§1 逼近的概念 §2 最佳平方逼近 §3 正交多项式及性质 §4 数据拟合与最小二乘法 §5 超定线性方程组的最小二乘解

§1 求积公式 §2 Newton-Cotes公式 §3 复化求积公式 §4 Romberg求积公式 §5 Gauss型求积公式 §6 数值微分

第一章 数值计算中的误差分析 第二章 线性方程组的直接解法 第三章 线性方程组的迭代解法 第四章 方阵特征值和特征向量的计算 第五章 非线性方程求根。 第六章 插值法 第七章函数逼近和曲线拟合 第八章 数值积分与数值微分 第九章 常微分方程的数值解法

§1 引 言 §2 Gauss消去法 §3 Gauss主元素法 §4 Gauss-Jordan消去法 §5 矩阵的LU分解 §6 平方根法 § 7 追赶法

§2.1一维随机变量及分布列 §2.2多维随机变量、联合分布列和边际分布列 §2.3随机变量函数的分布列 §2.4数学期望的定义及性质 §2.5方差的定义及性质 §2.6条件分布与条件数学期望

(填写:①教学大纲和教材名称;②本学期本课程教学目的、要 求、包括基础理论、基本知识、基本技能训练和培养提高学生的能 力等;③提高教学质量和教学改革的主要措施) 教学大纲和教材名称:

第一章预备知识 第一节事件和概率 第二节随机变量及其分布 第三节随机变量的特征数 第四节矩母函数与特征函数 第五节随机向量及其分布 第六节随机变量函数的分布 第七节分布参数的估计和检验

第一章预备知识 第一节事件和概率 第二节随机变量及其分布 第三节随机变量的特征数 第四节矩母函数与特征函数 第五节随机向量及其分布 第六节随机变量函数的分布

在科学试验、生产实践和社会生活中,影响一个事件的因素往往很多。例如,在工业 生产中,产品的质量往往受到原材料、设备、技术及员工素质等因素的影响;又如,在工 作中,影响个人收入的因素也是多方面的,除了学历、专业、工作时间、性别等方面外, 还受到个人能力、经历及机遇等偶然因素的影响.虽然在这众多因素中,每一个因素的改 变都可能影响最终的结果,但有些因素影响较大,有些因素影响较小故在实际问题中

概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的学科而随机现象的规律性在相同的 条件下进行大量重复试验时会呈现某种稳定性.例如,大量的抛掷硬币的随机试验中,正面 出现频率;在大量文字资料中,字母使用频率工厂大量生产某种产品过程中,产品的废品 率等.一般地,要从随机现象中去寻求事件内在的必然规律,就要研究大量随机现象的问题 在生产实践中,人们还认识到大量试验数据测量数据的算术平均值也具有稳定性.这 种稳定性就是我们将要讨论的大数定律的客观背景在这一节中