贝叶斯估计的思想 贝叶斯定理 贝叶斯估计的一个例子 基于后验分布的统计推断 先验分布的选择 多元回归的贝叶斯分析 马尔可夫链蒙特卡罗法

一次序统计量 设(X,X2…X)是从总体X中抽取的一个样本, 记(x,x2x)为样本的一个观测值,将观测值的各 个分量按由小到大的递增序列重新排列为 x(1)≤x2)≤…≤Xn 当(x,X2,,X)取值为(x,x2,xn)时,定义Xk取 值为x(k=1,2,n),由此得到的(Xxx(2),Xn)称为 样本(X,X2X)的次序统计量

一次序统计量 设(X,X2…X)是从总体X中抽取的一个样本, 记(x,x2x)为样本的一个观测值,将观测值的各 个分量按由小到大的递增序列重新排列为 x(1)≤x2)≤…≤Xn 当(x,X2,,X)取值为(x,x2,xn)时,定义Xk取 值为x(k=1,2,n),由此得到的(Xxx(2),Xn)称为 样本(X,X2X)的次序统计量

利用场发射扫描电镜观察了以MnS为主要抑制剂的普通取向电工钢加工过程中第二相粒子的分布状态,统计了粒子面密度、平均尺寸以及相应的尺寸分布.结果显示,热轧加工造成了大量第二相粒子弥散、细小地析出,同时基体仍保持过饱和状态.冷轧变形会造成第二相粒子的回溶行为,而基体的过饱和状态会减弱回溶现象.中间退火与脱碳退火过程中会同时存在新粒子的形核及已析出粒子的粗化两个过程,而在最终二次再结晶升温阶段则以第二相粒子明显粗化为主

一、教学目的要求 1.了解抽样的基本内容:总体和样本。 2.理解分位数、分位点等概念。 3.掌握统计量的基本概念及常用统计量、常用三大分布

我们把试验作为一个广泛的术语,包括科学试验、调查和观察。例如抛一枚硬币观 察落地后哪一面向上和在一袋种子中取出一粒测定其能否发芽等都可看做是一次试验。 显然这样的试验可以在相同的条件下重复进行,每次试验可能的结果有多个。 随机事件:把一次试验所有可能的结果都称为事件

一、基本篇 1、本市燃气经营企业类型及其统计数 2、供气站点统计数及其类型、区县分布 3、燃气器具销售备案统计 二、供应篇 1、纵览 2、各气种供应及用户 2.2.4液化气用户情况 3、服务窗口 三、建设篇 1、天然气主干管网图 2、燃气设施建设投资额 3、2017年度燃气行业文明工地 四、管理篇 1、事故统计 2、居民用户入户安检总数及整改率 3、燃气空调及分布式供能 4、液化石油气价格波动曲线 5、稽查执法统计

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

 7-2 Boltzmann统计分布定律  7-1 引言  7-3 配分函数及计算  7-5 单原子理想气体热力学函数的计算  7-6 双原子及多原子理想气体  7-7 热力学定律的统计诠释  7-4 配分函数与热力学函数的关系  7-8 波色－爱因斯坦和费米－狄拉克分布

在随机试验中,人们除对某些特定事件发生的概率感兴趣外,往往还关心某个与随机试验的结果相联系的变量.由于这一变量的取值依赖于随机试验结果,因而被称为随机变量.与普通的变量不同,对于随机变量,人们无法事先预知其确切取值,但可以研究其取值的统计规律性.本章将介绍两类随机变量及描述随机变量统计规律性的分布