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一、随机变量和分布函数 1.随机变量的概念 基本事件有的是数量性质的,有的不是数量性质,为了更全面,更深入地研究随机现象,需 把试验结果数量化,即在基本事件与数之间建立一种对应关系,我们称这种对应关系为随机变 量
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一、随机事件与样本空间 1.随机试验 定义1满足下列条件的试验称为随机试验(用E表示) ①在相同条件下可以重复进行; ②每次试验的结果有多个,并且事先知道所有可能发生的结果; ③每次试验的具体结果不能事先确定;
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一、研究对象 热现象:与温度有关的物理性质的变化热运动:构成宏观物体的大量微观粒子的永不休止的无规则运动。 二、研究对象特征 单个分子:无序、具有偶然性、遵循力学规律 整体(大量分子):服从统计规律
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一、取样积分器 BOXCAR 取样积分器(Boxcar),是一种微弱信号检测系统。它在原理上是很古老的,它利用周期性信号的重复特性,在每个周期内对信号的一部分取样一次,然后经过积分器算出平均值,于是各个周期内取样平均信号的总体便展现了待测信号的真实波形。因为信号提取(取样)是经过多次重复的,而噪声多次重复的统计平均值为零,所以可大大提高信噪比,再现被噪声淹没的信号波形
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1、行列式 1.n行列式共有n2个元素,展开后有n!项,可分解为2行列式 2.代数余子式的性质: ①、A,和a的大小无关 ②、某行(列)的元素乘以其它行(列)元素的代数余子式为0; ③、某行(列)的元素乘以该行(列)元素的代数余子式为|A| 3.代数余子式和余子式的关系:M=(-1)AA=(-1)M 4.设n行列式D:
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计数问题中排列组合问题是最常见的, 由于其解法往往是构造性的,因此方法灵活 多样,不同解法导致问题难易变化也较大, 而且解题过程出现“重复”和遗漏”的错误较 难自检发现。因而对这类问题归纳总结,并 把握一些常见解题模型是必要的
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主成分分析 1 主成分分析原理 2 理论主成分及主成分选择 3 样本主成分的计算过程 4 主成分分析的SPSS实现 5 主成分的应用
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第二单元点估计 一、学习目标 通过本课的学习,知道什么是点估计,点估计有哪两种方法,会用极大似然 估计求总体参数的估计值,知道无偏估计,能比较哪个估计量更有效 二、内容讲解 利用样本的统计量来估计总体的一些未知的常数,譬如总体的数学期望、方 差,这就是数理统计学中的点估计问题. 点估计的主要方法是矩估计和极大似然估计
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§4.1 自然过程的方向 §4.2 热力学第二定律 §4.3 过程的可逆性 §4.4 卡诺定理 §4.5 克劳修斯熵公式 §4.6 熵增加原理 △§4.9 温熵图 △§4.10 熵与能量退降 §4.7 热二律的统计意义 §4. 8 玻耳兹曼熵公式
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§ 7—1 热学的几个基本概念 §7—2 统计的基本思想 §7—3 理想气体的压强公式 §7—4 温度的微观解释 §7—5 能量均分定理 理想气体的内能 §7—6 麦克斯韦分子按速率分布定律 §7—7 气体分子的平均自由程 §7—8 真实气体的范德瓦尔斯方程
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