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  • 很多考生对数学的复习不是有很清晰的认识,其实现在可以真正的开始了第一轮的复习。在第一轮的复习中有以下四大框架...分析表明,考生失分的一个重要原因就是对基本概念、基本定理,理解不准确,基本解题方法没有掌...

    很多考生对数学的复习不是有很清晰的认识,

    其实现在可以真正的开始了第一轮的复习。

    第一轮的复习中有以下四大框架可以推荐给广大考生。

    1.

    注意基本概念、基本方法和基本定理的复习掌握

    结合考研辅导书和大纲,

    先吃透基本概念、

    基本方法和基本定理,

    只有对基本概念深入理解,

    对基本定理和公式牢牢记住,

    才能找到解题的突破口和切入点。

    分析表明,

    考生失分的一个

    重要原因就是对基本概念、基本定理,理解不准确,基本解题方法没有掌握。因此,首轮复

    习必须在掌握和理解数学基本概念、

    基本定理、

    重要的数学原理、

    重要的数学结论等数学基

    本要素上下足工夫,如果不打牢这个基础,其他一切都是空中楼阁。

    2.

    加强练习,充分利用历年真题,重视总结、归纳解题思路、方法和技巧

    数学考试的所有任务就是解题,

    而基本概念、

    公式、

    结论等也只有在反复练习中才能真正理

    解和巩固。

    试题千变万化,但其知识结构却基本相同,题型也相对固定,一般存在相应的解

    题规律。

    通过大量的训练可以切实提高数学的解题能力,

    做到面对任何试题都能有条不紊地

    分析和运算。

    3.

    开始进行综合试题和应用试题的训练

    数学考试中有一些应用到多个知识点的综合性试题和应用型试题。这类试题一般比较灵活,

    难度相对较大。

    在首轮复习期间,虽然它们不是重点,但也应有目的地进行一些训练,

    积累

    解题经验,

    这也有利于对所学知识的消化吸收,

    彻底弄清有关知识的纵向与横向联系,

    转化

    为自己的东西。

    4.

    突出重点

    高等数学是考研数学的重中之重,所占分值较大,需要复习的内容也比较多。主要内容有:

    1

    )函数、极限与连续:主要考查分段函数极限或已知极限确定原式中的常数;讨论函数连

    续性和判断间断点类型;

    无穷小阶的比较;

    讨论连续函数在给定区间上零点的个数或确定方

    程在给定区间上有无实根。

    2

    )一元函数微分学:主要考查导数与微分的求解;隐函数求导;分段函数和绝对值函数可

    导性;洛比达法则求不定式极限;函数极值;方程的根;证明函数不等式;罗尔定理、拉格

    朗日中值定理、

    柯西中值定理以及辅助函数的构造;最大值、

    最小值在物理、

    经济等方面实

    际应用;用导数研究函数性态和描绘函数图形,求曲线渐近线。

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  • 方差分析数理统计中应用很广泛的内容,主要看两个: 单因素试验的方差分析 双因素试验的方差分析 在这之前先了解几个概念: 方差分析:根据试验的结果进行分析,鉴别各个有关因素对试验结果的影响 试验指标:在...


    方差分析是数理统计中应用很广泛的内容,主要看两个:

    • 单因素试验的方差分析
    • 双因素试验的方差分析

    在这之前先了解几个概念:

    • 方差分析:根据试验的结果进行分析,鉴别各个有关因素对试验结果的影响
    • 试验指标:在试验中要考察的指标称为试验指标
    • 因素:影响试验指标的条件称为因素。因素可分为两类:可控因素和不可控因素
    • 单因素试验:如果在一项试验中只有一个因素在改变,称为单因素试验
    • 多因素试验:如果在一项试验中有多个因素在改变,称为多因素试验

    单因素试验的方差分析

    设因素AAss个水平A1,A2,...,AsA_1,A_2,...,A_s,在水平Aj,(j=1,2,...,s)A_j, (j=1,2,...,s)下,进行nj(nj2)n_j(n_j\ge2)次独立试验,得到如如下表1结果:

