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一、内容小结 1.特征值特征向量的定义与性质 2.相似矩阵的定义与性质 3.矩阵可对角化的条件 4.正交矩阵的定义与性质 5.实对称矩阵特征值特征向量的性质

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一、内容小结 1.正交矩阵的定义与性质 2.特征值特征向量的定义与性质 3.相似矩阵的定义与性质 4.矩阵可对角化的条件 5.实对称矩阵特征值特征向量的性质

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1.3概率模型与公理化结构一、可测空间柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

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*教学成绩管理系统* *说明:《教学成绩管理系统》基本信息包括班级、学号、姓名及语文、数学、外语、物理、化学五科成绩的信息,可以根据实际情况有所增减* 教学成绩管理系统*

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在前两节中,我们讨论了正态总体的假设检验问题.本节我们讨论一般总体的假设检验问题,此类问题可借助一些统计量的极限分布近似地进行假设检验,属于大样本统计范畴.其理论依据是中心极限定理

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一、矩估计法矩估计法的基本思想是用样本矩估计总体矩因为由在数定理知,当总体的k阶矩存在时样本的k阶矩依概率收敛于总体的k阶矩例如,可用样本均值作为总体均值E(X)的估计量,一般地

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一、条件分布的概念设X是一个随机变量,其分布函数为 Fx(x)=p{xx},-∞

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在随机试验中,人们除对某些特定事件发生的概率感兴趣外,往往还关心某个与随机试验的结果相联系的变量.由于这一变量的取值依赖于随机试验结果,因而被称为随机变量.与普通的变量不同,对于随机变量,人们无法事先预知其确切取值,但可以研究其取值的统计规律性.本章将介绍两类随机变量及描述随机变量统计规律性的分布

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一、随机现象从亚里士多德时代开始哲学家们就已经认识到随机性在生活中的作用,但直到20世纪初,人们才认识到随机现象亦可以通过数量化方法来进行研究概率论就是以数量化方法来研究随机现象及其规律性的一门数学学科而我们学过的微积分等课程则是研究确定性

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一、可降阶的一些方程类型 Sn阶微分方程的一般形式:F(t,x,x,…,x)=0 1不显含未知函数x

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