 了这些概念,以及参数估计和假设检验的提法

一、是非题(对或错) 1、掷两枚匀质硬币,都出现正面的概率是1/2 2、若P(A)>0,则事件A、B相互独立与A、B互不相容不能同时成立

方差分析是一种特殊的假设检验,是判断多组数据之间平均数差异是否显著的。对多组 数据若仍用前一章中的t检验一对对比较,会大大增加犯第一类错误的概率。例如有5组数 5×4 据要比较,则共需比C3==10次。若H正确,每次接受的概率为1-a=0.95,10次 都接受为0.95°≈0.60,因此a=1-0.6=0.40,即全部比较中至少犯一次第一类错误的概 率为0.40,这显然是不能接受的

掌握随机变量的数学期望、方差、协方差、相关系数等几个基本概念及其性质并会求一 些随机变量及函数的数学期望与方差为后面的学习打下基础