全书共分九章，内容包括：连续函数、微分演算、积分演算、解析儿何、线性代数、多变量分析、数量场与向量场、无穷级数、常微分方程该书在介绍传统教材基本内容的基础上，在有关章节中穿插和充实进数学模型和数值计算的内容，反映计算机时代的特征，体现现代数学的精神该书可作为理工科大学高等数学课程的教材，也可供有关科研人员和工程技术人员阅读参考

1.1 计算机编程语言 1.2 Java语言发展 1.3 Java程序的开发和运行环境 1.4 能够运行的两类Java程序 1.5 程序中的关键字、标识符和分隔符 1.6 Java语言的基本数据类型和变量定义 1.7 运算符和表达式及语句 1.8 分支和循环语句 1.9 方法定义和使用 1.10 类和对象初步 1.11 数 组 1.12 main方法传递参数

12-3随机变量及分布 一、随机变量的概念 例1:五台电冰箱中有2台是优质品,从中任取3台,考 察取到的3台含有优质品台数的各种可能性。 方法1:取到的优质品台数有三种情况,可以用三个事 件来表示

本章将分别介绍对次数资料、等级资料进行统计分析的方法。 第一节 x2统计量与x2分布 第二节 适合性检验 第三节 独立性检验

针对数据立方体的结构特点,结合联机分析处理技术,提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法.以合肥农河超市实际数据作为测试数据,给出了两种算法的实验结果.结果表明,两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异,分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘

第一章随机事件及其概率. 第二章随机变量及其布 第三章多维随机变量及其 第四章随机变量的数字特征 第五章大数定律和中心极限定理 第六章数理统计的基本概念 第七章参数估计 第八章假设检验 第九章方差分析和回归分析

何为房室系统? 在用微分方程研究实际问题时,人们常常采用一种叫“房室系统”的观点来考察问题。根据研究对象的特征或研究的不同精度要求,我们把硏究对象看成一个整 体(单房室系统)或将其剖分成若干个相互存在着某种联系的部分(多房室系统)

教学目的: 通过本节内容的教学,使学生: 1、明确极大似然估计法是在总体分布类型已知的情况下的一种常 用的参数估计方法; 2、理解极大似然思想; 3、掌握求极大似然估计值的一般步骤,会求常见分布参数的极大 似然估计值