§1 逼近的概念 §2 最佳平方逼近 §3 正交多项式及性质 §4 数据拟合与最小二乘法 §5 超定线性方程组的最小二乘解

1、了解 Bernoulli 概型，熟练掌握二项分布、Poisson 分布； 2、熟练掌握均匀分布、正态分布和指数分布及其性质； 3、熟记二项分布、泊松分布、均匀分布的数学期望和方差；

一.模型检验的必要性 （1）借助于数据散布图的直观形象, 选择一个函数来近似变量之间的相关关系； （2）用最小二乘法求经验模型中参数的最佳估计.问题：如何评价此建模方法？

迭代xn+1=f(xn),n=012生的数列{xn}可 能是:(1)收敛;(2)周期性变化;(3)分岔;(4)混沌。 如:用xn+1=3xn(1-xn),x=0.4代产生的数列 {xn}是否收敛?答:

一、总体均值的假设检验 当检验关于总体均值(数学期望)的假设时,该总体中的另一个参数,即方差2是 否已知,会影响到对于检验统计量的选择,故下面分两种情形进行讨论

简介（Introduction） 我们知道在实际应用中有许多非线性方程的例子，例如 （1）在光的衍射理论（the theory ofdiffraction of light)中,我们需要求x-tanx=0的根 （2）在行星轨道（planetary orbits）的计算中,对任意的a和b，我们需要求x-asinx=b的根

一、充分统计量 在数理统计中,由样本来推断总体的前提是:样本包含了总体分布的信息。样本中包含的关于总体分布的信息可分为: 1、关于总体结构的信息,即反映总体分布的类型。如总体服从正态分布,则来自该总体的样本相互独立并均服从该正态分布,即样本包含了总体分布为正态分布的信息。 2、关于总体未知参数的信息,这是由于样本的分布中包含了总体分布中的未知参数

人教版（2012）小学数学六年级下册2 百分数（二）生活与百分数教案

人教版（2012）小学数学六年级下册2 百分数（二）生活与百分数课件(5)

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