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长安大学:《概率统计》课程电子教案(PPT教学课件)第一章 随机事件及其概率(1.4)条件概率、全概率公式
文档格式:PPT 文档大小:1.02MB 文档页数:10
一、条件概率 简单地说,条件概率就是在一定附加 条件之下的事件概率 从广义上看,任何概率都是条件概率, 因为任何事件都产生于一定条件下的试验 或观察,但我们这里所说的“附加条件” 是指除试验条件之外的附加信息,这种附 加信息通常表现为“已知某某事件发生了
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2讲 第一章随机事件及其概率
文档格式:PPT 文档大小:138KB 文档页数:29
试验 为了研究随机现象,就要对客观事物进行观察.观察的过程称为试验. 概率论里所研究的试验有下列特点: 在相同的条件下试验可以重复进行; (2)每次试验的结果具有多种可能性,而且在试验之前可以明确试验的所有可能结果; (3)在每次试验之前不能准确地预言该次试验将出现哪一种结果
武汉大学:《实变函数》课程教学资源(讲义)第二章 测度与测度的构造(2.1)测度与测度的性质
文档格式:PDF 文档大小:169.12KB 文档页数:5
我们知道 Riemann 积分的几何意义是曲边梯形的面积. 为在欧氏空间空间 n R 上推广 Riemann 积分的理论, 我们必须把象长度, 面积和体积等概念推广到 n R 中的更一般的集上 去. 本章将要定义的 n R 上的 Lebesgue 测度就是长度, 面积和体积等概念推广
深圳大学:《线性代数和概率论》课程教学资源(PPT课件讲稿,线性代数)第10讲 线性方程组
文档格式:PPT 文档大小:149KB 文档页数:36
3.4齐次线性方程组有非零解的条件及解的结构对于以mxn矩阵A为系数矩阵的齐次线性方程 组 AX-0 (3.15) 如果把A按列分块为A=[a1,a2an,它就可以 表示为向量等式 (3.16) 因此,(3.15)有非零解的充分必要条件是 a12,…a线性相关, 秩(A)=秩{a1,a2an}
武汉大学:《泛函分析》课程教学资源(教案讲义)第22讲 有界线性算子的谱
文档格式:PDF 文档大小:252.96KB 文档页数:16
线性算子的谱理论是与解算子方程紧密联系的,它起源于代数方 程、线性方程组、积分方程和微分方程的特征值问题. 实际上在泛函 分析产生的早期, Volterra、Fredholm、Hilbert 等人就曾研究过这 样的问题, 同时它也是泛函分析中经久不衰的研究课题. 本章首先讨 论算子的正则性和谱的概念及其基本性质,然后着重叙述 Riesz-Schauder 关于紧算子的谱论和 Hilbert 空间上自伴算子的谱 论,最后介绍谱系和谱分解问题
深圳大学:《线性代数和概率论》课程教学资源(PPT课件讲稿,线性代数)第8讲 n维向量及其线性相关性
文档格式:PPT 文档大小:136.5KB 文档页数:35
附录2数域命题量词 1数域 一个含有数0,1的数集F,如果其中任意两个数关于数的四则运算封闭除法的除数不为零),即它们的和,差,积,商仍是F中的数,则数集F就称为一个数域
深圳大学:《线性代数和概率论》课程教学资源(PPT课件讲稿,线性代数)第9讲 向量组的秩
文档格式:PPT 文档大小:157KB 文档页数:41
在R3中,给定四个共面向量a1,a2,3,4,它们显 然是线性相关的,但它们中存在两个线性无关 的向量,而任一个向量都可由这两个线性无关 的向量线性表示(例如:a1,a2线性无关,a3,a4可 由a1,a2线性表示).此外它们中任意三个向量 是线性相关的,即它们中任一个线性无关的部 分组最多只含2个向量,数2就叫作这个向量组 的秩
深圳大学:《线性代数和概率论》课程教学资源(PPT课件讲稿,线性代数)第12讲 正交矩阵及其性质
文档格式:PPT 文档大小:133.5KB 文档页数:36
定义6设A为n阶方阵,如果ATA=1,就称A为正交 定理4A为n阶正交矩阵的充分必要条件是A的 证设
深圳大学:《线性代数和概率论》课程教学资源(PPT课件讲稿,概率论)第8讲 随机变量的相互独立性
文档格式:PPT 文档大小:224KB 文档页数:45
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
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第10讲 连续型随机变量的分布
文档格式:PPT 文档大小:161.5KB 文档页数:32
连续型随机变量的分布 一随机变量的分布函数是描述任何类型的 随机变量的变化规律的最一般的形式,但 由于它不够直观,往往不常用。 比如,对离散型随机变量,用概率函数来 描述即简单又直观。 对于连续型随机变量也希望有一种比分布 函数更直观的描述方式。 这就是今天要讲的“概率密度函数
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