数学X^2/(x-1)^2中x可以为0吗?

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【优化方案】2016高中数学 第二章 平面向量 7.1点到直线的距离公式、7.2向量的应用举例 训练案知能提升 新人教A版必修4

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浙江省绍兴县杨汛桥镇八年级数学下册第2章一元二次方程2.2一元二次方程的解法第4课时练习新版浙教版

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概率论与数理统计(Probability and Statistics)2人类生活的世界充满了随机现象从投硬币、掷骰子和摸扑克等简单的机 会游戏,到复杂的社会现象;从婴儿的诞生, 到世间万物的繁衍生息;从流星殒落,到大 自然的千变万化…,我们无时无刻不面对具 有不确定性现象(即随机现象)。3什么是随机现象?具有不确定性(或随机性、偶然性)的现象 称为随机现象。随机现象的特点是什么?当人们在一定条件下对某一现象加以观 察时,观察到的结果是多个可能结果中 的某一个,且在每次观察前都无法预知观测结果到底是哪一个。即结果的出现 呈现出偶然性。5下列现象哪些是随机现象?A. 在一个标准大气压下,水在100°C时沸腾;xB. 明天的天气情况;寸C. 掷一颗骰子,观察其点数;寸D. 上抛的物体一定下落;x6随机现象是不是没有规律可言?不是。在一定条件下对随机现象进行大量重复 观测后就会发现:随机现象的发生有一 定的规律性。例如:火炮射击,个别弹着点可能偏离目标而有 随机性误差,但大量炮弹的弹着点则表现 出一定的规律性,如一定的命中率,一定 的分布规律等等.再如:测量物体长度,由于受仪器及环境影响, 每次测量结果可能有差异,但多次测量的均值随着次数的增加而逐渐稳定于某常数a,且测量值大多落在此常数附近,离常数越远的测量值出现的可能性越小。想一想???“天有不测风云”和“天气可以预报” 有矛盾吗?没有! “天有不测风云”指的是对 随机现象进行一次观测,其观测结 果具有偶然性;“天气可以预报” 指的是研究者从大量的气象资料来 观察这些观测结果(偶然现象)的规律 性。10随机现象具有偶然性,也有必然性。偶然性 表现在“对随机现象做一次观测,观测结果不 可预知”;必然性表现在“对随机现象进行大 量重复观测,观测结果有一定的规律性,亦即 统计规律性”。_____概率论与数理统计是研究和揭示随机现 象统计规律性的数学分支。II概率论与数理统计在科学、工程、 经济、军事、医学等方面有广泛应用(1) .金融、保险等行业策略制定;(2) .产品质量检验与质量控制;(3) .服务行业服务设施及人员配置;(4) .生物、医学应用;cjn corr(5) ,电子产品寿命分析;(6) .气象预报12课程主要内容..I.概率论研究随机事件发生的规律■ Ch 1.概率论的基本概念■ Ch 2.随机变量及其分布■ Ch 3.多维随机变量及其分布■ Ch 4.随机变量的数字特征■ Ch 5.大数定律及中心极限定理13课程主要内容..II.数理统计 以概率论为基础,由 随机观察到的数据作岀统计推断。1 =■ Ch 6.样本及抽样分布■ Ch 7.参数估计■ Ch 8.假设检验14教材:《概率论与数理统计》傅冬生等,科学出版社教材中心:仙林学生宿舍4栋(以院系为单位)参考书目:docin com《概率论与数理统计》4th ed.盛骤等,高教出版社《概率论与数理统计》高祖新等,南大出版社15第一章 概率论的基本概念§ 1随机试验§2样本空间,随机事件§3频率与概率§4等可能概型(古典概率)§ 5几何概率§ 6条件概率§7独立性16第一章概率论的基本概念 § 1随机试验§1、随机试验日常生活和社会实践中的两类现象:确定性 现象和随机现象。具有不确定性(或偶然性)的现象称为随机现象。把对某种随机现象的一次观察、观测或测量等称为一个试验.17第一章概率论的基本概念 §1随机试验典型例子有Ei:某机关共N人,观察某天上班迟到的人数。E2;抛两颗骰子,观察先后出现的点数。马:依次抛两枚硬币,观察正面,反面的出现情况。 鸟:观察某灯泡的寿命o)18第一章概率论的基本概念 § 1随机试验这些试验具有以下特点:可重复多结果不确定1) 试验可在相同的条件下重复进行;2) 每次试验的具有多种结果,但试验之前可 确知试验的所有可能结果;3) 每次试验前不能确定哪一个结果会出现.把满足上述三条件的试验称为随机试验。记为E19第一章概率论的基本概念 § 2样本空间随机事件§2样本空间,随机事件一样本空间二随机事件三事件的关系与运算L '20第一章概率论的基本概念 § 2样本空间随机事件一.样本空间(sample space)定义将随机试验E的所有可能结果组成的集合 称为样本空间,记为妃。样本空间的元素, 即E的每个结果,称为样本点(或基本事件) Ei:某机关共N人,观察某天上班迟到的人数。Hi ={0,1,2,3......,N}E2:抛两颗骰子,观察先后出现的点数。d ={(1,1),(1,2),…,(1,6)(2.1) ,(2,

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