一、事件的表示及其等价表示 例 1 设 A，B，C 为三个事件，则“A，B，C 中至少有一个不发生”这一事件可表示为（）

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

+ 因素指自变量+ 随机化:用随机化方法分配被试到各个实验处理中+ 是在实验之中操纵一个自变量，并采用随机化原则把被试分配到自变量的不同水平上的一种实验设计

§3.1 自发变化的共同特征 §3.2 热力学第二定律 §3.3 Carnot定理 §3.4 熵的概念 §3.5 Clausius不等式与熵增加原理 §3.6 热力学基本方程与T-S图 §3.7 熵变的计算 §3.8 熵和能量退降 §3.9 热力学第二定律的本质和熵的统计意义 §3.10 Helmholtz和Gibbs自由能 §3.11 变化的方向与平衡条件 §3.13 几个热力学函数间的关系 §3.12 G的计算示例 §3.14 热力学第三定律及规定熵 *§3.15 绝对零度不能到达的原理 *§3.16 不可逆过程热力学简介 *§3.17 信息熵浅释

1、了解自发过程的共同特征，明确热力学第二定律的意义。 2、明确从卡诺热机得出克劳修斯原理和熵函数的逻辑性，从而理解克劳修斯不等式的重要性与熵函数的概念。 3、熟记并理解 S、A、G 的定义与各热力学函数间的关系。 4、明确利用热力学函数在特定条件下作为过程方向和限度的判据，熟练 Δ S 和 Δ G 的计算与应用。 5、了解熵的统计意义和热力学第三定律、规定熵的意义、计算及应用。 6、初步了解不可逆过程热力学关于熵流和熵产生等基本内容

总体它代表我们所关心的那部分现实世界。 而在利用样本中的信息来对总体进行推断 之前人们一般对代表总体的变量假定了分 布族。比如假定人们的身高属于正态分布 族；对抽样调查假定了二项分布族等等。 这些模型基本上是根据经验来假定的，所 以仅仅是对现实世界的一个近似。在假定 了总体分布族之后，进一步对总体的认识 就是要在这个分布族中选择一个适合于我 们问题的分布；由于分布族成员是由参数 确定的，如果参数能够估计，对总体的具 体分布就知道得差不多了

§5.1大数定律的概念 §5.2切贝谢夫不等式 §5.3切贝谢夫定理 §5.4中心极限定理

多元分析（multivariate analyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性，不能简单地把每个变量的结果进行汇总，这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 §2 聚类分析案例—我国各地区普通高等教育发展状况分析 §3 主成分分析 §4 主成分分析案例－我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 §5 因子分析 §6 因子分析案例 §7 判别分析 §8 典型相关分析（Canonical correlation analysis）

 从调研问卷开始  阅读调研问卷的统计结果  使用Excel对调研问卷进行数据分析  数据分析结果解读  信息技术的价值  信息技术本身不是生产力  什么是信息技术？  这门课讲什么  为什么开设这门课？  教学计划与教学内容

从不确定性因素的数学处理方法入手,介绍基于概率统计学(处理随机性)的风险计算模型,提出基于模糊隶属度(处理模糊性)、基于灰数(处理灰性)和基于未确知数(处理未确知性)的风险计算模型。为水资源系统风险规划与管理奠定基础