§1 随机事件 §2 随机事件的概率 §3 古典概型与几何概率 §4 乘法公式与全概率公式 §5 事件的独立性

§1 随机变量的概念与离散型随机变量 §2 0-1分布和二项分布 §3 泊松分布 §4 随机变量的分布函数 §5 连续型随机变量 §6 均匀分布和指数分布 §7 正态分布 §8 随机变量函数的分布

第一节 样本空间、随机事件 第二节 概率、古典概型 第三节 条件概率、全概率公式 第四节 独立性

第一节 随机变量及其分布函数 第二节 离散型随机变量及其分布 第三节 连续型随机变量及其分布 第四节 随机变量函数的分布

§6.1 热力学第一定律 §6.2 理想气体等值过程和绝热过程 §6.3 循环过程 §6.4 热力学第二定律 §6.5 熵 熵增加原理 §6.6 热力学第二定律的统计意义玻尔兹曼熵

1 K-Means 聚类算法 (Clustering Algorithm) 解释 Explanation 收敛性 Convergence of K-Means 矩阵建模 Matrix Modelling of K-Means 2 网页排序 PageRank 动机 Motivation 简单网页排序 Simplified PageRank 网页排序建模 PageRank Modelling 例子 Example

 基本概念与枢轴变量法  正态总体情形  双正态总体情形  单侧置信区间  非正态总体均值的区间估计

第一节 性状的分类 第二节 数量性状的遗传特点 第三节 数量性状遗传分析的统计学方法 第四节 通径分析 第五节 遗传参数

第一章 建立数学模型 第二章 初等模型 第三章 简单的优化模型 第四章 数学规划模型 第五章 微分方程模型 第六章 稳定性模型 第七章 差分方程模型 第八章 离散模型 第九章 概率模型 第十章 统计回归模型

一、试验数据构造模型 二、正交试验的方差分析法 三、有重复试验的方差分析 四、缺落数据的弥补