第一章合成.ppt
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- 哥尝 慕
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3 1. Mathematical Statistics R.V.Hogg ( 1979) 2. Statistics -The Conceptual Approach G. R. Iversen, ed ( ) 3. Mathematical Statistics and Data Analysis J. A. Rice ( 2003) 4. ( )
4 1. Ideas of Statistics J.L.Folks ( 1987) 2. The fascination of Statistics R. J. Brook, ed ( 1986) 3. Practical Nonparametric Statistics W.J.Conover (,,, 2006) 4. Analyzing Multivariate Data J. M. Lattin, ed ( 2003)
5 EXCEL
6 ( Statistics ) ( )
7 . 1. (population) 0 1
8 2. (sample) ( )
9 ..
10 1.1.1 X F X 1 X 2 X n F X 1 X 2 X n F ( X ) n x 1 x 2 x n X
11 F F F F n
12 Bayes 3.
13 4. 5.
14 1.
15 2. X ~ N (m s 2 ) m s 2 ( )
16 Remark (1). n x 1 x 2 x n x (1) x (2) x (n) (a b) a x (1) x (n) b
17 (a b) x (1) x (n) n
18 (2). F (x) F n (x) = 0 x x (1) k x (k) x x n (k+1) 1 x x (n) x 1 x n x F n (x) = { x 1 x n x } / n
19 y 2/n 1/n O x (1) x (2) x (3) x F n (x) F (x)
20 3. n n
21 n x 1 x 2 x n x = 1 n n k = 1 x k m
22 m m 0 m 0
23 ( m ) m m 0 ( )
24
25 SARS
26 ( )
27
28 F F n n F F
29 ( ) Remark fi fi
30 x y
31 . 21
32 1. (Categorical Variable)
33 1.1.1 (1993 )
34
35 2. ( metric variable ) ( )
36
37 (1). (Lineplot) ~34
38 (2). (Boxplot) 1/
39 (3). (Stemplot)
40 (4). (Histogram)
41 3. (1). (Scatterplot)
42 ( ) (37 30) (30 27) (65 56) (45 40) (32 30) (28 26) (45 31) (29 24) (26 23) (28 25) (42 29) (36 33) (32 29) (24 22) (32 33) (21 29) (37 46) (28 25) (33 34) (17 19) (21 23) (24 23) (49 44) (28 29) (30 30) (24 25) (22 23) (68 60) (25 25) (32 27) (42 37) (24 24) (24 22) (28 27) (36 31) (23 24) (30 26) EXCEL.xls
43 EXCEL
44
45
46 (2).
47
48
49 4. (table)
50 5.
51 . (1) (2) (Statistical Package)
52 1. SPSS Statistical Package for the Social Science ( ) Statistical Product and Service Solutions ( )
53 2. SAS Statistical Analysis System ( ) SAS
54 3. EXCEL AVERAGE MEDIAN VAR CORREL TINV CHIINV ( p- ) NORMSDIST CHIDIST TDIST FDIST LINEST
55
56 F n (x)
57 A 2. 3.
58 . 1. P(A)
59 2. P(B A) 3. Bayes
60 . 1. X 2. ( a X b ) A
61 3. F(x) P(X x ) (x k x ) p k (0,1) ( t x ) f(t)
62 4. 5.
63
64 5. f (x q ) h(q x ) q h(q) X q f (x q ) X q h(q) f (x q ) q X X q X h(q x )
65 6.
66 . 1. E(X)
67 2. D(X) 3. Chebyshev
68 4. Cov(X Y) 5. 6.
69 7. Y ( X=x i ) EY ( X = x ) = y py ( = y X = x ) i j j i j= 1 Remark Y X E( Y X ) E( Y X=x i ) P (X=x i )
70 Y ( X=x ) + EY ( X = x) = y f( y x) dy - Remark Y X E( Y X ) E( Y X=x) f(x
71 . 1. Bernoulli Kolmogrov
72 2. De moivre-laplace Lindeberg-Levy
73 1.3. (statistic) X 1 X n X g( ) g(x 1 X n ) X 1 X n x 1 x n g(x 1 X n ) g(x 1 x n )
74 X 1 X 2 X n X ~ N (m s 2 0 ) m s n n k= 1 X k 1 n n k = 1 X k - m X k s 0 X k
75 Remark T = T ( X 1 X n ) T = t ( X 1 X n ) q T
76 2. ( Sufficient Statistic ) 1920 Fisher Eddington X 1 X n X ~ N (m s 2 ) s Eddington p 1 j1 2 nn ( - 1) = X - X Fisher n j 2 n k n k = 1 n - 1 G ( ) = 2 ( Xk - X) = 1 2 G ( ) 2 k 2
77 1.3.1 N M n X 1 X n T = X X n p = M /N T = t 1 /C nt T t/n p
78 ( )
79 3. f (x q ) ( X 1 X n ) ( X 1 X n ) f (x q ) = K (T (x) q ) h(x) T (X) x q
80 1.3.2 X ~ B (1 p) P { X = k } = p k ( 1-p) 1-k k = 0,1 x n- x k f x q = p - p (, ) (1 ) p X k X ~ U (0 q ) q X (n)
81 1.3.4 X 1 X n X ~ N (m s 2 ) m s (, ) ( ) exp{ [ ( ) ( )]} 2ps = n n 2 2 f x q = - xk x n x m 2 2s k 1 (m,s 2 ) n 1 2 ( X, ( X X) ) n k k = 1 n ( X, X 2 ) n k k= 1 k= 1 k
82 4. (Complete Statistic ) T g( ) E q g(t ) = 0 P q { g(t ) = 0 } = 1 q T
83 1.3.5 X 1 X n B (1 p) p. B (n p) 0 p 1 n t t n t E [ hx ( )] = ht () C p (1- p) - = 0 p t = 0 (p/1-p) n t = 0 n t p t ht () Cn( ) = 0 1- p 0 p 1 0
84 X ( ) f(x q ) f ( x, q) = C( q) hx ( )exp{ b ( q) T( x)} X k i= 1 i i (1) (2) X ( T 1 ( X i ) T k (X i ) )
85 X ~ R (l) l X X k= 1 X ~ N (m s 2 ) (m,s 2 ) n k n 1 2 ( X, ( X X) ) n k k = X ~ U (0 q ) q X (n)
86 ( ) 3.
