⚫ 函数概述 ⚫ 函数定义的一般形式 ⚫ 函数的调用、参数和返回值 ⚫ 局部变量和全局变量 ⚫ 变量的存储类型 ⚫ 内部函数和外部函数

⚫ 概述 ⚫ 定义结构体类型变量的方法 ⚫ 结构体变量的引用 ⚫ 结构体变量的初始化 ⚫ 结构体数组 ⚫ 指向结构体类型数据的指针 ⚫ 共用体 ⚫ 用typedef定义类型

第五节随机变量的相互独立性 设,n为随机变量,如果它们满足下列条件:对于实轴上任意两个集合S1,S2,如果事件{5eS1},{nS2}相互独立,那末,称n相互独立.直观地说,,η相互独立就是它们取值时互不牵连

◼ 第一节 相关关系及种类 ◼ 第二节 定类变量的相关分析 ◼ 第三节 定序变量的相关分析 ◼ 第四节 定距变量的相关分析 ◼ 第五节 回归分析

一、连续型随机变量的概念 二、常见的几种连续型分布

在概率论中,我们研究了随机变量,n维随机向量。在极限 定理中我们研究了无穷多个随机变量,但局限在它们相互独立的 情形。将上述情形加以推广,即研究一族无穷多个、相互有关的 随机变量,这就是随机过程

• 因素（factor）就是指实验中的自变量。实验中只有一个自变量的称为单因素实验。 • 因素的类别称为水平（level），水平可以是定量的，如“年龄”、“声音的强度”等，也可以是定性的，如“性别”、“人格类型”等。 • 因素多于一个的实验设计称为因素设计（factorial design），并根据各个因素的所有可能组合来设计组别，并同时考察所有因素对因变量的影响

+ 因素指自变量+ 随机化:用随机化方法分配被试到各个实验处理中+ 是在实验之中操纵一个自变量，并采用随机化原则把被试分配到自变量的不同水平上的一种实验设计

• 一、单变量的描述 – 集中量，离散量，分布形态，分布图(图编辑) • 二、双变量的基本描述——相关

2-1 编程（文件名为 S2-1.C）。定义 3 个 int 变量 x,y,z 和一个实型变量 average， 计算并输出 3 个整数的平均值 average，即 average=(x+y+z)/3，其中 x,y,z 的值可以通过变量的初始化赋值 x=1,y=1,z=0，也可以通过赋值语句赋值