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在一定条件下必然发生的现象,称为确定性现象。在个别试验中呈现出不确定性,在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象,称为随机现象。 概率论与数理统计是研究和揭示随机现象统计规律性的一门数学学科
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抽样推断既然必须处理收集来的数据,因此数学知识是 必不可少的。下面仅就抽样调查中一些最基本的常用数学知 识和概念以直观简洁的方式做一些介绍
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一、抽样分布 有时,总体分布的类型虽然已知,但其中含有未知参数此时需对总体的未知参数或对 总体的重要数字特征(如数学期望、分差等)进行统计推断,此类问题称为参数统计推断在 参数统计推断问题中,常需利用总体的样本构造出合适的统计量,并使其服从或渐近地服从 已知的总体分布.统计学中泛称统计量分布为抽样分布
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1. 已知随机变量 X服从参数为1/2的指数分布,则随机变量 Z=3X-2的数学期望E(Z)=( )
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行列式是多元一次方程组(线性方程组)求解中产生的.现在它不仅是解线性方程组的工具,也是线 性代数以及别的数学分支,物理学中常用工具,行列式的概念很简单关键是计算行列式的技巧及应用行 列式的灵活性.这是要特别注意的
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1.连加号(∑)在数学中,为了使数学式表示简单明确,通常要规定一些特殊符号.连加号就是其 中之一
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第一节 数学期望 第二节 方差 第三节 协方差与相关系数 第四节 矩、协方差矩阵
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导数的思想最初是法国数学家费马(Fermat1601—1665)为解决极大,极小问题而引入的,但导数作为微分学中最主要的概念却是英国数学家牛顿(Newton)和德国数学家莱布尼兹(Leibniz)分别在研究力学和几何学过程中建立的
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1.实变函数论的内容 顾名思义,实变函数论即讨论以实数为变量的函数,这样的内容早在中学 都已学过,中学学的函数概念都是以实数为变量的函数,大学的数学分析,常微 分方程都是研究的以实数为变量的函数,那么实函还有哪些可学呢?简单地说: 实函只做一件事,那就是恰当的改造《数学分析》中 Riemann积分定义使得更多 的函数可积
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多元微分学的应用 一、在几何方面的应用 二、在优化方面的应用
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