概率论与数理统计图式（第三章 随机变量）

概率论与数理统计图示(第一章 概率论的基本概念) 1.2概率 1.概念 概率:对随机时间发生可能性大小的客观度量 频率:频率≠概率,只能作为概率估计 古典概率:有限性.等可能性 几何概率:古典概率的推广,将“等可能性”推广至“均匀性” 2.概率公理化定义 1.非负性:0≤P(A)≤1 2.规范性:P(Ω)=1 3.可例(完全)可加性:事例互不相容——事件概率和=事件和概率 3.概率的性质 1) P(Φ)=0 2)有限可加性 3)单调性 4)P(A)＝1-P(A) 5)一般减法公式 P(A)=P(

<概率论与数理统计第四版>是普通高等教育“十一五”国家级规划教材,在2001年出版的概率论与数理统计(第三版)的基础上增订而成. 本次修订新增的内容有:在数理统计中应用Excel,bootstrap方法,P值检验法,箱线图等:同时吸收了国内外优秀教材的优点对习题的类型和数量进行了渊整和充实. 获取方式见文末 概率论与数理统计(第四版) 课后习题解析 第1章 概率论的基本概念课后习题答案 第2章 随机变量及其分布课后习题 第3章 多维随机变量及其分布课后习题 第4章 随机变量的数字特征课后习题

注:对随机变量及其取值规律的研究是概率论的核心内容.在上一个小结中,总结了随机变量的概念以及随机变量与事件的联系.这个小结会更加深入的讨论随机变量. 随机变量与事件 随机变量的本质是一种函数(映射关系),在古典概率模型中,“事件和事件的概率”是核心概念:但是在现代概率论中,“随机变量及其取值规律”是核心概念. 随机变量与事件的联系与区别 小结1中对这两个概念的联系进行了非常详细的描述.随机变量实际上只是事件的另一种表达方式,这种表达方式更加形式化和符号化,也更加便于理解以及进行逻辑运算.不同的事

编译技术图式(第三章 词法分析) 1.词法分析概述 2.词法分析器和语法分析器的关系 (1)词法分析作为单独的一遍 (2)词法分析作为子程序 3.词法分析器的输出 二元式 (单词类别<整数编码>,单词属性) 依赖于所对应的程序设计语言 关键字“一字一码” 标点符号“一字一码” 对标识符.常数.字符串等“一类一码” 丢弃其它不相关字符 (注释.空白符等) 4.词法分析器的实现 1)正则表达式:一种用来描述字符串集合的工具 2)字母表:一个有限的符号集合 集合{0, 1}是二进制字母表 3)字母表

Java图式(第三章 流程控制.数组) 1.分支语句 1)if-else语句 2)switch语句 2.循环语句 1)while语句 while返回值不是1/0,必须是布尔表达式 2)do-while语句 3)for语句 4)continue/break语句 标号是对语句块/循环命名.eg:A:循环 continue A:直接终止标记的外循环 3.数组(引用类型) 1)声明时不确定大小 2)引用:下标引用,无指针 3)实例化(存储单元分配)语句:new 4)数组初始化:不要求每一维一样大 4.字

计算机组成原理和结构图式(第三章 CPU子系统) 1.运算部件 ?图3-39 M:存储部件(存储单元在存储部件中) R:通用寄存器组 ALU:逻辑运算部件 任务:输入/直送,加工,输出 运算器构成 输入逻辑(选择器或暂存器) 算逻运算部件 输出逻辑(直送.移位.字节交换) 2.控制部件 ?P137 图3-43 系统总线(地址总线+控制总线+数据总线) 可编程控制部件 1)通用寄存器Ri,i可编程 2)程序计数器PC,用途:指示指令在存储器中存放位置 取址结束后,PC内容增加(可编程) 3)程序状

第一章 随机事件与概率 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 大数定律与中心极限定理 第五章 统计量及其分布 第六章 参数估计 第七章 假设检验 第八章 方差分析与回归分析 第一章 随机事件与概率 1.1随机事件及其运算 概率论与数理统计研究的对象是随机现象. 概率论是研究随机现象的模型(即概率分布),数理统计是研究随机现象的数据收集与处理. 随机现象: 在一定的条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象 样本空间:随机现象的一切可能基本结果组成的集合称为样本空间

概率论与数理统计复习            第一章  概率论的基本概念 一.基本概念 随机试验E:(1)可以在相同的条件下重复地进行;(2)每次试验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果;(3)进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现. 样本空间S: E的所有可能结果组成的集合.  样本点(基本事件):E的每个结果. 随机事件(事件):样本空间S的子集. 必然事件(S):每次试验中一定发生的事件. 不可能事件(F):每次试验中一定不会发生的事件. 二. 事件间的关系和运算 1.AB

迄今为止,看得最为亲切的一本概率论与数理统计方面的书莫过于陈希孺先生的这本,陈先生用一种娓娓道来的语气把很多原本复杂的内容讲得那么清晰,而且并不是就着这一点知识而讲,能结合前后知识体系一起介绍. 这本书名为<概率论与数理统计>,主要也是讲两大知识体系,前半部分(前三章)讲概率论,后半部分(后三章)讲数理统计. 就知识点来看,第一章讲事件的概率,包括什么是概率(概率是什么),古典概率计算以及事件的计算.条件概率和概率的独立性.在这一章里,事件是整个概率的基础,如何定义概率也是整个概率论知识体系演