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7.1 线性方程组求解 7.2 非线性方程数值求解 7.3 常微分方程初值问题的数值解法 7.4 函数极值
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第二节离散型随机变量及其概率分布
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2.1 变量和数据操作 2.2 MATLAB矩阵 2.3 MATLAB运算 2.4 矩阵分析 2.5 矩阵的超越函数 2.6 字符串 2.7 结构数据和单元数据 2.8 稀疏矩阵
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在实际应用中,有些随机现象需要同时用两个或两个以上的随机变量来描述例如,研 究某地区学龄前儿童的发育情况时,就要同时抽查儿童的身高H、体重W,这里,H和W 是定义在同一个样本空间S={e}={某地区的全部学龄前儿童}上的两个随机变量.又如,考 察某次射击中弹着点的位置时,就要同时考察弹着点的横坐标X和纵坐标Y.在这种情况 下,我们不但要研究多个随机变量各自的统计规律,而且还要研究它们之间的统计相依关 系,因而还需考察它们的联合取值的统计规律,即多为随机变量的分布
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7.1 创建视图 7.1.1 什么是视图 7.1.2 使用向导创建本地视图 7.1.3 使用视图设计器创建本地视图 7.1.4 创建远程视图 7.1.5 使用CREATE SQL VIEW命令创建视图 7.2 利用视图访问和更新数据 7.2.1 数据库视图的操作 7.2.2 利用视图更新数据
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一、条件分布的概念 设X是一个随机变量,其分布函数为 Fx(x)=p{xx},-∞
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3.1 数据类型 3.2 常量与变量 3.3 运算符与表达式 3.4 常用函数
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一、随机变量的函数 定义如果存在一个函数g(X),使得随机变量XY满足 Y=(X), 则称随机变量Y是随机变量X的函数. 注:在微积分中我们讨论变量间的函数关系时,主要研究函数关系的确定性特征,例 如导数、积分等而在概率论中,我们主要研究是随机变量函数的随机性特征,即由自变量 X的统计规律性出发研究因变量Y的统计性规律
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广州大学:《高等数学》课程教学资源(PPT课件讲稿)数集与确界原理
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一、连续型随机变量及其概率密度 定义如果对随机变量X的分布函数F(x),存非负可积函数f(x)使得对于任意实数x有 F(x)=(X sx)= s()则称X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数简称为概率密度或密度函数
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