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《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 多维随机变量及其分布
文档格式:PPT 文档大小:1.04MB 文档页数:196
第四章多维随机变量及其分布 4.1多维随机变量及其分布函数、 边缘分布函数 在前一章中,我们所讨论的随机现象只涉及到一个 随机变量,但在很多随机现象中,往往要涉及到多 个随机变量
《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 条件概率与独立性
文档格式:PPT 文档大小:962KB 文档页数:165
2.1条件概率、乘法定理 在实际问题中,除了要考虑事件A的概率P(A)而外, 还要考虑事件A在“某事件B已经发生”这一附加条 件下的概率.这样的概率,人们称之为条件概率,记 为P(A|B).相应地,将P(A)称为无条件概率
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)马尔可夫
文档格式:DOC 文档大小:19KB 文档页数:1
马尔可夫A.A(1856~1922) 苏联科学家,1856年6月生于梁赞,1922年7月卒于彼得堡. 1874年入圣彼得大学,1878年毕业,两年后取得硕士学位并 任圣彼得堡大学副教授,1884年取得物理,数学博士学位. 1886年任该校教授,1896年被选为圣彼得堡科学院院士, 1905年被授予功勋教授的称号
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)费马
文档格式:DOC 文档大小:19KB 文档页数:1
费马P.(1601~1665) 法国数学家1601年8月生于法国南部博蒙-德洛马涅,1665 年卒于卡斯特尔他利用公务之余钻研数学在数论、解析几 何学、概率论等方面都有重大贡献,被誉为“业余数学家之 王
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)许宝禄
文档格式:DOC 文档大小:19.5KB 文档页数:1
许宝禄(1910~1970) 中国现代数学家,统计学家,1910年4月生于北京,1928年入 燕 京大学学习,1930年转入清华大学攻数学毕业后在北京大学 任助教,1936年赴英国留学在伦敦大学读研究生,同时又在 剑 桥大学学习获哲学博士和科学博士学位.1940年回国任北京 大学教授,执教于西南联合大学.1945年再次出国先后在美 国
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)波莱尔
文档格式:DOC 文档大小:19KB 文档页数:1
波莱尔(1871~1956) 法国数学家1871年1月生于法国阿韦龙省的圣·阿弗里克, 1956年2月卒于巴黎.1893年毕业于巴黎高等师范学校在 里 尔大学任教.1894年获博士学位,1909年任巴黎大学理学院 函 数论教授第一次世界大战后改任概率及数学物理学教授. 1921年当选为法国科学院院士,1928年协助建立庞加莱研究 所并任所长直至去世
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)棣莫佛
文档格式:DOC 文档大小:16KB 文档页数:1
棣莫佛.A.(1667~1754) 棣莫佛是分析三角和概率论的先驱,1667年5月生于法国维 特里—勒弗朗索瓦,1954年11月卒于伦敦原来是法国加尔 文 派教徒在新旧教斗争中被投入监狱,获释后于1685年移居 伦 敦在那里以担任家庭教师和保险事业顾问等终其一生他和 1牛顿及天文学家E哈雷友善,谙熟牛顿的流数术
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)拉普拉斯
文档格式:DOC 文档大小:19.5KB 文档页数:1
拉普拉斯P..(1749~1827) 法国数学家、天文学家.1749年3月生于法国博蒙昂诺 日,1927 年3月卒于巴黎年幼时就显露出数学才能,1767年他到巴黎 拜见达朗贝尔经过周折终于以自己对力学原理的论述受到 达朗贝尔的称赞,随即被介绍到巴黎军事学校任数学教授, 1875年当选为法国科学院院士.1795年后任巴黎综合工科 学 校、高等师范学校教授1816年被选为法兰西科学院院士后 任该院院长
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)冯·诺伊曼
文档格式:DOC 文档大小:19.5KB 文档页数:1
冯·诺伊曼J(1903~1957) 著名数学家.1903年生于匈牙利布达佩斯,1957年2月在华 盛顿因病去世 诺伊曼从小就显示出数学天才,1921年入柏林大学,1923年 入瑞士苏黎世联邦工业大学学习化学,在此期间开始研究数 理逻辑,1926年春在布达佩斯大学获博士学位.之后相继在 柏林大学、汉堡大学和普林斯顿大学任教,1933年成为普林 斯顿高等研究所教授.第二次世界大战期间,曾任研制原子 弹顾问,参加研制计算机
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)第八章 方差分析与回归分析(8.2)一元线性回归
文档格式:DOC 文档大小:1.12MB 文档页数:13
在客观世界中,普遍存在着变量之间的关系数学的一个重要作用就是从数量上来揭 示、表达和分析这些关系。而变量之间关系,一般可分为确定的和非确定的两类.确定性关 系可用函数关系表示而非确定性关系则不然 例如,人的身高和体重的关系、人的血压和年龄的关系、某产品的广告投入与销售额 间的关系等,它们之间是有关联的,但是它们之间的关系又不能用普通函数来表示我们 称这类非确定性关系为相关关系
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