87 1.1 ( Sample mean ) X = 1 n n k = 1 X k ( ) { } { } 6
88 1.2 ( Median ) n { } 3 n { } (3+4)/2 = ( Mode ) { } 3
89 Remark (1). M (X ) 1 M( X) = inf { x:p( X x) } x 2 Mode (X ) (2). (3).
90 2. ( Sample variance ) 1 S X X n 2 2 = ( k - ) n - 1 k = 1 S ( Standard deviation ) { } { } 6 S 12 = 10 S 22 = 2.5 6
91 3. (Order Statistic) X 1 X n x 1 x n x (1) x (2) x (n) X (1) X (2) X (n) Remark (Rank)
92 5 X 1 X 2 X 3 X 4 X X 3 X 1 X 5 X 2 X 4 X (1) X (2) X (3) X (4) X (5) R 1 = 2 R 2 = 4 R 3 = 1 R 4 = 5 R 5 = 3 X (1) X (n) (Range) X (n) - X (1)
93 f(x) X 1 X n Y k = X (k) (1). f(y 1 y n ) = n! f(y 1 ) f(y n ) y 1 y 2 y n (2). k Y k = X (k) n! f y f yf y F y ( k-1)!( n-k)! k-1 n-k k( ) = ( ) ( ) [1- ( )]
94 1.3.9 X (1) f ( y) = nf( y)[1 -F( y)]n 1-1 X (n) f ( y) = nf( y)[ F( y)] n n -1 2 ( )
95 (3). (k l ) n! fkl, ( yk, yl) = f( yk) f( yl) ( k-1)!( l-k -1)!( n-l)! F y F y -F y - F y y < y k-1 l-k-1 n-l ( k) [ ( l) ( k)] [1 ( l)], k l f ( y) = nn ( - 1) 1n + - f x f x y F x y F x dx y n-2 ( ) ( + )[ ( + )- ( )], > 0
96 Remark (1). (2). (3). 2 3
97
98
99
100 ,
101 (km/h) ~
102 . ( ) N (0 1) 1. K 2 = X 12 X 22 X n2 X 1 X n N (0 1 ) K 2 n K 2 ~ c 2 (n)
103 2. 1 ( ) =, > 0 2 G ( n /2) n/2-1 - x/2 kn x x e x n /2 n 2n 3. X Y X ~ c 2 (n 1 ) Y ~ c 2 (n 2 ) X + Y ~ c 2 (n 1 + n 2 )
104 4. k n (x) X ~ c 2 (n) 0 a 1 c P { X c } = a o a c a2 (n) x c n a ( ) c a2 (n)
105 ( ) t 1. t X Y X ~ N (0 1 ) Y ~ c 2 (n) T = Y X / n n t T ~ t (n)
106 2. t t n n + 1 G ( ) 2 x ( x) = 2 (1 + ) n n npg( ) 2 - n ( n 2 ) t (1) Cauchy n/(n-2) ( n 3 ) 3. n t (n)
107 4. t t n (x) X ~ t (n) 0 a 1 c P { X c } = a a/2 - t a/2 (n) o t a/2 (n) a/2 x c n t a ( ) t a / 2 (n) a a/2
108 N (0 1 ) a j (x) a/2 a/2 u a / 2 - u a/2 o u a/2 x 0.05 u = 1.96
109 ( ) F 1. F X Y X ~ c 2 (m) Y ~ c 2 (n) F = X / m Y / n (m n) F F ~ F(m n)
110 2. F m+ n m G ( ) m n x 2 2 fmn, ( x) = 2 m n, x > 0 m+ n m n G( ) G( ) 2 ( n+ mx) 2 2 n/(n-2) ( n 3 ) 3. T ~ t (n) T 2 ~ F (1 n)
111 4. F f m n (x) F 1-a (m n) a = 1 / F a (n m) x o F a (m n) F F ~ F(m n) 1/F ~ F(n m) F
112 Gamma G (a l ) l f x x e x G( a) a a-1 -lx ( ) =, > 0 a 0 l 0 G (a) Gamma G a + a - x ( ) x 1 - = e dx, a > 0 1. l G (1 l ) 2. n c 2 n 1 (n) G ( ) Gamma G (a l ) a X ~ G (a l ) cx ~ G (a l /c ) 0
113 . ( ) X 1 X 2 X n X ~ N(m s 2 ) X S 2 n( X - m) (1). ~ N(0,1) s ( n-1) S s 2 2 (2). ~ c ( n -1) 2 (3). X S 2 n( X - m) (4). ~ tn ( -1) S
114 1. X n N(m ) f 1 1 (2 p ) det S 2 T -1 (x) = exp{ - (x-m) S (x-m)} n /2 2. X n N(m ) n l l T X ~ N(l T m l T l ) 3. X ~ N(m ) A m n (m n ) A X ~ N(A m A A T )
