第一章 随机事件和概率 随机试验 样本空间、随机事件 频率和概率 古典概型 几何概型 概率的公理化结构 条件概率 事件的独立性 贝努里概型 第二章 离散型随机变量及其分布 随机变量的概念 一维离散型随机变量的分布律 二维离散型随机变量 离散型随机变量函数的分布律 第三章 连续型随机变量及其分分布函数 一维连续性随机变量及其分布 二维连续性随机变量及其分布 连续性随机变量函数的密度函数 第四章 随机变量的数字特征 数学期望 方差 协方差和相关系数 矩 几个重要随机变量的期望和方差 第五章 大数定律与中心极限定理 依概率收敛 大数定律 依分布收敛 中心极限定理

不确定性是现代经济和金融理论经常涉及到的一个焦点问题。例如，宏观经 济波动的不确定性、金融市场上收益的不确定性以及外汇市场上各国汇率的不确 定性等。在模型分析中，经济或金融变量的不确定性一般用方差来进行描述和度 量。而且为了分析简洁，通常对模型作出一些假定，例如在回归模型中假定随机 扰动项满足零均值、同方差和互不相关

本文分析了冷连轧机张力厚控系统,表明该系统是时变动态系统,从而确定使用最小方差自校正调节器应用于该系统。对实际系统进行了辨识模型并在此基础上进行了仿真研究。结果表明了自校正调节器控制效果优于PID调节器,而渐消记忆的递推最小二乘法是一种较好的在线辨识算法。将自校正调节器应用于实际张力厚控系统,使得带铜厚差得到明显改善

第一节 资产组合的期望收益与标准差 第二节 有效资产组合曲线 第三节 有效边界的数学描述及计算技术 第四节 国际分散化

前面,我们已经了解到,在假设检验中使用的逻辑是: 如果原假设H是对的,那么衡量差异 大小的某个统计量落入区域W(拒绝域)是 个小概率事件.如果该统计量的实测值落入 W,也就是说,H成立下的小概率事件发 生了,那么就认为H不可信而否定它.否则 我们就不能否定HO

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

第8章数据处理典型例题与综合练习 一、典型例题 1.重要特征数 例1设一组数据为78.2;88.2;79.3;80.5;83.4;81.2;76.3;86.5求这组数据的(1)均值;(2)中位数;(3)极差;(4)方差及标准差;(5)变异系

本文经随机实验统计分析得出孔隙率函数（3lnφ-2ln（1-φ））近似服从正态分布,在实验的粒径范围内（30~180 mm）,其期望值和方差都随着岩块粒径的增大而增大.在推导出岩层二维下沉曲面方程的基础上,先后推演出燃空区冒落岩体孔隙率的连续非均质分布模型和随机离散化非均质分布模型.依据模型计算矩形煤火空间得出以下结果：燃空区浅部及边缘侧冒落岩体的孔隙率大,而中间区域孔隙率小;孔隙率等值线在x-y平面上的投影呈侧躺的＂U＂形分布;沿x轴,随着深入燃空区距离的增加,孔隙率呈类负指数形式衰减.此外,孔隙率连续分布和随机离散化分布,在整体的变化趋势上是相同的,区别之处在于后者所表示的孔隙率具有一定的随机波动性.将上述随机离散化模型应用在某火区温度场的数值模拟中,并经现场红外测温验证了模拟的准确性和孔隙率模型的适用性

第二章燃料的采样与制样 第一节概述 煤是粒度及化学性质都很不均匀的散装固体物料,要从大量的煤中采制出能代表这批煤 平均质量的少量样品,具有很大的难度。在煤的采样、制样、化验三个环节中,如果用方差 来表示误差的话,采样的影响占80%,制样占16%,化验占4%,故在煤质分析中,关键 是采样,其次就是制样。只有获得有代表性的样品,才可能进行其后的制样与化验。为了保 证所采集的样品具有代表性,就必须遵循一定的原则,采样科学的方法,了解其技术要求, 并掌握其操作要点才能予以实现

通常求出随机变量的分布并不是一件容易的事,而人们更关心的是用一些数字来表示随机变量的特点,这些与随机变量有关的数字,就是随机变量的数字特征.最常用的数字特征为数学期望,方差和相关系数