• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

确定统计量的分布 是数理统计的基本 问题之一 正态总体是最常见的总体,本节介绍 的几个抽样分布均对正态总体而言

一、什么是数学模型 二、数学模型分类 三、问题建模示例 四、数学模型与数据结构问题求解

一 理论上的可计算与现实上的可计算 二 算法时间复杂度分析 2.1概念、数学表示 2.2时间复杂度分析 2.2.1循环 2.2.2递归

5.2孤立奇点 1孤立奇点的分类可去奇点、极点、本性奇点

一、解答下列各题 (本大题共3小题,总计13分) 1、(本小题4分) 对函数f(x)= arctan在[0,1]上验证拉格朗日中值定理的正确性 2、(本小题4分) 22 指出+-z2=1的类型,它是由yz平面上的什么曲线绕什么

 特性阻抗与传输常数  传输特性参量的计算  特性阻抗匹配的链联

清华大学考研辅导班（暑期班）讲义：概率统计 第六讲 样本与抽样分布

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