 §4.1 数学期望  §4.2 方差  §4.3 协方差及相关系数  §4.4 矩、协方差矩阵

第一章随机事件和概率 第二章随机变量及其分布 第三章随机变量的数字特征 第四章大数定律和中心限定理 第五章数理统计初步

一、一般求积公式及代数精度 二、 插值型求积公式 三 、牛顿—柯特斯（Newton-Cotes）公式 四、余项 五 、复合求积公式与龙贝格（Romberg）算法 六、 高斯（Guass）求积公式

统计学与数据科学 机器学习与数据科学 参考文献

前面我们根据区间[ab]上给出的节点做 插值多项式Ln(x)近似表示f(x)。一般总 以为Ln(x)的次数越高,逼近f(x)的精度 越好,但实际并非如此,次数越高,计 算量越大,也不一定收敛。因此高次插 值一般要慎用,实际上较多采用分段低 次插值

1.1 图像 1.1.1图像的分类 1.1.2图像信息的分类 1.1.3图像处理的基本方法 1.1.4数字图像处理的几个基本术语 1.2数字图像处理技术 1.3 狭义的计算机图像处理 1.4 课程学习要求

例1设随机变量X具有数学期望E(X)=u,方差 D()=o2≠0.记*=(X-u)/o

实验六数字电压表设计 一、实验目的:结合实验五(A/D采样电路设计)的实验内容,利用AD 转换输出的16进制结果,编写相应程序将8位16进制数转化为三组4位BCD 码,用于驱动数码管

§9.1 指针的概念 §9.2 指针变量的定义和引用 §9.3 数组的指针及指向数组的指针变量

当方差分析的结果拒绝H,接受H1时, 只说明k个总体均数不全相等。若想进一步了 解哪些两个总体均数不等,需进行多个样本 均数间的两两比较或称多重比较(multiple comparison)。也叫 post hoc检验