本文研究了一种特殊的、但具有代表性的队决策问题。这种问题包括有二位的逻辑变量。文中提出了一种所谓的加权布尔多项式——它把实变量空间和逻辑变量空间联系起来——用来做为一种对这类队决策问题的求解方法。在讨论了加权布尔多项式的若干重要性质之后,如完备性、正交性、增生与蜕化,作者提出了一种广义支付矩阵（或称W矩阵）的概念。并通过一个典型的例子（协同模型）来说明它的运用技巧

一、随机变量的概念 二、随机变量的特征

直观上看,所谓随机变量,就是我们在随机实验中测定的量。例如观察10只新生动物的性。 一、随机变量: 别,并计算其中雄性动物的数量X,显然X可能取值为0,1,…,10;但究竟取值为几,只能 在实验结束时才知道。象这样在实验中所得到的取值有随机性的量,就称为随机变量。随机变 量的特点就是当实验条件一定时,实验结果仍不确定

社会上，许多现象之间也都有相互联系，例如：身高与体重、教育程度和收入、学业成就和家庭环境、智商与父母智力等。在这些有关系的现象中，它们之间联系的程度和性质也各不相同。本书第十章提出了两总体的检验及估计的问题，这意味着我们开始与双变量统计方法打交道了。双变量统计与单变量统计最大的不同之处是，客观事物间的关联性开始披露出来。这一章我们将把相关关系的讨论深入下去，不仅要对相关关系的存在给出判断，更要对相关关系的强度给出测量，同时要披露两变量间的因果联系，其内容分为相关分析和回归分析这两个大的方面

一、填空(每空5分,共60分) 1.方差分析(ANOVA)通常用于检验 一元单因素( Univariate One--way)方差分析指个测试变量、个分类变量的方差分 析。 一元双因素( Univariate Two-way)方差分析指个测试变量、个分类变量的方差分 析。 在双因素方差分析中考虑交互效应的模型称为 否则称为

第三章变量的形成 1.从概念到变量 从概念到变量,一般有如下4个阶段: （1)概念形成阶段这是对具有

上一讲我们介绍了随机变量的数学期 望,它体现了随机变量取值的平均水平, 是随机变量的一个重要的数字特征. 但是在一些场合,仅仅知道平均值是 不够的

我们已经知道一元函数的导数是一个很重 要的概念,是研究函数的有力工具,它反映了该 点处函数随自变量变化的快慢程度。对于多元函 数同样需要讨论它的变化率问题。虽然多元函数 的自变量不止一个,但实际问题常常要求在其它 自变量不变的条件下,只考虑函数对其中一个自 变量的变化率,因此这种变化率依然是一元函数 的变化率问题,这就是偏导数概念,对此给出如 下定义

第二章 一阶微分方程的初等解法 2.1变量分离方程与变量变换

离散随机变量的数学期望 连续随机变量的数学期望 二维随机变量的数学期望