第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节泊松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第2章 随机样本生成法

论文写作模板（样本）：高速无线局域网主要技术

以2004年-2012年沪、深两市A股制造业上市公司为研究样本,本文探索了货币政策对公司成本粘性的影响

摘要本问题是一个“有人管理分类问题”首先分别列举出20个学习样本序列中1 字符串、2字符串、3字符串出现的频率构成含41个变量的基本特征集,接着用主成分 分析法从中提取出4个特征。然后用 Fisher线性判别法进行分类,得出了所求20个人工制 造序列及182个自然序列的分类结果如下:

第8章数据处理 第一单元重要的特征数 一、学习目标 介绍数据处理的几个常见概念,要求了解总体、样本、均值、方差等基本概 念,会计算均值和方差等重要特征数. 二、内容讲解 我们把所研究对象的全体称为总体,而组成总体的基本单位称为个体从总体 中抽取出来的个体称为样品

第二单元点估计 一、学习目标 通过本课的学习,知道什么是点估计,点估计有哪两种方法,会用极大似然 估计求总体参数的估计值,知道无偏估计,能比较哪个估计量更有效 二、内容讲解 利用样本的统计量来估计总体的一些未知的常数,譬如总体的数学期望、方 差,这就是数理统计学中的点估计问题. 点估计的主要方法是矩估计和极大似然估计

本章主要讲述随机试验，样本空间，随机事件，事件间的关系与运算，频率，概率的统计定义，概率的性质，古典概型，几何概型，条件概率，乘法公式，全概率公式，贝叶斯公式，事件的独立性，贝努里概型等内容

本章主要讲述样本,总体,参数与参数空间;直方图与经验分布函数;统计 内容量,x2分布,t分布和F分布;分位数;正态总体的抽样分布等内容

第一次随机事件与古典概型 一.填空 1.写出下面随机事件的样本空间:(1)袋中有5只球,其中3只白球2只黑球,从袋 中任意取一球,观察其颜色 (2)从(1)的袋中不放回任意取两次球 (每次取出一个)观察其颜色 (3)从(1)的袋中不放回任意取3只 球,记录取到的黑球个数