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最新书籍+解答,概率与统计学(适用于工程和科学领域)...

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简介:
美国的一些知名大学的计算机科学专业课程所采用的概率统计教材,包含了大量的实际案例以及相当数量的练习题,并且作者本人也提供了自己解答的范例,其中可能存在一些细微的错误。

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  • 优质
    本书籍为工程师和科学家提供了最新的概率论与数理统计知识,并附有详细的解答,旨在帮助读者深入理解和应用这些概念。 美国部分大学计算机科学专业的概率统计课程使用包含详细案例和大量例题的教材,并附有自己解答的例题答案(可能含有错误)。
  • 第八版
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    《工程与科学家用概率统计》第八版概论答案是专为学习概率统计理论及应用的学生和研究人员编写的辅助资料,提供了详尽的解答与解析。 根据提供的文件内容,《统计学概论答案(Probability & Statistics for engineers and scientists 8th solution)》涵盖了以下知识点: ### 统计学和数据分析简介 统计学是一门研究如何收集、整理、分析及解释数据的学科,而数据分析则涉及从这些数据中提取有用信息的过程。在实际应用中,例如可以利用统计方法来评估产品老化对拉伸强度的影响或者对比不同公司生产的钢棒之间的灵活性。 #### 数据表示和中心趋势度量 - **均值(Mean)**:所有数值的总和除以数值的数量。 - **中位数(Median)**:将数据按照大小顺序排列后,位于中间位置的那个数值。如果数量是偶数,则取中间两个数字的平均值作为中位数。 - **剪辑均值(Trimmed Mean)**:在去掉一定比例的最大和最小数值之后计算得出的平均值。 - **样本描述**:包括均值、中位数以及数据分布形态等信息,如通过点图展示。 #### 数据分布特性 涵盖如何以图形方式展现数据在整个数值范围内的分布情况,并介绍衡量离散程度的方法,比如全距(Range)、四分位间距(Interquartile Range, IQR)和标准差(Standard Deviation),这些指标帮助我们理解数据的波动性和变异性。 #### 假设检验 包括对单个或两个样本参数进行估计以及判断它们是否符合特定假设值的过程。涉及t检验、F检验等多种统计方法的应用,用于验证变量间的差异性或者相关性的显著程度。 #### 回归分析和相关性 - **简单线性回归**:描述两变量间关系的方法。 - **相关系数**:衡量两个变量之间关联强度的指标。 #### 实验设计 介绍单因素实验与多因素实验的概念,其中2k因子实验及分数实验设计是研究多个独立变量对结果影响的有效方法。通过这些技术可以更有效地进行科学研究和产品开发。 #### 非参数统计与质量控制 - **非参数统计**:适用于数据分布不符合传统假设情况下的分析手段。 - **质量控制**:利用统计工具监控生产过程中的产品质量变化,确保持续改进的过程稳定性和效率。 #### 贝叶斯统计 一种基于贝叶斯定理的推理方法,结合先验知识和实验观察结果来更新参数的概率估计值。
  • 简明教习题
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    《工程数学概率统计简明教程习题解答》一书为配合教学需求而编写,提供了大量精选习题的详尽解析与答案,旨在帮助学生深入理解概率论与数理统计的基本概念和方法。 《工程数学 概率统计简明教程课后答案》提供了概率论与数理统计学习中的解题指导,对于深入理解概率统计概念极其重要。概率论是研究随机现象规律的数学理论,而数理统计则是利用概率论分析数据、推断模型的科学。 以下是基于题目内容解析的一些关键知识点: 1. **样本空间与随机事件**: - 样本空间是所有可能结果的集合,例如抛一枚硬币两次的所有可能结果包括{HH, HT, TH, TT}。 - 随机事件是从样本空间中选取的一部分结果,如事件呼叫次数不超过3次或灯泡寿命在200到300小时之间。 2. **集合运算在概率中的应用**: - 通过集合的并集、交集、差集等操作,可以表示复杂的事件组合。例如,“至少有一次抽到废品”可表示为A∪B∪C;“都出现且不出现某类结果”为A∩B∩¬C。 3. **概率的基本性质**: - 必然事件的概率是1,不可能事件的概率是0。 - 两个事件A和B满足P(A)+P(B)=P(A∪B)+P(A∩B),体现了概率的加法定理。 - 对立事件的关系:如果A表示某个特定事件,则其对立事件为¬A,并且有P(A) + P(¬A) = 1。 4. **条件概率和独立事件**: - 条件概率P(A|B)表示在已知B发生的条件下,A发生的概率。 - 独立事件意味着P(A|B)=P(A),即一个事件的发生不影响另一个事件的概率。 