115 n n C = *.. * n *.. * X ~ N( m1 n s 2 I n ) Ł ł Y = CX ~ N( n 1/2 m1 (1) s 2 I n ) 1 (1) =( ) T (1) Y 1 ~ N( n 1/2 m s 2 ) n X (2) Y 2.. Y n i.i.d N(0 s 2 ) X X n2 = Y Y n2 (n-1)s 2 =Y Y n (2) (3)
116 1.3.2 X 1 Xn 1 Y 1 Yn 2 X ~ N (m 1 s 2 1 ) Y ~ N (m 2 s 2 2 ) X n1 n i, 1 ( i ) 1 i= 1 n1-1 i= 1 X = X S = X - X n Y n2 n j, 2 ( j ) 2 j= 1 n2-1 j= 1 Y = Y S = Y -Y n
117 (1) ~ F(n 1-1, n 2-1) S 12 /S 2 2 s 12 /s 2 2 (2) s 2 1 = s 2 2 S ( n - 1) S + ( n -1) S W = n1 + n2-2 ( X -Y)-( m1 -m2) ~ tn ( 1 + n2-2) 1 1 SW + n n 1 2
118 1.3.3 (Cochren) X 1 X n X ~ N (0 1 ) X = (X 1 X n ) T A i ( 1 i r) n i A 1 A r = I n (X 1 X n ) T r X T A i X X T A i X ~ c 2 (n i ) n 1 n 2 n r = n
119 2001 ( 2003 ) 1. ( ) (10%) (20%)
120 2. ( ) (10%) (20%) ( / ) 12.1% 12.5%
121 (1) X ~ U (0 q ) X (n) (2) X ~ U (q q +1) E [ X (1) + X (n) ] X h 1 (c) = E(X - c) 2 c = E X h 2 (c) = E X - c c = M(X) Gamma 1.2.2
122 1.4
123 1. (Random Sample)
124 2. ( Convenience Sample )
125 3. ( Simple Random Sample ) Remark ( )
126 (1) ( Stratified Sampling ) (2) ( Cluster Sampling ) (3) ( Multi-stage Sampling ) (4) ( Systematic Sampling )
127 ( Sampling Error ) 1.
128 95% 60% 3 95% (60 3) % 57% 60% 63% m
129 2. ( ) 2.1 ( Nonresponse Error )
130 2.2 ( Response Error ) Rugg A B
131
132 Hawthorne
133 (1) ( ) (2) (3)
134 R.A.Fisher
135 % 38% % 43%
136 Gallup ,
137 1. Warner 2. Simons
138 . 1.5 EXCEL 1. AVERAGE( ) MEDIAN ( ) MODE ( )
139 2. VAR ( ) STDEV ( )) MAX ( ) - MIN ( ) Remark DEVSQ
140 3. RANK ( 1) RANK ( 0) Remark RANK
141 . p- p- EXCEL NORMSDIST z 0 0 p- = NORMSDIST(z 0 ) z 0 0 p- = 1 - NORMSDIST(z 0 )
142 1.5.1 X ~ N(0 1) P( X ) = NORMSDIST( ) = P( X ) = 1 - NORMSDIST( ) =
143 p- EXCEL CHIDIST p- = CHIDIST(K 02 ) X ~ c 2 (30) P( X ) = CHIDIST( ) =
144 t p- EXCEL TDIST t 0 0 p- = TDIST(t 0 1) t 0 0 p- = TDIST(ABS(t 0 ) 1 ) TDIST(t 0 2)
145 1.5.3 X ~ t (20) P( X ) P( X ) = TDIST( ) = P( X ) = TDIST( ) =
146 F p- EXCEL FDIST p- = FDIST(F 0 ) X ~ F(21 45 ) P( X ) = FDIST ( ) =
147 EXCEL BINOMDIST BINOMDIST ( 1 0) 1 0
148 BINOMDIST ( )= ( 280 ) BINOMDIST ( )=
建築工程品質管理案例研討
1.1...2-1 1.2...2-2 1.3...2-2 2.1...2-3 2.2...2-3 2.3...2-8 3.1...2-11 3.2...2-12 3.3...2-15 3.4...2-16 3.5...2-17 4.1...2-19 4.2...2-19 4.3...2-22 4.4...2-24 4.5...2-26 4.6...2-28 5.1...2-29 5.2...2-32
3.1 ( ) (Expectation) (Conditional Mean) (Median) Previous Next
3-1: 3.1 ( )........... 2 3.1.1 (Expectation)........ 2 3.1.2............. 12 3.1.3 (Conditional Mean)..... 17 3.1.4 (Median)............ 22 Previous Next First Last Back Forward 1 1.. 2. ( ): ( ), 3.
