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2.3独立随机变量,条件分布 一、相互独立随机变量 随机事件A与B相互独立,若
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2.2多维随机变量及其分布函数 多维随机变量的引入 一、二维分布函数及其基本性质 定义2.2.1如果ξ和η是定义在同一概率空 间(,,P)上的两个随机变量称(n)为二 维随机变量(向量)
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本章主要内容: · 单纯形方法的基本数学原理。 · 基本单纯形:双因素基本单纯形、直角单纯形、双水平单纯形优化推进方法。 · 改进单纯形、加权形心法、控制加强形心法。 · 灵活运用各种单纯形的改进方法
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本章主要内容: · 均匀设计法的基本原理和应用范围。 · 均匀设计法的结果分析方法及试验结果的评价。 · 均匀设计法在科学研究中的实际应用
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(一)、 独立集与覆盖 (二)、边独立集与边覆盖 (三)、点临界图与边临界图 (四)、拉姆齐数r (m, n)
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本章主要内容: · 一元线性回归方程度建立、显著性检验、预报和控制。非线性回归方程的线性化。 · 多元线性回归方程建立、显著性检验、偏回归平方和。 · 回归分析法在试验设计中的作用和地位。 · 正交多项式回归设计及回归方程的建立
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五、连续型随机变量与密度函数 例子 射击试验仪器寿命问题 定义214设随机变量ξ的分布函数为F(x),若
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(一)、相关概念 (二)、图的点色数的几个结论 (三)、四色与五色定理 (四)、顶点着色的应用
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四、分布函数及其基本性质 由随机变量定义知对任一实数x都有{:5()
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1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:
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