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co1应用与统计推断有关的概念,例如随机抽样和采样分布。CO2根据样本估算分布的参数,并进行假设检验,回归分析,相关性和方差分析。 CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率,动态概率的问题。 CO4使用随机过程的知识,提出现实生活中的问题并确定长期概率。 co5基于毒物过程,估计排队系统统计推断的各种性能度量:随机抽样,抽样分布,参数估计和假设检验,回归,相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。 静态概率,动态概率。 状态分类,马尔可夫过程的链。 马尔可夫系统的稳定性,限制行为,随机步行。 泊松过程:假设和衍生,相关分布,出生和死亡过程。 排队系统,一般概念,M/M/1模型和M/M/S,稳态行为,瞬态行为。 参考:1。 Hogg&Craig(1975),“数学统计概论”,第4THEDN。,MACMILLAN,2。 J.Medhi,“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai,概率,随机变量和随机过程,CO2根据样本估算分布的参数,并进行假设检验,回归分析,相关性和方差分析。CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率,动态概率的问题。CO4使用随机过程的知识,提出现实生活中的问题并确定长期概率。co5基于毒物过程,估计排队系统统计推断的各种性能度量:随机抽样,抽样分布,参数估计和假设检验,回归,相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。静态概率,动态概率。状态分类,马尔可夫过程的链。马尔可夫系统的稳定性,限制行为,随机步行。泊松过程:假设和衍生,相关分布,出生和死亡过程。排队系统,一般概念,M/M/1模型和M/M/S,稳态行为,瞬态行为。参考:1。Hogg&Craig(1975),“数学统计概论”,第4THEDN。,MACMILLAN,2。 J.Medhi,“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai,概率,随机变量和随机过程,Hogg&Craig(1975),“数学统计概论”,第4THEDN。,MACMILLAN,2。J.Medhi,“随机过程”。3。A. Papoulis和S.U. Pillai,概率,随机变量和随机过程,A. Papoulis和S.U.Pillai,概率,随机变量和随机过程,

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