excel在统计分析中的应用
Excel... 3 Excel... 3 Excel... 5 Excel... 6 Excel... 8 Excel... 8... 9... 9... 11... 12... 12 Excel... 12... 13... 14 Excel... 15... 17... 18 Excel... 19... 19... 21... 24... 25... 27... 29 X 2... 32...
( ) : ( ) (CIP) /.. :,003. () ISBN O4 44 CIP (00) : : 7 : 7007 : (09 ) : : :850 mm 68 mm / 3 :0.5 :60 :00 0
( ) ( ) : ( ) (CIP) /.. :,003. () ISBN 7 56 448 0.... O4 44 CIP (00) 007344 : : 7 : 7007 : (09 )8493844 : www.nwpup.com : :850 mm 68 mm / 3 :0.5 :60 :00 003 3 :0 006 000 :3: 00 00, ( ),,,,,,,, 003 8 (
untitled
01 1-1 1-2 1-3 Chapter 1-1 (statistics) (uncertainty) 1. (1) (descriptive statistics) (2) (inferential statistics) (statistical inference) (inductive statistics) (parametric statistics) (nonparametric
ii
i 概 率 统 计 讲 义 原 著 : 何 书 元 课 件 制 作 : 李 东 风 2015 年 秋 季 学 期 ii 目 录 第 一 章 古 典 概 型 和 概 率 空 间 3 1.1 试 验 与 事 件............................ 3 1.2 古 典 概 型 与 几 何 概 型....................... 7 1.2.1 古 典 概 型.........................
996,,,,,,, 997 7, 40 ; 998 4,,, 6, 8, 3, 5, ( ),, 3,,, ;, ;,,,,,,,,,
,, AB,, ( CIP) /, 000 ( /, ) ISBN 704009448 F47 CIP ( 000) 86786 55 00009 0064054588 ht tp www hep edu cn ht tp www hep com cn 006404048 787960/ 6 05 370 000 730,, 996,,,,,,, 997 7, 40 ; 998 4,,, 6, 8,
Microsoft PowerPoint - ch1_2.ppt
Chapter Student Lecture Notes - 第 一 二 三 四 节 统 计 中 与 的 数 统 发 据 计 展 的 学 类 型 第 的 一 几 章 个 基 统 本 计 概 学 念 简 介 四 三 二 一 什 么 是 的 统 第 数 分 计 一 学 科 节 的 关 统 系 计 与 统 计 学 五 统 计 学 与 其 他 学 科 的 关 系 第 二 三 四 节 统 计 与 的 数 统
untitled
8.1 f G(f) 3.1.5 G(f) f G(f) f = a 1 = a 2 b 1 = b 2 8.1.1 {a, b} a, b {a} = {a, a}{a} 8.1.2 = {{a}, {a, b}} a, b a b a, b {a}, {a, b}{a} {a, b} 8.1.3
統計課程目錄95
統 計 課 程 10.0.1 起 統 計 學 上 課 講 義 : 上 課 內 容 老 師 自 訂 講 義 參 考 書 籍 : 統 計 學 3 版 劉 明 德 著 全 華 出 版 實 用 統 計 學 ( 第 二 版 ) 東 華 書 局 林 真 真 著 上 課 內 容 : 基 本 統 計 理 論 概 念, 由 老 師 授 課 學 生 需 配 合 練 習 成 績 計 算 : 平 時 ( 含 出 席 尚 可
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SPSS 1-1 1-2 SPSS 1-3 1-4 1-5 1-1 1. (independent variable) 2. (dependent variable) (response) 3. (case) 4. (population) 5. (sample) 6. (data) 7. (level) 8. (covariate) 9. (missing data) 2 SPSS 01 1-2
x y z.... X Y (cdf) F (x, y) = P (X x, Y y) (X, Y ) 3.1. (X, Y ) 3.2 P (x 1 < X x 2, y 1 < Y y 2 ) = F (x 2, y 2 ) F (x 2, y 1 ) F (x 1, y 2
3 3.... xy z.... X Y (cdf) F (x, y) = P (X x, Y y) (X, Y ) 3.. (X, Y ) 3.2 P (x < X x 2, y < Y y 2 ) = F (x 2, y 2 ) F (x 2, y ) F (x, y 2 ) + F (x, y ) 3. F (a, b) 3.2 (x 2, y 2) (x, y 2) (x 2, y ) (x,
➀ ➁ ➂ ➃ ➄ ➅ ➆ ➇ ➈ ➉ Lecture on Stochastic Processes (by Lijun Bo) 2
Stochastic Processes [email protected] 111111 ➀ ➁ ➂ ➃ ➄ ➅ ➆ ➇ ➈ ➉ Lecture on Stochastic Processes (by Lijun Bo) 2 : Stochastic Processes? (Ω, F, P), I t I, X t (Ω, F, P), X = {X t, t I}, X t (ω)
dn = kn ( 5 1) dt t = 2 303 1 k tg N 0. ( 5 2) N S m + M v = V (5 3) K S dx = µ X dt 5 4 S µ = µ m K + S ( 5 5) S ds 1 dx 1 = = µ X ( 5 6) dt Y dt Y x/ s x/ s ds 1 = + + ( ) dt Y X mx 1 dp
Project Management f or Surveying Engineering ,,, ( ) ( ) 9 1,, 2 3 4,2,3, 4 5 6,,,, FIDIC ;,,, 7 8,,, 9,2002,,,,,,, 1 20 80,,, ( ),,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1995 A, -,,,, ( )1999,,,,,,,, ( ) ( )9, 1 2 ,,,,
Ps22Pdf
) ,,, :,,,,,,, ( CIP) /. :, 2001. 9 ISBN 7-5624-2368-7.......... TU311 CIP ( 2001) 061075 ( ) : : : : * : : 174 ( A ) : 400030 : ( 023) 65102378 65105781 : ( 023) 65103686 65105565 : http: / / www. cqup.
