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随机事件与概率 随机试验概率论的一个基本概念是随机试验.一个试验(或观察)若它的结果预先无法 确定,则称之为随机试验简称为试验ernt)
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2-5随机变量的函数的分布 1、离散型 2、连续型 3、定理及其应用
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在实际应用中计算机采用的解线性方程组并 不用克莱姆法则,而是采用高斯消元法。 高斯消元法其实就是中学里学的加减消元法 的推广,现在我们将其用在m个方程n个未知 元的一般情况。 消元法的基本思想是通过消元变形把方程组 化成容易求解的同解方程组
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高等数学 T 文科高等数学 高等数学 线性代数 高等代数 空间解析几何 数学分析 复变函数与积分变换 复变函数 应用回归分析 概率论 概率论与数理统计 A 概率论与数理统计 应用随机过程 运筹学 最优化方法 离散数学 数学实验与建模 数学与经济 数学与文化 大学物理 卫星导航的奥秘 朋友圈与网络 数字动画与虚拟现实技术导论 计算方法 数字图像处理 数字信号处理 计算机应用基础 B 数据结构 计算机应用基础 逻辑与计算机设计基础 人工智能鱼 FLASH 动画设计与 ASP 编程 数据库基础及应用 Java 程序设计 数据库系统原理 数据库应用基础 软件工程 现代操作系统 嵌入式操作系统 web 程序设计 程序设计语言(C++) 程序设计语言(C 语言) 程序设计语言 python I 程序设计语言 python II 程序设计基础 I 程序设计基础 I 课程设计 Photoshop 入门与提高 电子商务概论 编程艺术 编译原理技术 编译原理技术课程设计 操作系统原理 操作系统原理课程设计 大数据应用平台 大数据应用平台课程设计 单片机原理与应用 高级程序设计 高级程序设计课程设计 海洋大数据技术与应用 海洋大数据技术与应用课程设计 计算机网络 计算机网络课程设计 计算机系统结构 计算机组成原理 数据结构课程设计 数据库原理 数据库原理课程设计 数据挖掘 数据挖掘课程设计 信息安全概论 信息论 虚拟现实 移动开发技术 中级综合开发实践 专业大型综合实践 综合实习 毕业设计(论文) 毕业设计(论文) 毕业论文 海洋空间信息工程概论 海洋信息技术与应用 海洋遥感影像分析 海洋遥感影像分析课程设计 空间建模与分析 空间建模与分析课程设计 空间数据获取技术基础 空间数据获取技术基础课程设计 空间信息管理与服务 逻辑与计算机设计基础 I 课程设计 人工智能基础 人工智能基础课程设计 数学建模 数学建模课程设计 数学实验 数值分析 数值分析课程设计实习 数字信号处理课程设计 算法基础 算法基础课程设计 微机原理与接口技术 物联网概论 软件工程课程设计 软件工程综合课程设计 软件开发与创新 软件开发与创新课程设计 数学专业英语 控制论基础 计算智能
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《高等数学(一)》教学大纲 《高等数学(二)》教学大纲 《程序设计基础 I》教学大纲 《线性代数》教学大纲 《程序设计基础 II》教学大纲 《海洋空间信息工程概论》教学大纲 《概率论》教学大纲 《统计学基础》教学大纲 《概率论与数理统计》教学大纲 《大学物理 C》教学大纲 《大学物理实验》教学大纲 《离散数学》教学大纲 《数据结构》教学大纲 《计算机组成原理》教学大纲 《数据库原理》教学大纲 《操作系统原理》教学大纲 《计算机网络》教学大纲 《Java 架构编程》教学大纲 《空间数据获取技术基础》教学大纲 《空间建模与分析》教学大纲 《数字信号处理》教学大纲 《海洋大数据技术与应用》教学大纲 《空间信息管理与服务》教学大纲(理论课) 《海洋遥感影像分析》教学大纲 《软件工程导论》教学大纲 《虚拟现实》教学大纲 《物联网概论》教学大纲 《数学建模》教学大纲 《计算机应用基础》教学大纲 《新一代信息技术导论》教学大纲 《程序设计基础 I 课程设计》教学大纲 《程序设计基础Ⅱ课程设计》教学大纲 《数据结构课程设计》教学大纲 《数据库原理课程设计》教学大纲 《操作系统原理课程设计》教学大纲 《计算机网络课程设计》教学大纲 《空间数据获取技术基础课程设计》教学大纲 《空间建模与分析课程设计》教学大纲 《数字信号处理课程设计》教学大纲 《海洋大数据技术与应用课程设计》教学大纲 《空间信息管理与服务课程设计》教学大纲 《海洋遥感影像分析课程设计》教学大纲 《软件工程导论课程设计》教学大纲 《Java 框架编程课程设计》教学大纲 《计算机综合实践与案例》教学大纲 《专业大型综合实验》教学大纲 《综合实习》教学大纲 《毕业设计(论文)》教学大纲
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目 录 1学科基础平台必修课 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论与数理统计 A》 《概率论与数理统计》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 2.学科基础平台选修课 《物理实验》 《数学规划基础》 《信息与计算科学专业导论》 《统计学》 《统计学实验》课程实验 《离散数学》 《C++程序设计 A》 《C++程序设计实验 A》 3.专业课平台必修课 《数值分析 A》 《数值分析》 《数值分析 A 实验》 《数学建模》 《数学建模实践》 《数据库原理 A》 《数据结构与算法分析》 《信计专业毕业实习》 《信息与计算科学专业毕业设计(论文)》 4专业课平台选修课 《常微分方程》 《多元统计分析》 《数学物理方程》 《实变函数与泛函分析》 《复变函数与积分变换》 《组合与图论》 《运筹学》 《运筹学基础及应用》 《数值最优化》 《微分方程数值解》 《控制理论基础》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《大数据与深度学习》 《Python 程序设计》 《R 语言》 《算法分析与设计》 《操作系统》 《计算机网络原理Ⅰ》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实训》 《ASPNET 程序设计》 《web 前端开发》 《web 前端开发》程序设计 《软件开发实践》
