第7章数组 7.1数组的概念 7.2使用数组 7.3对象数组

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

基于客观分析和梯度倒数加权滤波提高时序MODIS LAI数据产品质量 基于生态曲线和时空滤波的MODIS时序遥感数据产品质量改进

1 概率论基础 1.1 为什么需要概率空间 1.1.1 理发师悖论 (Barber paradox) 1.1.2 贝特朗悖论 (Bertrand’s Paradox) 1.1.3 非悖论, 生日问题 1.2 概率空间 1.2.1 可测空间 1.2.2 概率空间 1.2.3 条件概率 1.2.4 全概率公式和 Bayes 公式 1.3 随机变量和分布函数 1.3.1 数字特征 1.3.2 矩函数 (Moment Generating Function) 1.3.3 特征函数 (Characteristic function) 1.3.4 反演公式及唯一性定理 1.3.5 多维随机变量的特征函数 1.4 独立性与条件期望 1.4.1 独立性 1.4.2 条件期望 1.4.3 条件分布 1.4.4 一般条件期望 ⋆ 2 随机过程的基本概念与类型 2.1 随机过程的背景 2.2 基本概念 2.3 有限维分布与 Kolmogorov 定理 2.3.1 随机过程的数字特征 2.4 随机过程的基本类型 2.4.1 平稳过程 2.4.2 独立增量过程 3 Brown 运动（维纳过程） 3.1 基本概念与性质 3.2 维纳过程的分布 3.3 维纳过程的数字特征 3.3.1 二次变差 3.4 Brown 运动的鞅性质 3.5 Brown 运动的最大值变量及反正弦律 3.6 Brown 运动的几种变化 3.6.1 Brown 桥 3.6.2 几何 Brown 运动 4 Poisson 过程 4.1 齐次泊松过程 4.1.1 Poisson 过程数学模型 4.1.2 齐次泊松过程的数字特征 4.1.3 时间间隔与等待时间的分布 4.1.4 到达时间的条件分布 4.1.5 更新计数过程 4.2 复合泊松过程 4.2.1 复合 Poisson 过程 4.3 非齐次泊松过程 (了解内容，不考察) 5 鞅 (Martingale) 过程 5.1 基本概念 5.2 鞅的停时定理及其应用 5.2.1 鞅的停时定理 5.3 连续鞅

数据集成 数据仓库 数据挖掘

教学目标： • 1、了解人体测量的基本术语、人体的体部指数、知道人体测高仪、直角规、弯角规的使用方法、理解均值、方差、标准差、百分位数等的定义和含义； • 2、掌握如何选择百分位和适用度、人体测量数据的运用准则、能够确定功能修正量； • 3、能够综合运用和掌握人体测量数据，尤其熟悉人体测量数据在设计产品中的应用。 教学内容： 第一节 人体尺寸测量 第二节 人体的人机学参数计算 第三节 人体测量数据的应用

一、操作面板的符号及意义 数控机床的操作面板是指数控机床上所配置数控系统的操作与控制面板,面 板上具体内容按不同型号、用途的数控系统分别设置

1、数控加工程序的定义 数控机床能按照事先编制包括加工轨迹和路线以及所有工艺参数 和其他有关技术要求在内的加工程序,并经机床数控装置“接受”和 “处理”后,对整个加工过程进行自动控制 数控加工程序的定义:

第2章数据类型、运算符与表达式 第一课 一、教学内容: C语言的数据类型、运算符、表达式。 二、教学目标: 掌握C语言的数据类型、运算符、表达式。 三,重点、难点: C语言的数据类型

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是什么?