一.基于数据分析的建模方法 在建立数学模型的过程中,经常需要建立变量之间的关系.由于对研究对象的内部机理不甚了解,不能通过合理的假设,或根据物理定律、原理, 经过机理分析法而得到

数学模型的建立与建模目的密切相关 几类常见建模目的: 1. 描述或解释现实世界的 各类现象(常采用机理分析的方法,探索研究对象的内在规律性)；

建立数学模型是为了利用它有效地分析、解 决现实问题, 真实世界的背景不容忽视. 通过观察、测量等手段收集的数据来自于现 实世界, 带有我们关注的研究对象的大量信息. 数据作用于模型的形式：

正态分布判别方法原理分析 中心极限定律:设X1,X2,…,Xn是相互独立同 分布的随机变量序列,具有数学期望和方差E(X)= ,D(X)=o2

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一、性质 随机现象广泛地存在于人类活动的各个方面。随着科技的不断进步，人们对 定量地分析随机现象的规律性提出了愈来愈多愈来愈高的要求，概率论的主要任 务是对不同类型的随机现象建立不同的数学模型，研究它们各自的规律和相互关 系, 其理论严谨，内容丰富，应用广泛，发展迅速，是目前最活跃的数学学科之 一,它有不同于其它研究必然现象的数学分支的独特的思想和方法

对一个系统进行分析和研究,首先要知道 该系统的数学模型,也就是要建立该系统 特性的数学表达式.所谓线性系统,在许多 场合,它的数学模型可以用一个线性微分 方程来描述,或者说是满足叠加原理的一 类系统.这一类系统无论是在电路理论还 是在自动控制理论的研究中,都占有很重 要的地位.本节将应用拉氏变换来解线性 微分方程和建立线性系统的传递函数的概 念

模糊数学的基本概念； 模糊关系与模糊矩阵； 模糊聚类分析法； 模糊模式识别法； 案例分析：中介服务机构信誉评估。 模糊综合评判法；

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）=（ ）

有人想分析出一所大学开水房拥挤的原因,并提 出解决方案. 他在连续一周的中午 11：40～12：20 进行实地观测, 得到开水房人 到达情况的数据(表 7.1). 表 7.1 每 10 秒到达人数及相应频数 当他猜测可能是管道阻塞造成拥挤,为此他记录下两组 数据,用于比较分析