第一节 变异程度（离散程度）的指标 第二节 正态分布及应用 第三节 医学参考值范围 第一节 均数的抽样误差与标准误 第二节 总体均数的估计 第三节 假设检验的意义和步骤

§9.1 离散时间傅里叶变换 §9.2 Z变换简介 §9.3 离散傅里叶变换 §9.4 快速傅里叶变换

§2.1 随机变量及其分布函数 Random Variable and Distribution §2.2 离散随机变量的概率分布

第三讲多维随机变量及其概率分布 内容提要 (1)联合分布函数与边缘分布函数(关系与性质) (2)二维离散型随机变量(联合分布律及性质边缘分布,条件分布,独立性判断) (3)二维连续型随机变量(联合密度函数及性质,概率计算,边缘密度,条件分布及密度,独立性判断) (4)独立随机变量及相关性质(独立性判断,相关计算) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合和、商、积与极值的分布) (6)常见的两个二维分布(二维均匀,二维正态以及它们的相关性质)

第1节 二维随机向量及其分布函数 第2节 二维离散型随机向量 第3节 二维连续型随机向量

第二节 分布离散程度的测度 第三节 偏态与峰度的测度  一. 偏态及其测度  二. 峰度及其测度

离散模型之三——冲量过程建模 例能源利用系统的预测Ⅴ—能源利用量;v2能源价格V3能源生产率;Ⅴ环境质量;

研究了混合时变时滞(离散时滞和分布时滞)神经网络的状态估计问题.离散时滞在一个区间上变化,区间下界不一定为零.通过构造一个新的Lyapunov泛函,结合Jensen积分不等式,可以得到一个时滞相关状态估计器设计方法,使得误差系统是全局渐近稳定的,所得结果由线性矩阵不等式形式给出.数值算例证明了本文方法的有效性和优越性

一、概念 实际中,f(x)多样,复杂,通常只能观测到一些离散数据; 或者f(x)过于复杂而难以运算。这时我们要用近似函数g(x)来 逼近f(x) 自然地,希望g(x)通过所有的离散点

随机变量的概念在概率论和数理统计中具有基本的 重要性，随机变量的引入，使对随机现象的研究规范化 和数量化，从而可以把数学分析的方法引入概率论。 在实际问题中广泛存在着随机变量。它通常被分成 两大类。如果 可能取的值是有限个或至多可列 个，则称 为离散型随机变量；非离散型的范围 太广，其中最主要的也是实际问题中最常见的是连续 型随机变量