4.4协方差和相关系数 问题对于二维随机变量(X,Y): 已知联合分布 边缘分布 对二维随机变量除每个随机变量各自的概率特性外,相互之间可能还有某种联系问题是用一个怎样的数去反映这种联系

一、线性变换的定义 线性空间V到自身的映射称为V的一个变换 定义1线性空间V的一个变换A称为线性变换,如果对于V中任意的元 素a,和数域P中任意数k,都有 A(a+B)=(a)+A(B);

一、线性子空间的概念 定义 7 数域 P 上的线性空间 V 的一个非空子集合 W 称为 V 的一个线性子空 间（或简称子空间），如果 W 对于 V 的两种运算也构成数域 P 上的线性空间

为了保持自然资料的合理开发与利用,人类必须保持并控制生态平衡,甚至必须控制人类自身的增长。 本节将建立∏个迫的畄种群增长模型,以简略分析下这方离散化为连续,方3分析可以通过一些简单模型的便研究以根据生态系统的特征自行建美丽的大自然种群的数量本应取离散值,但由于种群数 量一般较大,为建立微分方程模型,可将种群数量看作连续变量,甚至允许它为可微变量, 由此引起的误差将是十分微小的

2.1.2图的基本概念 (2) 子图 给定图G=(V,E),G1=(V1,E1),若V1CV,EE,则称G1为G的子图( subgraph),称 G为G1的母图( supergraph),记作:Gg. 若GCG,但G1≠G,则称G1为G的真子图(proper subgraph),记作:1cg 若G是G的子图,且V1=V(E1CE),则称G1为G的支撑(生成)子图(spanning subgraph). 注:(1)二分图的任一子图也均为二分图.(2)边数为E的图的所有(同构或不同构)支撑子 图的个数为C+C2+C2+…+C=2

§1.1 函数 §1.2 四类具有特殊性质的函数 §1.3 复合函数与反函数，习题课 §2.1 数列的极限 §2.2 收敛数列，习题课 §2.3 函数的极限 §2.3 函数极限的定理，习题课 §1.4 无穷小与无穷大 ，习题课 §3.1 连续函数 §3.2 连续函数的性质，习题课 §4.1 实数连续性定理 §4.2 闭区间连续函数整体性质的证明，习题课 §5.1 导数 §5.2 求导法则与导数公式，习题课 §5.3 隐函数与参数方程求导法则 §5.4 微分，习题课 §2.5 高阶导数与高阶微分，习题课 §6.1 中值定理，习题课 §6.2 洛必达法则，习题课 §6.3 泰勒公式，习题课 §6.4 导数在研究函数上的应用，习题课

对于从事计算机科学工作的人们来说，集合论是必不可少的基础知识。例如程序设计语言、数据结构、形式语言等都离不开子集、幂集、集合的分类等概念。集合成员表和范式在逻辑设计、定理证明中也都有重要应用。本部分从集合的直观概念出发，介绍了集合论中的一些基本概念和基本理论。集合论是研究集合的一般性质的数学分支，它研究集合不依赖于组成它的事物的特性的性质。集合论总结出由各种对象构成的集合的共同性质，并用统一的方法来处理。集合论的特点是研究对象的广泛性，集合是各种不同对象的抽象，这些对象可以是数或图形，也可以使任意其它事务

在客观世界中,普遍存在着变量之间的关系数学的一个重要作用就是从数量上来揭 示、表达和分析这些关系。而变量之间关系,一般可分为确定的和非确定的两类.确定性关 系可用函数关系表示而非确定性关系则不然 例如,人的身高和体重的关系、人的血压和年龄的关系、某产品的广告投入与销售额 间的关系等,它们之间是有关联的,但是它们之间的关系又不能用普通函数来表示我们 称这类非确定性关系为相关关系

第六章样本及抽样分布 6-1随机样本 总体:研究对象的某项数量指标的值的全体。 个体:总体中的每个元素为个体。 例如:某工厂生产的灯泡的寿命是一个总体,每 个灯泡的寿命是一个个体;某学校男生的身高 的全体一个总体,每个男生的身高是一个个体 定义:设X是具有分布函数F的随机变量,若X1x2 是具有同一分布函数F的相互独立的随机变量, 则称H1为从总体X中得到的容量为n的简 单随机样本,简称为样本,其观察值冮∵ˉ气称 为样本值

定性的思考 通常人们在研究单个的随机变量的时候,并 不关心它们的分布,而是关心它们的数学期 望和方差,这也是因为分布携带了太多的信 息,很难给人们一个快捷的印象. 而人们在研究两个随机变量的关系的时候, 也不关心它们的联合分布,这是携带了更多 信息的内容.人们关心的是,这两个随机变 量是联系非常紧密呢?还是毫无关系?即相 互独立?人们希望用一个数字就能够在相当 程度上描述两个随机变量的联系程度