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随机
变量
分布列
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随机变量练习题(答案)
1.1 离散型随机变量的分布列 第二课时 离散型随机变量的分布列(二)
离散型随机变量 及其分布列
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变量
分离方程类型
包含3篇文档
2.1 变量分离方程及可化为变量分离方程的方程求解
可分离变量的微分方程
微分方程 PPT教学课件-第三讲 §2.1 变量分离方程与变量变换
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概率论与数理统计第一节随机
变量
的数学期望
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一、数学期望的概念二、随机变量函数的数学期望 三、数学期望的性质 四、应用实例 1.问题的提出 1. 问题的提出 1654年, 一个名叫梅累的骑士就“两个赌徒 约定赌若干局, 且谁先赢 局便算赢家,若
孙君宾
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结构方程模型及其隐
变量
交互作用分析在社会心理流行病学中的应用
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在社会心理流行病学研究实践中,经常会遇到一些客观存在但无法直接测量的变量,比如认知、能力、动机、社会经济地位等,这些客观存在但无法直接测量的变量就是结构方程模型中所谓的隐变量。这些隐变量彼此之间、以及它们与其它的显变量之间的相互关系,难以由传统的统计分析方法来解决。而结构方程模型是一种多变量统计分析方法,是多元回归和因子分析技术的结合体,其优势之一就是能分析和处理带有隐变量的实际问题。另外,在社会心理流行病学研究实践中,社会心理因素的地位是相对的,既可以以自变量又可以以因变量的方式出现,这种“亦因亦果”特殊状况的存在,致使社会心理流行病学研究实践中在同一个研究问题中要面对多个因变量,并且如果要透彻地了解变量之间的作用机理,仅仅立足于变量间的直接效应或总效应显然是不够的,尚须着眼于变量之间的间接效应。因此,要全面透析变量间的关系,必须全面把握变量间的直接效应、间接效应、以及总效应。此外,在社会心理流行病学研究实践中,变量间的交互作用也是分析的一个重点所在,而交互效应既可以发生于显变量之间,也有可能发生于隐变量之间。正如传统的统计分析方法不能处理带有隐变量的问题一样,传统的统计分析方法也不能解决隐变量交互作用的建模。同时,传统的统计分析方法也无法分析变量间的间接效应。由于结构方程模型中严密的通径系数理论可以解决和处理变量间的间接效应,又由于结构方程模型中非递归模型能够处理和解决社会心理流行病学中“多因多果、亦因亦果”的特殊建模问题以及新兴的结构方程模型中隐变量交互作用分析技术的出现,我们将结构方程模型及其隐变量交互作用分析引入社会心理流行病学研究实践中,形成了本次研究的课题:结构方程模型及其隐变量交互作用分析在社会心理流行病学中的应用。
学术交流
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关于素
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的堆垒数论问题
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lIIIIIII II II II II 11111 11l Y2 181229 ,原创性声明 本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研 究工作所取得的成果.除文中已经注明引用的
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恒功率
变量
泵的特性研究
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挖掘机工作中要完成回转、斗杆、动臂、铲斗、行走等动作,而且工作环境复杂恶劣,工作时功率很大。为了有效的利用发动机功率及提高工作性能,其液压系统广泛采用恒功率变量泵。变量泵的特性是关系控制系统品质的一个重要标准,为了对变量泵进行优化,需要分析变量泵元件参数对其特性的影响。 通过建立变量泵合理的数学模型,并利用MATLAB/SIMULINK进行动态仿真,可以直观地研究变量泵的特性。该方法可以给设计者提供指导依据、缩短开发周期、节省大量的人力、物力和财力,在液压元件的开发中会得到越来越广泛的应用。 本文以在工程机械中得到广泛应用的集成多种变量方式的变量泵作为研究对象。第一部分,介绍了原有产品的总功率控制、变功率控制及负流量控制三种控制方式的动作原理;推导出了其控制压力一流量计算公式,重点分析了弹簧参数对变量泵静态特性的影响。第二部分,在对变量机构进行合理简化后,分别建立总功率控制和负流量控制的动态数学模型;利用MATLAB/SIMULINK搭建了系统的仿真框图,对仿真结果进行分析,得出系统响应的优缺点;改变机构主要元件参数进行仿真,分析了主要元件参数对动态响应的影响。最后,利用MATLAB优化工具箱,根据切比雪夫定理,完成恒功率变量大、小弹簧刚度、大弹簧初始压缩量及大、小弹簧间距值的优化;根据伺服系统的功率匹配理论,探讨了伺服阀杆配流圆孔直径和伺服柱塞大端直径的选取依据。 通过上述几个方面的分析,得出了变量机构主要元件参数对变量泵特性的影响规律,探讨了变量机构设计的依据,对恒功率变量泵的开发起到一定的参考作用。
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电动力学课件 第二章 镜像法和分离
变量
法
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章静电场数学物理方程是描述物理量随空间和时间的变化规律。对于某一特定的区域和时刻,方程的解取决于物理量的初始值与边界值,这些初始值和边界值分别称为初始条件和边界条件,两者又统称为该方程的定解条件。稳恒
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2014高考调研理科数学专题突破_10-7 离散型随机
变量
及分布列
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的数字特征(PPT-56)
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定义1:设X是一离散型随机变量,其分布列为:则随机变量X 的数学期望为: X1x) (1x p2x) (ix pix (2xpP 设X是一连续型随机变量,其分布密度为则随机变量X的数学期望为 一、一维
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WinCC中文手册-WINCC
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在线帮助的发行版使用变量 1.1变量管理器和变量............................................... 1.2变量管理器....................
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微积分 课后答案 中国科学技术大学
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1习题1.11. 用定义(“ε-n0”语言)证明: 11lim=+nn nn111。故由定义得 11lim =+nn 0sinlim=nn nn10sin。故由定义得 0sinlim =nn (3)2
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