二、寻求估计量的方法 1.矩估计法 2.极大似然法 3.最小二乘法 4.贝叶斯方法 这里我们主要介绍前面两种方法

定义1:不可约多项式p(x)称为f(x)的k重因式 (kEN),如果p(x)f(x)而p(x)f(x) 当k=1时,p(x)就称f(x)的单因式, 当k>1时,p(x)称为f(x)的重因式。 如果f(x)的标准分解式为:

一次序统计量 设(X,X2…X)是从总体X中抽取的一个样本, 记(x,x2x)为样本的一个观测值,将观测值的各 个分量按由小到大的递增序列重新排列为 x(1)≤x2)≤…≤Xn 当(x,X2,,X)取值为(x,x2,xn)时,定义Xk取 值为x(k=1,2,n),由此得到的(Xxx(2),Xn)称为 样本(X,X2X)的次序统计量

尽管在一般情况下,要确定某个统计量的分布是非常困难的,但在总体服从正态分布时,可以确定某些统计量的分布定理3.1设总体X~N(u,o2),X,X2,X为其样本,则样本均值ⅹ与样本方差S2独立,且有

实验目的 1、了解插值的基本内容。 2、掌握用数学软件包求解插值问题。 实验内容 [1]一维插值 [2]二维插值 [3]实验作业

一、两个多项式的最大公因式 定义1:f(x),g(x),h(x)∈F[x] 若h(x)g(x)hx)f(x) 则h(x)是f(x),g(x)的一个公因式。 例如h=x-1是f=x3-x,g=x3-x2-x+1 的一个公因式

有这样重要的一类随机过程,即所谓平稳随机 过程,它的特点是:过程的统计特性不随时间 的推移而变化.严格地说

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2 LINGO中的集 说明:实际问题建模时,总会遇到一群或多群相互联系的对象, 如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。 LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集sets)一旦把对象聚 合成集,就可利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现深入介绍如何创建集,并用数据初始化集的属性。 学完本节后,对集如何引入模型会有一个基本的理解

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