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6.1.1 问题的提出 在实际问题中经常遇到随机变量X (即总体X)的分布函数
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一、随机变量的函数 定义如果存在一个函数g(X),使得随机变量XY满足 Y=(X), 则称随机变量Y是随机变量X的函数. 注:在微积分中我们讨论变量间的函数关系时,主要研究函数关系的确定性特征,例 如导数、积分等而在概率论中,我们主要研究是随机变量函数的随机性特征,即由自变量 X的统计规律性出发研究因变量Y的统计性规律
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一、某地208名14岁男中学生15项形态指标测试结果
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一.研究对象:大量粒子组成的体系 子系近独立:粒子相互作用能<<粒子自身能量:E≈ΣE粒子间微弱相互作用能够使其在足够长时间内实现平衡
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北京工业大学:《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程电子教案(PPT教学课件)第十六讲 第五章 极限定理 第1节 大数定律 第2节 中心极限定理
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3.1 尺寸 3.2表面积的测量 3.3 密度 真密度(true density) 表观密度(apparent density) 堆积密度(bulk density) 3.4 孔隙率(porosity) 3.6 颗粒尺寸统计分析
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《概率论与数理统计 probability theory & mathematical statistics》课程教学资源(参考文献)概率论教学中“独立性”概念的一点注释
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设在n次试验中,事件A发生了m次, 则称为事件A发生的频率
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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
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一、等可能概型 二、古典概型中的基本模型 三、几何概型 四、小结
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