信号是消息的载体,而信息是其内涵。 根据概率论知识,信息量 与消息出现的概率P(x)之间的关系应为

本节要求掌握单因素实验的方差分析的基本方法和 步骤。 在科学试验和生产实际中,影响一事物的因素往往 是很多的。例如,在化工生产中,有原料成分、原料剂 量、催化剂、反应温度、压力、溶液浓度、反应时间、 机器设备及操作人员的水平等因素

在引言中我们已经提到, Riemann积分在处理连续函数或者逐段连续函数时,在计算 些几何和物理的量时它是很有用的.但它也存在一些缺陷,使得 Riemann积分在处理分析数 学中的一些问题时显得不够有力.因此需要建立新的积分的理论二十世纪初, Lebesgue建 立了一种新的积分理论.新的积分理论消除了上述缺陷,并且包含了原有的 Riemann积分理 论.这就是本章将要介绍的 Lebesgue积分理论 由于现代数学的许多分支如概率论,泛函分析,群上调和分析等越来越多的用到一般 空间上的测度与积分理论,因此我们将在一般的测度空间上介绍积分理论

第一章 集类与测度 第二章 可测映射 第三章 积分 第四章 乘积可测空间上的测度与积分 第五章 Hausdorff空间上的测度与积分 第六章 测度的收敛 第七章 概率论基础选讲

当今的时代是一个信息的时代,信息处理技 术的不断进步极大的影响了我们的生活,使 我们的生活质量得到很大提高。本课程将介 绍信息科学的基础理论和基本方法,课程将 基于一个通讯系统的抽象数学模型进行展开, 课程的数学基础为概率论。整个课程可分为 基础理论和编码理论两部分组成

本课程是为数学系本科高年级学生开设的.本课程讲述一般空间上的测度论的基础知 识和欧氏空间R”上的 Lebesgue测度与积分理论. 现代数学的许多分支如概率论,泛函分析,群上调和分析等越来越多的用到一般空间 上的测度理论.对数学专业的学生而言,掌握一般空间上的测度论的基础知识,已经变得越 来越重要.因此本课程将一般空间上的测度论和R上的Lebesgue积分结合起来讲述,交叉 进行.一般是每章先介绍一般空间上的概念与定理,然后将R”上的Lebesgue测度与积分作 为特例,加以重点介绍

实验结果一般不能直接与理想的数学分布相比较,这是因为理论模型所 要求的一些实验条件是无法达到的

随机变量的概率分布函数的基本性质:平均值、方差、协方 差矩阵、炬

假设检验是统计推断的另一个重要的组成部 分。它分为参数检验与非参数检验。参数检验是 已知总体X的分布函数F(x,0)的分布形式,对总 体分布函数中的未知参数θ提出某种假设,然后 利用样本X1,X2,Xn提供的信息对所提出的假设 进行检验,根据检验的结果对所提出的假设作出 拒绝或接受的判断。非参数检验是指总体X的分 布函数表达式F(x)不知道时,假设总体X的分布 函数为某个指定的分布函数F(x),问怎样利用 子样X1X2,Xn提供的信息来对所提出的假设作 出判断,是拒绝或接受

从本章起我们开始介绍统计推断它是数理统计的一个重要组 成部分。所谓统计推断就是利用样本(子样)提供的信息对总体的 某些统计特性进行估计和判断,从而认识总体。统计推断分为两大 类,一类是参数估计,另一类是假设检验。本章介绍参数估计