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似然函数,最大似然估计量 指数与高斯概率密度函数的参数确定举 最大似然估计量的方差 不等精度观测结果的并合 解析法 蒙特卡罗法 RCF边界法 图解法
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PAW 与 ROOT 简介 PAW 与 ROOT 的数据结构 PAW 与 ROOT 的图形运算 PAW 与 ROOT 上的随机抽样
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检验拟合优度,P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的χ2检验 样本、估计量与偏置 估计量的平均值、方差与协方差
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假设,检验统计量,显著水平,功效 两种假设下的统计检验 纽曼-皮尔森引理 如何构造一个检验统计量 Fisher甄别函数与神经网络
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蒙特卡罗方法 随机数产生子 任意分布抽样之函数变换法与舍选法 蒙特卡罗方法中的精度问题 在粒子与核物理中的应用
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常用的概率密度函数分布的数学形式 相应的平均值与方差 相关的应用范围
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概率 随机变量与函数 期待值 误差传递
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◼ 介绍C++与Linux下C++编译 g++, gmake ◼ C++的基本概念 变量,类型与表达式 循环,类型设置,函数 文件与流程 数组,字符串,指针 类,面向对象设计介绍(重点) 内存分配,算符使用与模版 继承关系,标准C++程序库,编译,查错 ◼ 如何进入并使用ROOT程序包
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ITMC:企业经营管理ERP原理讲解(内部培训讲座PPT)夯实管理、全面协同
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