    观察结果\水平 A1A_1 A2A_2 AsA_s
    X11X_{11} X12X_{12} X1sX_{1s}
    X21X_{21} X22X_{22} X2sX_{2s}
    样本总和 T1T_{·1} T2T_{·2} TsT_{·s}
    样本均值 X1\overline X_{·1} X2\overline X_{·2} Xs\overline X_{·s}
    总体均值 μ1\mu_1 μ2\mu_2 μs\mu_s

    我们假定:各个水平Aj(j=1,2,...,s)A_j(j=1,2,...,s)下的样本X1j,X2j,...,XnjjX_{1j},X_{2j},...,X_{n_jj}来自具有相同方差σ2\sigma^2,均值分别为μj(j=1,2,...,s)\mu_j(j=1,2,...,s)
    正态总体N(μj,σ2)N(\mu_j,\sigma^2)μj\mu_jσ2\sigma^2未知,且假设不同水平AjA_j下的样本之间相互独立。

    由于

    单因素试验

    双因素试验的方差分析

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  • 概率论与数理统计

    2017-09-09 09:21:02
    概率论与数理统计-陈希孺《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了...
  • 未完待续,再继续

    单因素方差分析
    代码实现实例
    案列:单因素方差分析中,你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。以multcomp包中的cholesterol数据集为例,50个患者均接受降低胆固醇药物治疗(trt)五种疗法中的一种疗法。其中三种治疗条件使用药物相同,分别是20mg一天一次(1time)、10mg一天两次(2times)和5mg一天四次(4times)。剩下的两种方式(drugD和drugE)代表候选药物。

    > library(multcomp)
    > attach(cholesterol)
    > 
    > # 统计各组样本大小
    > table(trt) 
    trt
     1time 2times 4times  drugD  drugE 
        10     10     10     10     10 
    > 
    > # 各组均值
    > aggregate(response, by=list(trt), FUN=mean)
      Group.1        x
    1   1time  5.78197
    2  2times  9.22497
    3  4times 12.37478
    4   drugD 15.36117
    5   drugE 20.94752
    > 
    > # 各组标准差
    > aggregate(response, by=list(trt), FUN=sd)
      Group.1        x
    1   1time 2.878113
    2  2times 3.483054
    3  4times 2.923119
    4   drugD 3.454636
    5   drugE 3.345003
    > 
    > # 进行方差分析
    > fit <- aov(response ~ trt)
    > summary(fit)
                Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
    trt          4 1351.4   337.8   32.43 9.82e-13 ***
    Residuals   45  468.8    10.4                     
    ---
    Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
    

    双因素方差分析
    代码实例实现
    在双因素方差分析中,受试者被分配到两因子的交叉类别组中。以基础安装中的ToothGrowth数据集为例,随机分配60只豚鼠,分别采用两种喂食方法(橙汁或维生素C),各喂食方法中抗坏血酸含量有三种水平(0.5mg、1mg或2mg),每种处理方式组合都被分配10只豚鼠,牙齿长度为因变量。

    > attach(ToothGrowth)
    > table(supp, dose)
        dose
    supp 0.5  1  2
      OJ  10 10 10
      VC  10 10 10
    > 
    > aggregate(len, by=list(supp, dose), FUN=mean)
      Group.1 Group.2     x
    1      OJ     0.5 13.23
    2      VC     0.5  7.98
    3      OJ     1.0 22.70
    4      VC     1.0 16.77
    5      OJ     2.0 26.06
    6      VC     2.0 26.14
    > 
    > aggregate(len, by=list(supp, dose), FUN=sd)
      Group.1 Group.2        x
    1      OJ     0.5 4.459709
    2      VC     0.5 2.746634
    3      OJ     1.0 3.910953
    4      VC     1.0 2.515309
    5      OJ     2.0 2.655058
    6      VC     2.0 4.797731
    > 
    > dose <- factor(dose)
    #dose变量被转换为因子变量,这样aov()函数就会将它当做一个分组变量,而不是一个数值型协变量
    > # condider interactive factor
    > fit <- aov(len ~ supp*dose)
    > summary(fit)
                Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
    supp         1  205.4   205.4  15.572 0.000231 ***
    dose         2 2426.4  1213.2  92.000  < 2e-16 ***
    supp:dose    2  108.3    54.2   4.107 0.021860 *  
    Residuals   54  712.1    13.2                     
    ---
    Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
    
    展开全文
  • 概率论与数理统计教程》主要内容包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析、回归分析、Excel在统计分析中的应用等九章,可供...
  • 1. 单因素方差分析 2. 单因素方差分析(参数估计及均值的多重比较) 3. 一元线性回归分析 4. 一元线性回归分析(模型检验及应用) 1. 单因素方差分析 2. 单因素方差分析(参数估计及均值...

