一、随机变量 二、离散型随机变量及其分布 三、随机变量的分布函数 四、连续型随机变量及其分布 五、随机变量的函数的分布

第一讲 事件及其概率 1. 事件及其关系和运算 （1）事件之间的关系： 包含、相等、互不相容、对立(互逆) （2）事件之间的运算及运算率： 和(并）、差、积（交）

一､计数器的概念 1. 什么叫计数? 计数:统计脉冲的个数。 2. 什么叫计数器? 计数器:实现计数功能的时序部件

管理学家们曾经专门做过一次摸高试验。试验内容是把二十个学生分成两组进行摸高比 赛，看哪一组摸得更高。第一组十个学生，不规定任何目标，由他们自己随意制定摸高的高 度；第二组规定每个人首先定一个标准，比如要摸到 1.60 米或 1.80 米。试验结束后，把两 组的成绩全部统计出来进行评比，结果发现规定目标的第二组的平均成绩要高于没有制定目 标的第一组

一、两个事件的独立性 二、多个事件的独立性 三、独立性的概念在计算概率中的应用 四、小结 布置作业

13.1 异方差的性质 13.2 异方差的后果 13.3 异方差的诊断：如何知道存在异方差问题 13.4 观察到异方差该怎么办：补救措施 13.5 怀特异方差校正后的标准误和 t 统计量 13.6 若干异方差实例 13.7 总结

从本章起介绍计量经济学近 20 年来最新研究成果。如果把第 1 章内容称为经典计量经 济学，那么将要介绍的内容则应该称为非经典计量经济学。 从 1974 年开始计量经济学工作者渐渐意识到当用含有单位根的时间序列建立经典计量 经济模型时会出现一些问题，这就是虚假回归

(1. 鞍山科技大学 理学院, 辽宁 鞍山 114044; 2. 武汉大学 数学与统计学院, 湖北 武汉 430072) 摘 要: 分子生物学中基因无方向的反转基因组重排问题在数学上已被证明是一个 N P2难问题. 目前, 较好 的算法是 Ch ristie (2001) 的 3ö22近似算法. 本文给出一种适合于计算基因无方向的反转基因组重排问题的模 拟退火算法, 定义了解的邻域结构. 数据实验的结果表明该算法性能优于 3ö22近似算法

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间

一、概率的定义 概率的公理化定义设E是随机试验,S是它的 样本空间,对于E的每一个事件A赋予一个实数P(A) 称之为事件A的概率,如果它满足下列三个条件: