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采用关联模型比较典型的案例是“尿布与啤酒” 的故事。在美国,一些年轻的父亲下班后经常 要到超市去买婴儿尿布,超市也因此发现了 个规律,在购买婴儿尿布的年轻父亲们中,有 30%~40%的人同时要买一些啤酒。超市随后 调整了货架的摆放,把尿布和啤酒放在一起, 明显增加了销售额。同样的,我们还可以根据 关联规则在商品销售方面做各种促销活动
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§1 随机事件 §2 随机事件的概率 §3 古典概型与几何概率 §4 乘法公式与全概率公式 §5 事件的独立性
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第一节 引言 第二节 排列 第三节 n级行列式 第四节 n级行列式的性质 第五节 行列式的计算
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§1 消元法 §2 n 维向量空间 §3 线性相关性 §4 矩阵的秩 §5 线性方程组有解的判别定理 §6 线性方程组解的结构 §7 二元高次方程组
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第一节 矩阵概念的一些背景 第二节 矩阵的运算 第三节 阵乘积的行列式与秩 第四节 矩阵的逆 第五节 矩阵的分块 第六节 初等矩阵 第七节 分块乘法的初等变换及应用举例
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水质一钼的测定一催化极谱法 钼是一切固氮植物所必需的营养成分,对植物内维生素C的合成,含量与分解具有一定 作用。钼也是人体黄呤氧化酶、醛氧化酶亚硫酸氧化酶等多种酶的重要成分,是人体必需 的微量元素。 天然水中钼的含量为每升数微克。冶金、电子、石油加工、陶瓷和纺织等工业废水中常 含钼,有的铜冶炼厂废水钼含浓度可达0.047mg/L,有色金属加工厂废水钼浓度约为 0.057mg/L可见废水中钼的含量一般比较低
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特征值 一、基本要求 1.理解矩阵的特征值、特征向量的概念并掌握其求法; 2.了解相似矩阵的概念、性质及矩阵对角化的充要条件,会化矩阵为相似对角形 二、内容提要 1.特征值与特征向量 设A为n阶方阵,a为n维非零列向量,为一个数,使得则称为A的一个特征值,a为A对应于的一个特征向量 2.特征向量的性质 (1)对应于不同特征值的特征向量是线性无关的 (2)同一特征值的特征向量a1,a2,…,am的任意非零线性组合
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一、连续型随机变量的基本概念 离散型随机变量并不能描述所有的随机试验,对于可在某一区间内任意取值的随机变量X, 由于它的值不是集中在有限个或可列个点上因此只有知道其取值于任一区间上的概率P{a
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一、方差的定义 定义1.为一RV,若EX-E()2存在,则称之为RVX的方差,记作D()、Var(或O (),即D(=[-E()2.称D()为R的标准差或均方差
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一、参数估计含义 假设总体的分布类型已知,但其所含的某些参数未知,利用样本资料,对这些未知参数进行 估计称为参数估计。参数估计又分为点估计和区间估计,这次课我们讲点估计及其评价标准
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