幻灯片 1
Digital Signal Processing [email protected] /gary/ 1. FT FT. 3. 4. DFT 5. 6. DFT 7. 1. FT FT (FS) (FT) ( ) xt () Dirichlet (, ), 1 T () = ( Ω), ( Ω ) = () T T jkωt jkωt xt X k e X k xte dt e jkω t k
Microsoft Word - P085003
1 編 P08500 文 85.0. 字 8501695 文 台 政 華 月 日 85 字 8501695 主 旨 圖 事 項 詳 圖 長 扁 2 書 台 書 壹 詳 圖 貳 令 依 據 台 條 條 詳 細 緣 起 速 推 展 落 私 投 資 事 業 依 台 並 考 慮 台 行 政 轄 展 時 先 後 衰 敗 程 研 針 對 萬 華 同 正 研 並 將 申 擬 自 受 述 行 政 限 併 檢 討 就
)
.. 1. 2. ) () () Pilot test () 1. 2. 3. 4. Scale (1). (nominal scale) 1. 2. 3. (1,2,3) (scale value) (arithmetic mean) (median) (mode) (chi-square test) (2). (ordinal scale) 5 1 A>B>C>D>E A B C D (non-parametric
定 義 : 係 指 在 中 華 民 國 境 內 發 生 之 所 得 中 華 民 國 (1) 薪 資 所 得 : 勞 務 提 供 地 在 中 華 民 國 境 內 來 源 所 得 P. 295 (2) 營 利 所 得 : 該 公 司 依 我 國 公 司 法 設 立 登 記 舉 例 (3) 租 金 所 得
第 1 節 所 得 稅 之 基 本 概 念 概 念 : 所 得 稅 的 課 稅 客 體 為 所 得 因 此, 有 所 得 才 需 課 稅, 無 所 得 即 不 課 稅 註 : 課 稅 客 體 係 指 計 算 稅 收 的 基 礎 (1) 屬 人 主 義 : 以 該 國 之 個 人 或 營 利 事 業 為 主 體, 在 該 國 及 其 他 國 家 有 所 得, 均 須 繳 納 該 國 之 所 得 稅 課
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高 雄 第 一 科 技 大 學 實 習 金 控 中 心 DDE 動 態 資 料 交 換 系 統 使 用 手 冊 www.apex.com.tw 寶 碩 財 務 科 技 股 份 有 限 公 司 版 權 所 有 1 目 錄 第 一 章 系 統 簡 介... 3 第 二 章 執 行 系 統... 4 第 三 章 即 時 DDE... 7 3-1 經 典 操 盤 家 的 選 擇 權 編 碼 方 式... 10
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103 年 第 一 次 專 門 職 業 及 技 術 人 員 高 等 考 試 社 會 工 作 師 考 試 試 題 等 別 : 高 等 考 試 類 科 : 社 會 工 作 師 科 目 : 社 會 工 作 研 究 方 法 一 質 性 研 究 (qualitative research) 應 該 重 視 信 度 (reliability) 與 效 度 (validity) 問 題, 信 度 是 測 量 結
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2007 年 普 通 高 等 学 校 招 生 全 国 统 一 考 试 ( 重 庆 卷 ) 文 综 试 卷 第 一 部 分 本 部 分 共 35 题, 每 题 4 分, 共 140 分 在 每 题 给 出 的 四 个 选 项 中, 只 有 一 项 最 符 合 题 目 的 要 求 的 读 图 1, 回 答 1-3 题 1. 某 两 洲 面 积 之 和 与 某 大 洋 面 积 十 分 接 近, 它 们 是
( ) t ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) t-
(Statistics). (Descriptive Statistics). (Inferential Statistics) (Inductive Statistics) ( ) t ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) t- ( ) ( ) ( )? ( ) ( )? ( ) )?( t ) ( )? ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )? ( ) ( ) ( )? ( )?( t
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题 目 : 神 奇 的 矩 阵 第 二 季 ( 修 改 版 2.1) 学 校 : 哈 尔 滨 工 程 大 学 姓 名 : 黎 文 科 联 系 方 式 : QQ 群 :53937814 联 系 方 式 : [email protected] Contents CONTENTS... 2 前 言... 3 绪 论... 4 1 从 坐 标 系 谈 起... 8 2 内 积 与 范 数 的 深 入 理 解...
