第一单元U检验 一、学习目标 通过本课的学习,掌握小概率事件原理,同时熟练掌握单正态总体均值的检 验(U检验)方法 二、内容讲解 1.小概率事件 假设检验是与点估计、区间估计有区别的另一类问题. 点估计面临的问题是:总体里含有未知参数解决的方法是根据样本求出一个 量去代替未知参数;区间估计面临的问题也是总体里含有未知参数,解决的方法是 确定一个区间以一定的概率去包含未知参数;而假设检验面临的问题更加广泛

 利率的相关概念  利率的计量  均衡利率如何决定  利率控制  了解实践中一些国家的利率控制和利率市场化做法

预算定额反映完成符合设计标准和施工及验收规范要求的 合格质量分项工程所消耗的人工、材料和机械台班的数量 限度。这种限度决定着单项工程和单位工程的成本和造价。 预算定额是计价性定额这是它最重要的一个性质 长期以来形成的造价计算方法是编制施工图预算。预算 定额为计算人工、材料、机械耗用量提供统一可靠的参数, 是建设单位和施工单位之间建立经济关系的重要基础

（1）工程项目投资的概念及构成 （2）折旧的概念、计算及其与现金流量的关系 （3）经营成本的概念 （4）销售税金及附加的内容、含义及计算 （5）利润总额、所得税的计算及净利润的分配顺序

本文是在研究了大量的绝热板配方[1],及其使用效果的基础上,为进一步提高其经济效果,从研究绝热板高温结构的组织出发,进行模型化,通过传热计算推导,获得了绝热板的保温性能与其材质物理特性之间的数学表达式,並加以实验验证,为设计绝热板配方提供理论根据

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

当金属和周围介质接触时,由于发生化学作用或电化学作用而引起的破坏叫金 属腐蚀。从热力学的观点来看,除少数的贵金属(如Au,Pt)需要像“王水”那样 的特殊介质外,各种金属都有与周围介质发生化学作用的倾向,也就是说金属腐蚀 是自然趋势(自发的),因此腐蚀现象是普遍存在的。金属腐蚀直接或间接地造成 巨大的经济损失,估计世界上每年由于腐蚀而报废的钢铁设备相当于钢铁年产量的 25%左右,甚至还会引起停工停产

1.我国经济发展经历了从国有国营到放权让利、到国企部分转让所有权、乃至将那些 中小型国企所有权全部转让的大致历程。在这一过程中,一种主导思想认为国有导致产权 不清晰、代理成本高,将国企改造为股份制,就能够解决这一问题。然而,我国资本市场 大量上市公司仍然出现了各种不应该有的现象如公司舞弊(银广夏、蓝田股份等)、高管 职务犯罪(不少董事长携款潜逃)等,特别是一些产权非常明晰的私营企业(如以个体企 业身份上市的达尔曼、通过收购控制的诚成文化等),也出现了董事长潜逃、公司大量资 产被鲸吞现象。请你结合理性经济人、有效市场等,讨论代理问题的一般性,并结合会计 的作用,给出一些有助于解决问题的建议

第一章 MsterCAM8的基础知识 1.1软件介绍 MasterCAM8CNC8软件是美国 Soft Ware.inc.所研制开发的 CAD/CAM系统,是最经济有效率的全方位的软件系统。包括美国在内 的各工业大国皆一致采用本系统,作为设计、加工制造的标准 MasterCA8为全球PC级CAM,全球销售量第一名,是工业界及学校 广泛采用的CAD/CAM系统,以美国和加拿大教育单位来说,共计有 2500多所高中、专科大学院校使用此来作为机械制造及NC程式的制 作,在中国大陆及台湾其业界及教育单位亦有领先之地位

1 概率论基础 1.1 为什么需要概率空间 1.1.1 理发师悖论 (Barber paradox) 1.1.2 贝特朗悖论 (Bertrand’s Paradox) 1.1.3 非悖论, 生日问题 1.2 概率空间 1.2.1 可测空间 1.2.2 概率空间 1.2.3 条件概率 1.2.4 全概率公式和 Bayes 公式 1.3 随机变量和分布函数 1.3.1 数字特征 1.3.2 矩函数 (Moment Generating Function) 1.3.3 特征函数 (Characteristic function) 1.3.4 反演公式及唯一性定理 1.3.5 多维随机变量的特征函数 1.4 独立性与条件期望 1.4.1 独立性 1.4.2 条件期望 1.4.3 条件分布 1.4.4 一般条件期望 ⋆ 2 随机过程的基本概念与类型 2.1 随机过程的背景 2.2 基本概念 2.3 有限维分布与 Kolmogorov 定理 2.3.1 随机过程的数字特征 2.4 随机过程的基本类型 2.4.1 平稳过程 2.4.2 独立增量过程 3 Brown 运动（维纳过程） 3.1 基本概念与性质 3.2 维纳过程的分布 3.3 维纳过程的数字特征 3.3.1 二次变差 3.4 Brown 运动的鞅性质 3.5 Brown 运动的最大值变量及反正弦律 3.6 Brown 运动的几种变化 3.6.1 Brown 桥 3.6.2 几何 Brown 运动 4 Poisson 过程 4.1 齐次泊松过程 4.1.1 Poisson 过程数学模型 4.1.2 齐次泊松过程的数字特征 4.1.3 时间间隔与等待时间的分布 4.1.4 到达时间的条件分布 4.1.5 更新计数过程 4.2 复合泊松过程 4.2.1 复合 Poisson 过程 4.3 非齐次泊松过程 (了解内容，不考察) 5 鞅 (Martingale) 过程 5.1 基本概念 5.2 鞅的停时定理及其应用 5.2.1 鞅的停时定理 5.3 连续鞅