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1.
下面我们要介绍一种办法.它能够在更多和更复杂的情况下,体现出“同等可能”这个要求,这就是排列和组合。它们的区别是:排列要讲究次序而组合则不。举例来说明:有4个相异的物件,分别用A、B、C、D来记。从这4个物件中取出2个来排列,不同的做法有:AB,BA,AC,CA,AD,DA,BC,CB,BD,DB,CD,DC共计12种。若是取出2个来组合,则不同的做法只有:AB,AC,AD,BC,BD,CD这6种。  相似文献   
2.
上面主要讲了统计学的应用,下面来讲一讲统计学的性质这个问题.这个问题在国内(数理)统计界中还没有一致的看法.我个人一直认为,统计学(指以采集和分析数据为目的的数理统计学,下同)应定位为一门数学学科.因为统计学中研究的"数据",从理论上说是脱去了其实际意义的数据.这道理很显然:各专门学科分支、各行各业都有其数据的收集和分析问题,如果数理统计学要与数据的专业意义打交道,则它必须涵盖许多专门学科,这显然不可能.  相似文献   
3.
六、期望 在概率论的萌芽时期,有一个问题曾对其发展起了一定的作用,即所谓分赌本问题.问题是这样的:甲、乙二人各出同等数目的赌注,比方说1元,然后进行博弈.每一局甲胜和乙胜都有同等概率,即0.5.二人约定:谁先胜满a局(如在5局棋中,a=3),谁就取走全部赌注2元.到某时为止,甲已经胜了6局而乙已胜c局(b、c都比a小),而二人因故要中止博弈,问这2元赌注该如何分才算公平.  相似文献   
4.
研究了在一些试验点有重复观测时自变量非随机的半线性EV模型 .分别给出了线性参数和非线性部分的估计 ,并在适当的条件下证明了它们是强相合的 .  相似文献   
5.
给出了在一些实验点有重复观测时二次EV模型参数的估计 .在一般条件下证明了估计是强相合的  相似文献   
6.
线性模型M估计大样本理论的进展与问题   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
文章简要介绍了线性模型M估计(包括LS和L1估计)大样本理论研究状况,提出了一些有待解决的重要问题。  相似文献   
7.
研究了在一些试验点有重复观测时自变量非随机的半线性EV模型。分别给出了线性参数和非线性部分的估计,并在适当的条件下证明了它们是强相合的。  相似文献   
8.
三、统计概率——频率 假定给你一颗形状方正但质地不均匀的骰子.比如说靠近某一面重一些.则在投掷时.这面着地的机会较大.因而对面标明的点数出现的机会要大一些,其余各点数出现的机会都受到影响。我们直观上能相信。投掷时各点数出现的机会(即概率)都有一个定数,但即使你完全了解骰子中每一点处的密度.你也无法用一种大家都能认可的方法,把各点数出现的概率计算出来。  相似文献   
9.
七、方差 平均值虽是刻画一个群体的重要指标,但不是完整的刻画.另一个重要指标是:群体中各个体的值在其平均值周围散布的程度如何.  相似文献   
10.
机遇(或说偶然性)无处不在,机遇伴随着人的一生(当然随人的情况而有异),这是一个无法回避的现实.因此,出现了以机遇作为研究对象的学科.  相似文献   
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