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1.1 1.1.1 1.1.2 A, B, C, X, Y, Z 1 a, b, c, x, y, z N, Z, Q R 1.1.3 a A a A a A a A a A a A a A b A a, b A a 1 A,, a n A a 1,, a n A 1.1.4 1.1.5 3 N 3 2 Q 2 R 3 2 N 2 Q {a 1,, a n } {,,,,,,,, }, {, } {,
第一章 实验心理学的基本技术
- 20 - 应 用 实 验 心 理 学 第 一 章 心 理 学 实 验 研 究 的 过 程 本 章 内 容 提 要 心 理 学 是 一 门 实 验 科 学, 要 理 解 心 理 学, 就 要 理 解 其 实 验 研 究 的 方 法 掌 握 实 验 研 究 的 程 序, 不 仅 是 开 展 心 理 学 研 究 的 需 要, 也 是 阅 读 评 估 分 享 他 人 成 果 的 需 要, 甚 至 还 是
3.2 導 函 數 其 切 線 (tangent line) 為 通 過 P, 且 其 斜 率 為 m 的 直 線, 即 y = f(a) + m(x a) (3) 其 法 線 (normal line) 為 通 過 P 且 與 切 線 垂 直 的 直 線, 即 y = f(a) 1 (x a) m
第 3 章 微 分 (Differentiation) 目 錄 3.1 切 線................................... 25 3.2 導 函 數.................................. 26 3.3 微 分 公 式................................. 28 3.4 連 鎖 律..................................
微积分 授课讲义
2018 10 [email protected] 1201 / 18:00-20:20 213 14:00-17:00 I II Taylor : , n R n : x = (x 1, x 2,..., x n ) R; x, x y ; δ( ) ; ; ; ; ; ( ) ; ( / ) ; ; Ů(P 1,δ) P 1 U(P 0,δ) P 0 Ω P 1: 1.1 ( ). Ω
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() 11-1 ()Classification Analysis( ) m() p.d.f prior (decision) (loss function) Bayes Risk for any decision d( ) posterior risk posterior risk Posterior prob. j (uniform prior) where Mahalanobis Distance(M-distance)
2015 44010078609858X 广 州 澳 希 亚 实 业 有 限 公 司 广 州 市 荔 湾 区 国 家 税 务 局 第 二 税 务 分 局 2015 914401011904301233 广 州 市 运 输 有 限 公 司 广 州 市 荔 湾 区 国 家 税 务 局 第 二 税 务 分
根 据 国 家 税 务 总 局 公 告 2016 年 第 7 号, 我 市 信 用 等 级 为 A 级 的 一 般 纳 税 人 取 得 销 售 方 使 用 增 值 税 发 票 系 统 升 级 版 开 具 的 增 值 税 专 用 发 票, 自 2016 年 3 月 1 日 起, 可 以 不 再 进 行 扫 描 认 证, 通 过 增 值 税 发 票 税 控 开 票 软 件 登 录 增 值 税 发 票 查
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1. S {2 {3} 4} R {{} 3 4 1} {} S,{} R,{,4,{3}} S,{{},1,3,4} R,RS,{} S,{} R,φ R,φ {{}} R E,{φ} S,φ R, φ {{3},4} {} S {} R { 4 {3}} S {{} 1 3 4 } R R S {} S {} R φ R φ {{}} R E {φ} S φ φ {{3} 4 } 2 { {}}
80000 400 200 X i X1 + X 2 + X 3 + + X n i= 1 x = n n x n x 17 + 15 + 18 + 16 + 17 + 16 + 14 + 17 + 16 + 15 + 18 + 16 = 12 195 = = 1625. ( ) 12 X X n i = = 1 n i= 1 X f i f Xf = f n i= 1 X f ( Xf). i i
第八章 審計抽樣 本章學習重點 stratified random sampling systematic sampling PPS PPS MUS 8-3 壹抽樣與審計抽樣 audit sampling 100%
第八章 審計抽樣 第一節審計抽樣的基本概念 第二節控制測試審計抽樣計畫 第三節證實測試之審計抽樣計畫 第八章 審計抽樣 本章學習重點 stratified random sampling systematic sampling PPS PPS MUS 8-3 壹抽樣與審計抽樣 audit sampling 100% 8-4 貳審計抽樣名詞介紹 population sampling unit representative