    目录

    1. 单因素方差分析

    2. 单因素方差分析(参数估计及均值的多重比较)

    3. 一元线性回归分析

    4. 一元线性回归分析(模型检验及应用)


    1. 单因素方差分析

    2. 单因素方差分析(参数估计及均值的多重比较)

    • 单因素方差分析模型

    • 例题

    • 方差分析的前提

    3. 一元线性回归分析

    • 确定性关系

    • 相关性关系

    • 建立回归模型

     

    • 一元线性回归要解决的问题

     

    4. 一元线性回归分析(模型检验及应用)

    • 一元线性回归模型

    • 线性假设的显著性检验

    • 例题

     

    展开全文
  • 概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要,但...
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  • 概率论与数理统计 随机变量 参数估计 假设检验 回归分析与方差分析
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  • 概率论与数理统计

    热门讨论 2009-01-08 14:59:58
    概率论与数理统计教材,本书共分十章,内容包括:随机事件与概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等。
  • 概率论与数理统计学习笔记

    千次阅读 2016-05-06 23:03:56
    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 ...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
  • 概率论与数理统计 学习笔记

    千次阅读 2017-02-16 14:48:02
    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
  • 第一章 概率论的基本概念 随机试验 样本空间、随机事件 频率概率 等可能概型 条件概率 独立性 第二章 随机变量及其分布 随机变量 离散型随机变量及其分布律 随机变量的分布函数 连续性随机变量及其概率密度 随机...
  • 本书基本上按照浙江大学编《概率论与数理统计》的章节闪序来编写。全书分为12章,内容包括随机事件及其概率,随机变量及其概率分布,随机变量的数字特征,极限理论,样本及抽样分布,参数估计,假设检验,方差分析与...
  • 数理统计数理统计相关概念:大数定律:中心极限定理:常用统计量:正态总体下常见统计量的抽样分布:点估计:区间估计:假设检验:独立性检验:方差分析:回归分析: 数理统计相关概念: 概念 释义 性质 ...
  • 本书分为三部分,概率论部分作为基础,为读者提供了必要的理论基础,数理统计部分主要讲述了参数估计和假设检验,并介绍了方差分析和回归分析,随机过程部分主要讲述随机过程,还介绍了马尔科夫过程。
  • 浙大版《概率论与数理统计》(第四版)第十一章实验数据、实验步骤与实验结果 内容包括: 1、概述(这个略过没有实验) 2、箱线图 3、假设实验 (一)假设检验问题p值的求法 (二)两个等方差正态总体的均值差的检验...
  • 概率论与数理统计词汇英汉对照表

    千次阅读 2007-03-26 11:00:00
    概率论与数理统计词汇英汉对照表 A absolute value 绝对值 accept 接受 acceptable region 接受域 additivity 可加性 adjusted 调整的 alternative hypothesis 对立假设 analysis 分析 analysis of covariance ...
  • 自己在学校里并没有完整系统的学习过概率论数理统计,直到在工作中用到,才从最初的印象中,逐渐把这门学科整个数学区分开来。自从认识到这门学科在自己从事的工作(数据分析)中所处的重要地位,真没少花时间在...
  • 显著性水平αP值: 1、显著性水平是估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率,用α表示。 显著性是对差异的程度而言的,是在进行假设检验前确定的一个可允许作为判断界限的小概率标准。 2、P值是用来...
  • 主要内容包括:随机事件概率,随机变量及其分布,随机变量的数字特征,统计量及其分布,参数估计,假设检验,方差分析与回归分析等。
  • 主要内容包括:随机事件概率,随机变量及其分布,随机变量的数字特征,统计量及其分布,参数估计,假设检验,方差分析与回归分析等。

空空如也

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方差分析概率论与数理统计