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《数学史简介》微积分的创立
文档格式:DOC 文档大小:19.5KB 文档页数:1
数学首先从对运动(如天文、航海问题等)的研究中引出了一个基本概念,在那以后的二 百年里,这个概念在几乎所有的工作中占中心位置,这就是函数-------或变量间关系--------的概 念。紧接着函数概念的采用,产生了微积分
《数学史简介》微积分成果优先权的争论
文档格式:DOC 文档大小:19.5KB 文档页数:1
微积分成果优先权的争论 微积分是能应用于许多类函数的一种新的普遍的方法,这一发现必须归功于牛顿和莱布尼 茨两人。经过他们的工作,微积分不再是古希腊几何的附庸和延展,而是一门独立的学科。 历史上,关于微积分的成果归属和优先权问题,曾在数学界引起了一场长时间的大争论
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章(8.1)多元正态分布参数的估计与假设检验
文档格式:PPT 文档大小:510.5KB 文档页数:21
在多元统计分析中,多元正态分布占有相当重要的地位。这是因为,许多随机向量服从正态分布, 或近似服从正态分布,而且目前对于多元正态分布已有一整套统计推断方法,并且得到了许多满意的结果。下面介绍多元正态总休参数的统计推断问题
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章(8.2)判别分析
文档格式:PPT 文档大小:433.5KB 文档页数:21
在许多自然科学和社会科学的研究中,经常会遇到 需要判别的问题。例如一个病人肺部有阴影,大夫要判 断他是肺结核、肺部良性肿瘤还是肺癌。这里,肺结核 人、肺部良性肿瘤病人以及肺癌病人组成三个总体,病 人来源于三个总体之一,判断分析的目的是通过人的指 标(阴影大小、阴影部位、边缘是否光滑等)来判断他 应该属于哪个总体(即判断他生的是什么病)
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 回归分析(7.2)多元线性回归分析
文档格式:PPT 文档大小:425.5KB 文档页数:17
一、多无线性回归模型 上节讨论了一元线性回归模型,在实际问题中,遇到更多的是讨论随机变量Y与非随机变量x,x2,…,x之间的关系,本节假设它们具有线性关系
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 方差分析(6.1)单因素方差分析
文档格式:PPT 文档大小:639.5KB 文档页数:32
通常把生产实践与科学实验中的结果,如产品的性能, 产量等统称为指标,影响指标的因素用A,B,C,…,表示。 因素在试验中所取的不同状态称为水平,因素4的不同水 平用A1,A2表示。 在一项试验中,如果让一个因素的水平变化,其他因素 水平保持不变,这样的试验叫做单因素试验。处理单因 素试验的统计推断问题称为单因素方差分析或一元方差 分析。类似地可定义多因素方差分析。本节先介绍单因 素方差分析
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 方差分析(6.2)两因素方差分析
文档格式:PPT 文档大小:1.2MB 文档页数:52
两因素方差分析是讨论两因素试验的统计推断问题。本 文分非重复试验和重复试验两种情形进行讨论。 一、两因素非重复试验的方差分析 设有两个因素A,B,因素A有r个不同水平: A,A2…,A,;因素B有s个不同水平:B1,B2…,B 在A,B的每一种组合水平(A,B)下作一次试验,试验 结果为X,=(i=1,…,r,j=1,2,,),所有X,相互独立
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 假设检验(5.3)非参数假设检验方法
文档格式:PPT 文档大小:914.5KB 文档页数:39
前面介绍的各种统计假设的检验方法,几乎都假定了总 体服从正态分布,然后再由样本对分布参数进行检验。 但在实际问题中,有时不能预知总体服从什么分布,这 里就需要根据样本来检验关于总体分布的各种假设,这 就是分布的假设检验问题。在数理统计学中把不依赖于 分布的统计方法称为非参数统计方法
东南大学:《离散数学》课程教学资源(PPT课件讲稿)集合论
文档格式:PPT 文档大小:506.5KB 文档页数:43
一、本部分的主要内容 集合代数----集合的概念和基本运算 关系----二元关系的表示、运算、性质、特殊的关系 函数----函数定义、性质、运算 二、本部分的基本要求 掌握集合及其相关的基本概念 熟练掌握集合以及关系、函数的基本运算 了解和使用基本的证明方法 第一节 集合的基本概念 第二节 集合的运算与集合恒等式
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 假设检验(5.2)正态总体均值与方差的假设检验
文档格式:PPT 文档大小:296KB 文档页数:19
前面,我们已经了解到,在假设检验中使用的逻辑是: 如果原假设H是对的,那么衡量差异 大小的某个统计量落入区域W(拒绝域)是 个小概率事件.如果该统计量的实测值落入 W,也就是说,H成立下的小概率事件发 生了,那么就认为H不可信而否定它.否则 我们就不能否定HO
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