推理的形式结构 推理的正确与错误 推理的形式结构 判断推理正确的方法 推理定律 自然推理系统P 形式系统的定义与分类 自然推理系统P 在P中构造证明:直接证明法、附加前提证明法、归谬法

1.1 命题与联结词 1.2 命题变元和合式公式 1.3 公式分类与等价公式 1.4 对偶式与蕴涵式 1.5 联结词的扩充与功能完全组 1.6 公式标准型——范式 1.7 公式的主范式 1.8 命题逻辑的推理理论

第二章矩阵理论 第一节矩阵的概念 第二节矩阵的远算 第三节方阵与分块矩阵 第四节阵的初等变换与瓴阵的秩 第五节可矩阵

在实际问题中试验结果往往需要同时用 两个或两个以上的随机变量来描述.要 研究这些随机变量及其取值规律多维 分布.本章将介绍有关这方面的内容.为 简明起见,只介绍二维情形.有关内容可 以类推到多于二维的情形

§3 基本定理的推广复合闭路定理 §4 原函数与不定积分 §5 柯西积分公式 §6 解析函数的高阶导数

第六章样本及抽样分布 6-1随机样本 总体:研究对象的某项数量指标的值的全体。 个体:总体中的每个元素为个体。 例如:某工厂生产的灯泡的寿命是一个总体,每 个灯泡的寿命是一个个体;某学校男生的身高 的全体一个总体,每个男生的身高是一个个体 定义:设X是具有分布函数F的随机变量,若X1x2 是具有同一分布函数F的相互独立的随机变量, 则称H1为从总体X中得到的容量为n的简 单随机样本,简称为样本,其观察值冮∵ˉ气称 为样本值

定性的思考 通常人们在研究单个的随机变量的时候,并 不关心它们的分布,而是关心它们的数学期 望和方差,这也是因为分布携带了太多的信 息,很难给人们一个快捷的印象. 而人们在研究两个随机变量的关系的时候, 也不关心它们的联合分布,这是携带了更多 信息的内容.人们关心的是,这两个随机变 量是联系非常紧密呢?还是毫无关系?即相 互独立?人们希望用一个数字就能够在相当 程度上描述两个随机变量的联系程度