摘要：有关参数估计，我们需要掌握了有两种，矩估计和极大似然估计。而我们往往只是单纯生硬的记忆他的计算方法，而很少从统计的角度考虑他的合理性。经过对一些书的学习，现从统计思想总结上述考虑。[矩估计]：样本k阶原点矩作为总体k阶原点矩的一种估计方法，设总体x分布函数F(x),相应k阶原点矩ak=EX^k从总体抽样本（X1,X2,X3......Xn）假设每次都有确切的观测值（x1,x2,x3,......xn)根据经验，我们可以认为被抽到的概率为1/n.相应的分布函数F~(x)=1/n.相应的k阶原点矩为阿Ak=1/n∑x^k.现将观测值还原为样本统计量，也就是经验分布函数和样本k阶原点矩。经统计发现， 阅读全文

摘要：若曲面∑关于x=0对称，∑1是∑大于等于部分，正侧不变，则当f(-x,y,z)=-f(x,y,z)时∫∫(∑)f(x,y,z)dxdz=∫∫(∑)f(x,y,z)dxdy=0;∫∫(∑)f(x,y,z)dydz=2∫∫(∑1)f(x,y,z)dydzf(-x,y,z)=f(x,y,z)时∫∫(∑)f(x,y,z)dydz=0∫∫(∑)f(x,y,z)dxdz=2∫∫(∑1)f(x,y,z)dxdz∫∫(∑)f(x,y,z)dxdy=2∫∫(∑1)f(x,y,z)dxdy若关于y=0(z=0)对称，则有类似结论。对亏了他人为我指点迷津，我才真正的理解了这个结论。先整理如下曲面关于x＝0对称就是说 阅读全文

摘要：本贴给出二叉树先序、中序、后序三种遍历的非递归算法，此三个算法可视为标准算法。1.先序遍历非递归算法#define maxsize 100typedef struct{ Bitree Elem[maxsize]; int top;}SqStack;void PreOrderUnrec(Bitree t){ SqStack s; StackInit(s); p=t; while (p!=null || !StackEmpty(s)) { while (p!=null) //遍历左子树 { visite(p->data); push(s,p); p=... 阅读全文

摘要：本人在网上找到的，觉得很适合做早上看。1. With my own ears I clearly heard the heart beat of the nuclear bomb.我亲耳清楚地听到原子弹的心脏的跳动。2. Next year the bearded bear will bear a dear baby in the rear.明年,长胡子的熊将在后方产一头可爱的小崽.3. Earl... 阅读全文

摘要：在线性代数中，行列式是基础比较好理解可以把他看成是矩阵的函数，他是一个数但是行列式的计算往往让人挠头，需要不断的作题，总结，方能达到effert halved,result doubled以下是我在复习时总结的一些常用的最好能记写来的行列式算法，我会不断总结及时更新大家要是有想法的话可以给我留言，我也会及时补上（我总结这些中的数学符号是用MathType写的，很费劲） 阅读全文

摘要：首先，我们需要明确矩阵是一个数表，行列式是数表所确定的一个数，所以行列式可以看作是矩阵的函数，行列式也是矩阵划分奇异矩阵和非奇异矩阵的标志。矩阵的逆的引入有多种角度，按书中如果同型矩阵AB=E那么他们他们互为逆矩阵，如果一个方阵其行列式不等于零，那么这个方阵可逆等等，从表面上看讲不出它们之间的联系，我们会在以后矩阵的初等变换中有深入的理解。下面我不加证明的列出一些常用结论，我会在学习中继续总结补充并更新。1、如果A是可逆矩阵，那么包括对称性，可逆性，正交性等矩阵的重要性质A与A*同时具有或同时不具有，即互为充要条件。2、如果N阶方阵A、B及A+B均可逆则 可以逆且等于3、对于分块巨阵求逆，.. 阅读全文

摘要：对于成功的使用C程序设计语言而言，正确的理解并使用指针是十分重要的，我在学习数据结构的时，体会的更加深入，有必要对几种常见指针使用方法作一下小结。什么是指针？指针可以看作是存放内存地址的变量，如果一个变量含有另一个变量的地址，则称第一个变量Point to 第二个变量，指针又两个操作符&和*，&是一元操作符，只作用于一个操作数，他返回操作数的地址，可以认为&的意义是“求地址”。*也是一元操作符，可... 阅读全文

摘要：曲线曲面积分是高等数学中一个综合性，应用性很强的部分。包含空间解析几何，高重微积分，微分方程及物理应用，知识点冗杂，概念繁多。但我在复习的过程中发现，它们之间在横向与纵向有着惊人的联系，因此，我打破书中的章节，独辟蹊径，以纵向—>横向—>纵向的思路复习,即:数量值函数的曲线积分(一类)—>向量值函数的曲线积分(二类)—>格林公式—>数量值函数的曲面积分(一类)—>向量值函数的曲面积分(二类)—>高斯公式及散度—>斯托克斯公式及旋度等. 下面我简单介绍我的思路,对其中的细小概念不加以一一解释.数值函数指的是在平面或多维空间内,只考虑其值的大小而不考 阅读全文

摘要：积分上下限-计算定积分的陷阱！We are friends ! 今天在复习定积分的时候，感觉积分部分的题很灵活，有的形式比较复杂，容易结合其他知识点，而定积分相对于不定积分在形式上多了积分上下限，而这正是我今天讨论的中心，在定积分，尤其是定积分函数，始终要牢记，积分上下限是dt中t的变化范围。那么，当积分上下限为未知数或被积函数是复合函数时，都可以根据这个范围和实际所给条件对积分进行分段，而一般来说，只有确定了这个范围才能够确定分段点，或者复合函数中的复合表达式的值域：如 0<t<x ,-x<-t<0, 0<x-t<x随着x的范围的变化x-t的值域也发生着变 阅读全文

摘要：下午复习概率的时候，结合辅导书，有了些许自己的体会。现在拿出，可能是个错误的结论，不过我单写无妨记录下我个人的思考过程。二维随机变量条件概率密度分为离散和连续，离散比较好理解，我主要来研究连续的情况的几何说明，比如fx(x)为x的边际概率密度，可寻求直线X=x与G的截线片断（G为概率密度的积分区域）那么我表示截线片断为Dx-={y|(x,y)属于G},那么另z=f(x,y)整个概率分布函数其实是个以z为曲面顶的一个立体体积，那么z=f(x=x1,y)变为曲面上一条定x值的曲线，而fx(x=x1)在Dx上通过一次对y的积分，便是过这条曲面曲线垂直与xoy面的垂面面积他们的比值即为在x=x1的条. 阅读全文

摘要：大家如果对高等数学，线形代数，概率，离散，数据结构，数据库感兴趣，可以给我留言，我们一起讨论！欢迎留言 阅读全文