d y dy P x Q x y 0. dx dx d d P x Q x C C 1y1 y dx dx d d P x Q x C 1y 1 dx dx d d P x Q x C y 0. dx dx d x 1dx F. ox1 dt dt d x1 1dx1 x 0 1 F 1 dt dt d x 1dx x 0 F dt dt d y 1dy y F 0 1 F1 y x1 x. dt
➀ ➁ ➂ ➃ Lecture on Stochastic Processes (by Lijun Bo) 2
Stochastic Processes [email protected] 111111 ➀ ➁ ➂ ➃ Lecture on Stochastic Processes (by Lijun Bo) 2 (Stationary Processes) X = {X t ; t I}, n 1 t 1,..., t n I, n F n (t 1,..., t n ; x 1,..., x
( ) ( ) ( NSC M )
( ) ( ) ( NSC 84-2121-M004-009) 2 ( 1) Minitab SPlus ( 1): 3 1.1 1.2 4 2 (1980) ( 1952 ) (Significant difference (Two sample) (Change-point problem (1980) ( t-test) (Chi-square test) 5 ( 2 P187 2.1 2.1.1
06 14 > 1986 p2762 1979 S4470 893 894 1963 s s f( nl + s) = f( nl) + ( 1 + 2 ) + ( 1 + 2 ) 2l l 2 s 2 ( 1 2 ), 2l s( s l) 2 f( n + s) = f( n) + s+, 2 1 + 2 1 2 f( f + s)
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國立屏東教育大學碩士班研究生共同修業要點
目 錄 壹 國 立 屏 東 大 學 碩 士 班 研 究 生 共 同 修 業 辦 法...1 貳 國 立 屏 東 大 學 應 用 數 學 系 碩 士 班 研 究 生 修 業 要 點...5 參 應 用 數 學 系 碩 士 班 課 程 結 構...9 肆 應 用 數 學 系 專 任 師 資 簡 介...15 伍 應 用 數 學 系 碩 士 班 歷 屆 研 究 生 論 文 資 料...17 附 錄 一 國
微 分 方 程 是 经 典 数 学 的 一 个 重 要 分 支, 常 用 来 描 述 随 时 间 变 化 的 动 态 系 统, 被 广 泛 应 用 于 物 理 学 工 程 数 学 和 经 济 学 等 领 域. 实 际 上, 系 统 在 随 时 间 的 变 化 过 程 中, 经 常 会 受 到 一 些
不 确 定 微 分 方 程 研 究 综 述 李 圣 国, 彭 锦 华 中 师 范 大 学 数 统 学 院, 湖 北 4379 黄 冈 师 范 学 院 不 确 定 系 统 研 究 所, 湖 北 438 [email protected] 摘 要 : 不 确 定 微 分 方 程 是 关 于 不 确 定 过 程 的 一 类 微 分 方 程, 其 解 也 是 不 确 定 过 程. 本 文 主
江西财经大学教务处
江 西 财 经 大 学 教 务 处 教 务 通 知 字 2015 20 号 2015 年 江 西 财 经 大 学 关 于 选 拔 优 秀 专 科 学 生 进 入 本 科 阶 段 学 习 的 通 知 江 西 省 各 高 校 教 务 处 : 根 据 江 西 省 教 育 厅 赣 教 高 字 [2015]17 号 文 件 精 神,2015 年 江 西 财 经 大 学 继 续 招 收 优 秀 普 通 专 科
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Microsoft Word - 1-1《國文》試題評析.doc
國 文 試 題 評 析 王 冕 老 師 一 形 式 範 疇 : 序 別 類 別 題 數 配 分 備 註 字 字 音 2 4 形 聲 偏 旁 外 來 語 音 譯 詞 字 形 1 2 六 書 ( 會 意 ) 一 測 字 義 3 6 同 字 異 義 通 同 字 驗 成 語 3 6 字 形 改 錯 文 義 運 用 二 修 辭 6 12 對 偶 轉 品 鑲 嵌 ( 增 字 ) 借 代 ( 年 齡 ) 設 問
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6 : 00 attract sgod attract 9 4 3 9 60 7 6+ 60 7 60 7 60 7 6 0 6+ 0 9 6 0 4 33 7 0~33 33 7 6 0~33 7 36 6+ 0~36 36 6 30 0~36 7 50% 60 500 [( ) - ] 3 3 6 K F F µ ( = LK ) R ( = L ) r ( = L ) P P w W ( =
阶层化：居住空间、生活方式、
GSS2003 4 4 2003 GSS2003 Blau & Duncan1967FeathermanJones & Hauser1975 Erikson & Goldthorpe19921 1997/1976 247-251 Class Formation Wright19859-10 Giddens1973109 2003 GSS 1 4 4 4 19 40 1998 199112 1998
1-1 + 1 + + 2 + + 3 + 4 5 + 6 + 7 8 + 9 + 1-2 1 20000 20000 20000 20000 2 10000 30000 10000 30000 3 5000 5000 30000 4 10000 20000 10000 20000 5 3000 3000 20000 6 3000 3000 20000 7 5000 15000 8 5000 15000