5. **伯努利试验与二项分布**: - 从含有合格品和废品的批量产品中抽取多次可以形成有放回或无放回的伯努利试验。 - 如果每次抽取的成功概率为p,失败概率为q=1-p,则在n次独立的伯努利试验中成功k次的概率服从二项分布B(n,p)。 6. **组合计数与概率计算**: - 在计算概率时常常需要用到组合数公式C(n,k)=n!/[k!(n-k)!],用于从n个不同元素中取k个元素的方法数量的统计。 7. **超几何分布**: - 当从含有不同类别的总体中不放回抽取时,抽取特定类别物品的数量的概率分布称为超几何分布。 8. **几何分布**: - 表示连续独立伯努利试验直至首次成功的试验次数的概率分布。概率函数为P(X=k) = (1-p)^(k-1)p,其中p是单次试验成功的概率。 9. **泊松分布**: - 描述单位时间内事件发生次数的概率分布,常用于电话呼叫次数、随机事件的发生频率等场景中的应用。 10. **离散与连续随机变量**: - 离散随机变量的取值是有限或可数无限集如投掷骰子得到的点数;而连续随机变量如灯泡寿命,则其可能取值范围为一个区间内所有实数值。 通过解决这些习题,学生可以掌握概率论和数理统计的核心概念,并提高处理实际问题的能力。同时,《工程数学 概率统计简明教程课后答案》作为学习辅助工具能够帮助检查理解情况、查漏补缺,确保理论知识与实践应用的结合。
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    《Linked》一书探索了网络科学这一新兴领域的核心概念与应用,揭示复杂系统之间的联系模式及其对社会、科技等领域的影响。 该书描述了网络页面链接之间的复杂系统,是一本非常不错的经典书籍。
  • Dassl.pytorch:半监督习的PyTorch具包
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    Dassl.pytorch是一款专为领域适应和半监督学习设计的PyTorch库,提供丰富的数据管理、模型训练及评估工具,助力研究人员高效开发新颖算法。 Dassl是一个专注于领域适应与半监督学习研究的工具箱,并因此得名。它采用模块化设计并提供统一接口,方便快速原型开发及新方法试验。使用Dassl,仅需几行代码即可实现新的算法。 您可以利用Dassl进行以下领域的研究: - 领域适应 - 域泛化 - 半监督学习 最新进展包括: [2021年3月] 我们发布了一份关于领域泛化的调查报告,总结了该主题过去十年的发展历程、相关问题、数据集、方法论及未来发展方向。 [2021年1月] 最近的研究成果(通过混合不同域样本的实例级特征统计信息来改善领域泛化)已被ICLR 2021接受。代码已在相应平台发布,其中跨域图像分类部分基于Dassl.pytorch库实现。 [2020年5月] Dassl版本v0.1.3 更新了Digit-Single数据集,用于测试单源领域泛化方法的性能基准。新增的数据集中包含相应的CNN模型和配置文件。有关如何评估您的算法的具体信息,请参阅相关文档。
  • 算机论》课习题
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    本书为《计算机科学概论》课程配套习题解答,提供了丰富的练习和详细的解析,帮助学生巩固知识、提升技能。 《计算机科学概论》第三版(英文版),由工程机械出版社出版的课后答案。
  • 离散数练习题专业
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    《离散数学练习题与解答》是一本专为工科学生设计的学习辅导书,涵盖了广泛的练习题及其详尽解析,旨在帮助读者深入理解并掌握离散数学的核心概念和解题技巧。 工科试卷;离散数学;期末试卷;习题;答案
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    《重庆大学概率论与数理统计习题解答》一书为学习者提供了详尽的概率论与数理统计课程中常见及典型习题解析,旨在帮助学生更好地掌握和理解相关理论知识。 概率论与数理统计答案(重庆大学)概率论与数理统计答案(重庆大学)概率论与数理统计答案(重庆大学)概率论与数理统计答案(重庆大学)概率论与数理统计答案(重庆大学)概率论与数理统计答案(重庆大学)概率论与数理统计答案(重庆大学)
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    《工程数学概率统计简明教程(第三版)课后习题解答》一书为原教材的配套用书,详细解析了各章节习题,帮助学生掌握概率统计的基本理论和方法。 《工程数学概率统计简明教程》第三版课后习题答案 这段文字已经按照要求进行了处理,去除了所有可能的联系信息和其他链接,并保持了原文的意思不变。
  • 中国技术大数理
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    《中国科学技术大学的概率论与数理统计》是一本专注于概率论和数理统计理论及其应用的教学参考书,适合高等院校相关专业师生使用。 中国科学技术大学的概率论与数理统计讲义内容很好,推荐。