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《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)费希尔
文档格式:DOC 文档大小:19KB 文档页数:1
费希尔R.A.(1890~1962) 英国数学家现代数理统计学的奠基人.1890年2月生于伦 敦, 1962年7月逝世他1913年毕业于剑桥大学,1933年起任伦 敦大学教授在20世纪二三十年代提出了许多重要的统计方 法开辟了一系列统计学的分支领域他发展了正态总体下各 种统计量的抽样分布,与叶茨合作创立了“试验设计”统计分 支并提出相适应的方差分析方法;费希尔在假设检验分支中 引进了显著性检验概念并开辟了多元统计分析的方向在20 世纪三四十年代费希尔和他的学派在数理统计学研究方面 占据着主导地位
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)第四章 随机变量的数字特征(4.2)方差
文档格式:DOC 文档大小:568KB 文档页数:6
随机变量的数学期望是对随机变量取值水平的综合评价,而随机变量取值的稳定性是 判断随机现象性质的另一个十分重要的指标
西北工业大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(讲义)第三章 随机变量的数字特征(3.1)随机变量的数学期望
文档格式:PDF 文档大小:199.89KB 文档页数:5
一、教学要求: 1、 掌握随机变量的数学期望和方差的概念、性质及计算 ; 2、 掌握随机变量函数的期望 ;
华东理工大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(讲义)随机变量及其分布
文档格式:PDF 文档大小:2.54MB 文档页数:23
一、抽样数据的描述统计 二、随机变量及其概率分布 三、随机变量的数学期望 四、随机变量的方差 五、常用随机变量的分布 六、应用案例
中南大学:《线性代数》题解案例(双语版)chapter3(3)线性方程组小结
文档格式:PPT 文档大小:775.5KB 文档页数:51
一、内容小结 1.线性方程组的表示形式 2.齐次线性方程组 3.非齐次线性方程组 4.关于方程个数与未知数个数相同时的几个结论 5.关于矩阵秩的几个结论
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)第四章 随机变量的数字特征(4.3)协方差及相关系数
文档格式:DOC 文档大小:552.5KB 文档页数:7
第三节协方差及相关系数 对多维随机变量,随机变量的数学期望和方差只反了各自的平均值与偏离程度,并 没能反映随机变量之间的关系.本节将要讨论的协方差是反映随机变量之间依赖关系的一 个数字特征
北京大学:《数学分析》课程教学资源(讲义)第一章 函数
文档格式:PDF 文档大小:112.27KB 文档页数:18
数学分析的研究对象是函数。初等数学中我们已经初步地接触到初等函数。首先我们 回顾一下初等函数,用严厉和好奇的目光,看一看定义上它们有什么不完善的地方,性质上 它们还有哪些深刻的东西尚不为认识,为了进一步认识这些性质,需要什么样的新工具 这里讲的初等函数基本上是最基本的初等函数,即常数函数,单项式函数,多项式函数,有 理函数,幂函数,指数函数,对数函数,三角函数,反三角函数,我们还将介绍双曲函数及 其反函数
《数学建模》课程教学资源(教材讲义)第一章 线性规划
文档格式:DOC 文档大小:474.5KB 文档页数:11
在人们的生产实践中,经常会遇到如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济 效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支一数学规划,而线性规划( Linear Programming简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G.B. Dantzig提出 求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深 入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性 规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一
《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 数理统计的基本概念
文档格式:PPT 文档大小:729KB 文档页数:96
从本章开始将介绍一些数理统计的基本知识和一些常用的数理统计方法
《MATLAB语言基础》课程教学资源(MatLab工程数学应用)
文档格式:PDF 文档大小:7.45MB 文档页数:465
MatLab是一种数值计算和图形图像处理工具软件,它的特点是语法结构简明、数值计算高效、图形 功能完备、易学易用。它在矩阵代数、数值计算、数字信号处理、提动理论、神经网络控制、动态仿真 等领域都有广泛的应用 本书从 MatLab的基础知识入手,在详细介绍各种命令的同时,向读者介绍了 Matlab在高等数学、 线性代数、符号运算、图形图像处理、数据处理等方面的应用和外部接口程序设计。本书侧重于利用大 量的实例来引导读者快速学习和掌握 MatLab的各种功能,并尽量与实际问题相结合,以体现其工程应用 的重要性。书中配有习题和参考答案,供读者练习附录则配有常用命令的列表,以供参考
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