一、Z=X+Y的分布 二、M=max(x,y及N=min(X,的分布 三、课堂练习 四、小结布置作业

第一章蒙特卡罗方法概述 第二章随机数 第三章由已知分布的随机抽样 第四章蒙特卡罗方法解粒子输运问题

一、每次试验前不能预言出现什么结果 二、每次试验后出现的结果不止一个 三、在相同的条件下进行大量观察或试验时,出现的结果有一定的规律性称之为统计规律性

一、模型的设定—F检验 二、固定影响变截距模型 三、随机影响变截距模型 四、固定影响/随机影响模型的检验

1、方法简介 蒙特卡罗( Monte Carlo)是摩纳哥的一个世界著名赌城,但在 统计学中,“蒙特卡罗”已演变成数字模拟试验的专用术语。蒙特 卡罗模拟方法的实质是利用服从某种分布的随机数来模拟现实系统 中可能出现的随机现象

一、马尔可夫过程当随机过程在t所处的状态为已知条件时,过程 在时刻ttr所处的状态仅与tx时的状态有关,而与t以前的状态无关,这 种随机过程为马尔可夫过程。 用分布函数来描述:若在条件Y(t)=(i1,2n)下的Y的分布函数恰 好等于条件Y(tn-=Yn-1下的分布函数,即 FYn; t, Yn-I Yn-... Y In-1 n-2..) =F(Yn; t, Yn-1; tn-1) 则称Y(t)为马尔可夫过程

一、引言 自然界和社会上发生的现象是多种多样的

随机误差:由串入仪表的随机干扰、仪器内部器 件噪声和A/D量化噪声等引起的,在相同条件下测量 同一量时,其大小和符号作无规则变化而无法预测 但在多次测量中符合统计规律的误差采用模拟 滤波器是主要硬件方法

第一节两独立样本差别的秩和检验 第二节配对设计资料的秩检验 第三节完全随机设计多组差别的秩和检验 第四节随机单位组设计的秩和检验

在前一讲中,我们介绍了有关随机现象的 些基本概念,并说明了概率的含义和统计计算 方法。回忆一下,代表随机现象的样本空间, A为所关心或感兴趣的事件,P(A)为其发生的概 率大小 在本讲,我们将介绍两个简单,但非常有 用的概率模型