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《高等数学 1,2》 《经济数学 1,2,3》 《文科数学 1,2》 《线性代数》 《概率论与数理统计 I》 《概率论与数理统计 II》 《数值分析Ⅰ》 《数值分析Ⅱ》 《数值分析Ⅲ(或计算方法)》 《离散数学 I》 《离散数学 II》 《复变函数与积分变换 I》 《复变函数与积分变换 II》 《运筹学》 《运筹学(公选)》 《数学模型》 《数学建模(公选)》 《矢量分析与场论》 《大学物理 I1 ,I2》 《大学物理 II1 ,II2》 《大学物理Ⅲ》 《医学物理学》 《文科物理》 《近代物理(公选)》 《现代工程技术中的物理基础(公选)》 《科学研究方法论(公选)》 《科学技术概论(公选)》 《PASCO 物理探索(公选)》 《数学分析 1,2,3》 《高等代数 1,2》 《空间解析几何》 《常微分方程》 《信息论概论》 《信号与系统 I》 《信号与系统 II》 《数据分析与应用软件》 《信息论与编码理论 I》 《信息论与编码理论 II》 《最优化方法》 《数字信号处理》 《数字图像处理》 《数学专业英语》 《算法分析》 《信息科学导论》 《电路分析》 《数学物理方法》 《电磁场与电磁波》 《应用光学》 《电子设计自动化》 《光度学与色度学基础》 《数字信号处理及应用》 《激光原理及应用》 《信息光学》 《光电子技术基础》 《光电测量技术》 《微波原理与天线》 《现代通信技术》 《红外物理及应用》 《数字语音处理》 《大学物理实验 I1,I2》 《近代物理实验(公选)》 《近代物理基础与实验》 《电子信息专业综合实验》 《数学实验》 《信号与系统课程设计》 《数字信号处理课程设计》 《信息论与编码理论课程设计》 《数字图象处理课程设计》 《计算机技能培训》 《专业实践与训练》 《毕业实习》
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理论 思想道德与法治 中国近现代史纲要 马克思主义基本原理 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 形势与政策 《军事理论课》 大学英语 AI 大学英语 AII 大学英语 AIII 大学英语 AIV 大学英语 BI 大学英语 BII 计算机应用基础 现代教育技术 《大学体育》 柔力球技能基础课教学内容与要求、教学学时分配及课程考核 足球技能基础课教学内容与要求、教学学时分配及课程考核 定向越野俱乐部课教学内容与要求、教学学时分配及课程考核 地掷球俱乐部课教学内容与要求、教学学时分配及课程考核 健美操俱乐部课教学内容与要求、教学学时分配及课程考核 健身气功俱乐部课教学内容与要求、教学学时分配及课程考核 啦啦操俱乐部课教学内容与要求、教学学时分配及课程考核 篮球俱乐部课教学内容与要求、教学学时分配及课程考核 排球俱乐部课教学内容与要求、教学学时分配及课程考核 跑射联项俱乐部课教学内容要求、教学学时分配及课程考核 足球俱乐部课教学内容与要求、教学学时分配及课程考核 《大学生心理健康教育》 创新创业基础 职业规划与就业指导 I 高等数学 A 高等数学 B 高等数学 C 线性代数 A 线性代数 B 概率论与统计应用 A 概率论与统计应用 B 大学物理 A 大学物理 B 大学物理 C 大学物理实验 A 大学物理实验 B 无机及分析化学 A 有机化学 A 有机化学 B 无机及分析化学 Z 基础化学 心理学 教育学 习近平总书记关于教育的重要论述研究 职业教育概论 教育测量与评价
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从本章开始,我们将讲述数理统计的基本内容.数理统计作为一门学科诞生于19世纪 末20世纪初,是具有广泛应用的一个数学分支,它以概率论为基础,根据试验或观察得到 的数据,来研究随机现象,以便对研究对象的客观规律性作出合理的估计和判断 由于大量随机现象必然呈现出它的规律性故理论上只要对随机现象进行足够多次观 察,则研究对象的规律性就一定能清楚地呈现出来,但实际上人们常常无法对所研究的对象 的全体(或总体)进行观察
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本书的目的是介绍各种常见的分布及其应用,为此需要 些概率论和数理统计的预备知识,这些知识对理解全书是 重要的、本章将介绍:事件、概率、随机变量、分布函数、 分布密度、矩和各种母函数等将上述这些内容推广至多个 随机变量随机向量的情形(见第五节也是应随后 章的需要而设立的,第五节数学形式稍为复杂一些,数学基 础不够的读者可跳过该节,先读第二章,待今后需要时再回 过来读它那时有了许多具体分布的背景,再读这一节就不 会有太多的困难在今后几章中涉及到一些统计应用,这就 需要知道总体、样本等概念,为此在第七节我们简单地介绍 了这些概念,以及参数估计和假设检验的提法
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