Ch.1 绪论 Ch.2 数字概率算法 Ch.3 Sherwood算法 Ch.4 Las Vegas算法 Ch.5 Monte Carlo算法

第一章 统计和统计数据的收集 第二章 统计数据的整理和展示 第三章 数据的描述性分析 一、绝对数和相对数 二、集中趋势的测定 三、离散趋势的测定 四、数据的形态测定 第四章 概率基础——随机变量及其概率分布 第一节 随机变量的概念及数字特征 第二节 常见的离散型分布 一、两点分布 二、二项分布 第三节 常见的连续型分布 正态分布 x2分布 t分布 F分布 第四节 中心极限定理 第五章 区间估计和假设检验 第六章 相关与回归 多元线性回归 非线性回归模型 第八章 时间数列分析 时间数列的种类和编制方法 时间数列传统分析指标 长期趋势的测定 季节变动、循环变动和剩余变动的测定 时间数列的预测方法

4.5.3 正交信号传输非相干检测的错误概率 4.5.4 相关二进制信号包络检测的错误概率 4.6 数字信号传输方法的比较 4.8 有记忆信号传输方式的检测 4.8.1 最大似然序列检测器——有记忆信号的最佳检测

仿P.191~192求得ESX 与题无关,等于没求! 正确求解 6-2(1) - x怎能取两项概率?

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 内容1：概率论  内容2：贝叶斯定理  内容3：随机变量及其期望与方差

在专业的统计研究文献中,我们经常会见到一个p统计值作为研究结果的一部分。在SPSS 软件中,运算结果中也经常有p统计值给出。这里的p统计值实际上是一个与统计假设检验相 联系的概率 专业的定义是:p统计值是在零假设成立的情况下,检验统计量的取值等于或超过所观察到 的值的概率,从而p统计值即为否定H0的最低显著性水平

概率空间 随机变量与分布函数 数字特征、矩母函数与特征函数 收敛性 独立性与条件期望