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1、理解切比雪夫不等式; 2、了解切比雪夫大数定理及 Bernoulli 大数定理; 3、知道独立同分布的中心极限定理,了解德莫佛—拉普拉斯中心极限定理
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确定统计量的分布 是数理统计的基本 问题之一 正态总体是最常见的总体,本节介绍 的几个抽样分布均对正态总体而言
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§1复数及其代数运算  1. 复数的概念  3. 共轭复数  2. 代数运算 §2 复数的表示方法 §3 复数的乘幂与方根  1. 代数形式  4. 指数形式  3. 三角形式  2. 几何形式 §4 区域  3. 单连通域与多连通域  2. 简单曲线(或Jordan曲线)  1. 区域的概念 §5 复变函数  3. 反函数或逆映射  2. 映射的概念  1. 复变函数的定义 复变函数与积分变换 27 January 2021 §6 复变函数的极限与连续性  1. 函数的极限  3.函数的连续性  2. 运算性质
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本章主要讲述样本,总体,参数与参数空间;直方图与经验分布函数;统计 内容量,x2分布,t分布和F分布;分位数;正态总体的抽样分布等内容
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给出一组离散点,确定一个函数逼近原函数,插值是这样的一种手段在实际中,数据不可避免的会有误差,插值函数会将这些误差也包括在内因此,我们需要一种新的逼近原函数的手段: ①不要求过所有的点(可以消除误差影响) ②尽可能表现数据的趋势,靠近这些点
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设V 是n维向量的集合,若∀α,β ∈V ,有 α + β ∈V ,则称V 关于加法封闭;若∀α ∈V ,k 是 常数,有kα ∈V ,则称V 关于数乘封闭. 设V 是 维向量的非空集合,如果对于向量的加 法和数乘向量这两种运算封闭,则称 n V 是向量空间.
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对一个随机事件A,在一次随机试验中,它是否会发生,事先不能确定但我们可以 问,在一次试验中,事件A发生的可能性有多大并希望找到一个合适的数来表征事件 在一次试验中发生的可能性大小为此,本节首先引入频率,它描述了事件发生的频繁程 度,进而引出表征事件在一次试验中发生的可能性大小的数-概率
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一、无穷小量 1定义:极限为零的变量称为无穷小量 定义1如果对于任意给定的正数E(不论它多么小), 总存在正数δ(或正数X),使得对于适合不等式 0X)的一切x,对应的函数值 f(x)都满足不等式f(x)<
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前面讨论了随机变量的分布函数,从中知道随机变量的分布函数能完整地描述随机变 量的统计规律性 但在许多实际问题中,人们并不需要去全面考察随机变量的变化情况,而只要知道它的 某些数字特征即可
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第一节数控程序编制的概念 第二节数控加工中的坐标系 第三节编程中的数值计算 第四节数控加工中的工艺处理 第五节数控机床工具系统
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