; 临 风 池 兮 脑 空 鸣, 穷 窍 阴 兮 完 骨 明 ; 举 浮 白 于 天 冲, 接 承 灵 于 正 营, 目 窗 兮 临 泣, 阳 白 兮 本 神 ; 率 谷 回 兮 曲 鬓 出, 悬 厘 降 兮 悬 颅 承 ; 颔 厌 兮 佳 客 主 人, 听 会 兮 童 子 迎 厥 阴 在 足, 肝
1. 周 身 经 穴 赋 1.1. 手 太 阴 肺 大 指 侧, 少 商 鱼 际 兮 太 渊 穴 ; 经 渠 兮 列 缺, 孔 最 兮 尺 泽 ; 侠 白 共 天 府 为 邻 云 门 与 中 府 相 接 手 阳 明 兮 大 肠 之 经, 循 商 阳 二 间 三 间 而 行 ; 历 合 谷 阳 之, 过 偏 历 温 溜 之 滨 ; 下 迎 香 鼻 迫 胃 乃 足 之 阳 明, 厉 兑 趋 乎 内 庭
2 68 975 466 975 34 347 972 33 25 957 27 296 958 220 978 959 30 + X2 + X3 X2 X3 = 4Y Y = Z + Z2 Z + Z2 + X3 = 7 26 + X2 + X32 X2 X23 = 4Y2 Y2 = Z23 + Z2 Z22 + Z2 + Z32 = 3 24 + X3 + X23 X3 X32 = 4Y3
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6 20 90 BellCore Ethernet variable bit rate VBR fractal self-similarity 994 IEEE/ACM Transactions on Networking On the self-similarity nature of Ethernet traffic extended version LAN WAN CCSN/SS7 ISDN
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公 共 衛 生 核 心 課 程 基 本 能 力 測 驗 100 年 流 行 病 學 考 試 試 卷 一 選 擇 題 ( 答 案 4 選 1, 每 題 2 分, 共 50 題 ) 1. 若 研 究 調 查 有 工 作 者 的 心 臟 病 發 生 率 是 無 工 作 者 的 2 倍, 但 是 兩 者 之 盛 行 率 卻 相 近, 最 可 能 的 原 因 是? (A) 因 為 有 工 作 者 的 年 齡
或 者 不 符 合 法 定 形 式 的, 应 当 一 次 书 面 告 知 申 请 人 需 要 补 正 的 全 部 内 容 对 不 符 合 条 件 的, 应 当 书 面 告 知 理 由 车 辆 管 理 所 应 当 将 法 律 行 政 法 规 和 本 规 定 的 有 关 办 理 机 动 车 驾 驶 证
中 华 人 民 共 和 国 公 安 部 令 第 123 号 修 订 后 的 机 动 车 驾 驶 证 申 领 和 使 用 规 定 已 经 2012 年 8 月 21 日 公 安 部 部 长 办 公 会 议 通 过, 现 予 发 布, 自 2013 年 1 月 1 日 起 施 行, 第 五 章 第 四 节 自 发 布 之 日 起 施 行 公 安 部 部 长 孟 建 2012 年 9 月 12 日 机 动
ü ü ö ä r xy = = ( x x)( y y) ( x x) ( y y) = = x y x = x = y = y rxy x y = Lxy = x x y y = xy x y ( )( ) = = = = Lxx = x x = x x x ( ) = = = Lyy = y y = y y ( ) = = = r xy Lxy = ( ) L L xx yy 0
,, : ;,,, (CIP) /. :, 005. ISBN TB301 CIP (005) : : 17, : : ( 09 ) : : : 787 mm1 09 mm 1/ 16 : 5.75
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> > General Specifications YFGW510 GS 01W02E01-01ZH GS (ISA) ISA100.11aISA100.11a (YFGW410) / (YFGW610) Duocast (ISA100.11a) ISA100.11aDuocastYFGW510 LAN (IEEE802.11a/b/g) LAN (2.4 GHz 5
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LA * 2 n x=(x 1,,x n ) x 1 =(x 1 x 1 2 x 2 11,,x n1 ), x 2 =(x 12,,x n2 ) x 1 x 2 iff (if and only if) x i1 x i2, i=1,,n 1 x 1 x 2 iff (if and only if) x 1 2 i1 > x i2, i=1,,n 1 2 x 22 = x 2 1 x 2 2 x
郭 生 白 : 我 因 为 我 做 到 了, 我 才 知 道 我 过 去 是 没 有 做 到 的 我 70 岁 以 后, 重 新 整 理 伤 寒 论 我 开 始 发 觉, 过 去 也 是 错 的 今 天 我 想 对 于 伤 寒 论 是 真 正 地 明 白 了 所 以 我 要 把 这 一 部 殿 堂
说 白 伤 寒 论 梁 冬 对 话 郭 生 白 他 出 身 名 医 世 家, 家 中 四 代 行 医 ; 他 临 床 六 十 余 年, 通 读 中 医 经 典 ; 他 博 采 众 家 之 所 长, 勤 求 古 训 他, 就 是 八 十 三 岁 的 著 名 中 医, 郭 生 白 左 手 伤 寒 论, 右 手 儒 释 道, 从 中 医 看 到 生 命 自 然 的 美 丽, 从 哲 学 解 开 人 体 本