Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

用于耿贝尔分布的包伟尔概率格纸-baoweier.m R.T 直接上程序，能的直接下载，或以下代码：x=[0.01 0.5 10 20 50 80 90 95 99 99.9];%设置横坐标数值 y=log/log);%横坐标转换 %画垂直于横坐标的线 for i=1:size     line,y],[0 8]);     hold on end z=0:8; %画垂直于纵坐标的线 for i=1:8; %8为纵坐标的格数，可以自已设置。     line],[z z]);     hold on end h=findobj; set],'ylim',[0 ,8]);%同时去掉x轴和y轴的刻度 %重设横坐标 set; set; %设置标题及横纵坐标名称 title; xlabel; ylabel;复制代码

《考研数一概率论知识点（含例题、注释）手写笔记》是一份非常珍贵的学习资料，专为备考考研数学一的同学准备。这份笔记详细梳理了概率论的基础概念、重要定理和典型例题，同时也融入了作者的个人理解和体会，对于深化理解与记忆知识点大有裨益。下面我们将深入探讨这份笔记中可能涵盖的关键知识点。 1. **概率论基础**：笔记首先会介绍概率论的基本概念，如样本空间、事件、概率的定义及其性质。这部分内容是后续深入学习的基础，包括概率的加法定理、乘法定理以及条件概率等。 2. **随机变量**：随机变量是概率论的核心，笔记将详细阐述离散型和连续型随机变量的概念，以及它们的概率分布，比如二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布等。同时，还会讲解期望值、方差等随机变量的统计特性。 3. **多维随机变量**：在考研数一中，多维随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布是重点。笔记可能会通过实例解释如何计算这些分布，并讨论独立性的概念。 4. **大数定律和中心极限定理**：这两个定理是概率论中的基石，对于理解和应用概率理论至关重要。大数定律揭示了独立同分布随机变量序列的平均趋于期望值的规律，而中心极限定理则说明了独立同分布随机变量和的分布趋近于正态分布。 5. **随机过程**：虽然考研数一对随机过程的要求不如对其他部分深，但笔记可能也会提及简单随机过程，如马尔可夫链，以及随机过程的一些基本概念。 6. **极限定理**：除了大数定律，笔记可能还会涉及切比雪夫不等式、伯努利定理等，这些都是概率论中的重要极限结果，对于理解和解决实际问题有重要作用。 7. **统计推断**：这部分可能涉及参数估计和假设检验，包括矩估计、最大似然估计以及t检验、卡方检验等常见统计方法。 8. **例题解析与体会**：笔记的亮点在于结合例题进行深入解析，这有助于考生掌握解题思路和技巧。作者的个人体会可以帮助考生避免常见错误，提升解题效率。 9. **解题策略**：笔记可能还包含了如何高效复习和应对考试的策略，如时间管理、答题技巧等，这对于考研备考至关重要。 通过这份详尽的手写笔记，考生可以系统地复习概率论的知识，理解并掌握每个知识点的实质，提高解题能力。同时，作者的注释和体会将使学习更加生动有趣，帮助考生在备考过程中少走弯路，更好地迎接考研挑战。

本书通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编程。通过本书介绍的方法，读者只需付出很少的努力，就能掌握有效的贝叶斯分析方法。

本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析，而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习，读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解，为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者，也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。

基于蒙特卡洛法的风光场景生成与概率距离快速削减方法仿真研究,MATLAB代码：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，通过蒙特卡洛算法，生成50种光伏场景，为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，将场景削减至5个，运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景，并给出相应的概率 ,核心关键词：风光场景生成; 场景削减; 概率距离削减法; 蒙特卡洛法; 风电光伏模拟; 计算困难问题; 概率计算。,MATLAB: 风光场景模拟与削减方法，基于概率距离快速算法优化

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《概率论与数理统计B》是高等学府数学课程中的重要组成部分，尤其在理工科专业和经济管理类专业中广泛被用作基础课程。西安邮电大学的这份压缩包文件包含了历年来的期中和期末考试试卷，对于学生备考、教师教学以及自我评估都有着极高的参考价值。 我们要理解概率论与数理统计B的基本概念。概率论是研究随机现象规律性的数学理论，它涉及概率、随机变量、分布函数等核心概念。数理统计则主要研究如何收集、分析、解释和展示数据，通过统计方法来推断总体特征，包括样本、抽样分布、置信区间、假设检验等关键内容。 1. **概率论部分**： - **概率**：概率是对事件发生的可能性的度量，通常介于0（不可能发生）和1（必然发生）之间。 - **随机变量**：随机变量是可能取到不同数值的变量，可以是离散型或连续型。 - **分布**：离散型随机变量有概率质量函数，连续型随机变量有概率密度函数，它们描述了随机变量取值的概率分布。 - **期望与方差**：期望是随机变量的平均值，方差衡量随机变量的波动程度。 2. **数理统计部分**： - **样本与总体**：样本是从总体中抽取的一部分观测值，总体则是所有可能观测值的集合。 - **抽样分布**：某一统计量（如均值、方差）在多次重复抽样下的分布情况。 - **中心极限定理**：大样本情况下，无论总体分布如何，样本均值的抽样分布接近正态分布。 - **置信区间**：通过样本数据估计总体参数的范围，如总体均值的95%置信区间。 - **假设检验**：检验关于总体参数的假设，如零假设和备择假设，常用t检验、卡方检验、F检验等。 在西安邮电大学的期中期末试卷中，这些概念和方法可能会以计算题、证明题和应用题的形式出现。例如，可能会要求计算随机变量的期望和方差，或者进行假设检验以判断某种假设是否成立。同时，试卷也可能包含数据分析和解释的实际问题，考察学生运用统计知识解决实际问题的能力。 通过研究这些历年试题，学生可以了解到出题趋势，了解教授对知识点的侧重，从而有针对性地复习和准备。教师也可以从中获取教学反馈，调整教学内容和方式。这份压缩包是学习概率论与数理统计B的重要参考资料，能够帮助学生巩固理论知识，提升实践技能。

概率论与数理统计作为数学的一个重要分支，一直以来都是理工科教学和研究的重要内容。由于其在实际应用中的广泛性，许多专业人士需要快速掌握这一领域的核心知识和应用技巧。框框老师的《概率论与数理统计》速成课程，正是为满足这一需求而设计。配套的电子讲义，以其针对性和实用性，帮助学习者在有限的时间内迅速建立起对概率论与数理统计的基本认识和解题技能。 课程内容涵盖了随机事件及其概率、一维随机变量及其分布等多个核心章节，每个章节不仅提供了基础理论的讲解，还附带了具体的题型解析，以便学习者通过实例加深对知识点的理解。通过这些题型的分析与练习，学习者能够更好地掌握概率论与数理统计的基本概念和方法，进而在实际应用中灵活运用。 在“随机事件及其概率（一）”这一讲中，学习者将会了解到随机事件的定义和性质，以及如何计算事件发生的概率，包括条件概率和独立事件概率的计算。此外，课程还对概率的两种题型进行讲解，帮助学习者学会如何处理与概率相关的具体问题。 在“随机事件及其概率（二）”部分，课程进一步深化了对概率概念的理解，并讲解了另一种类型的概率题型，让学生在不同类型的问题中都能灵活运用概率的基本原理。 而“一维随机变量及其分布（一）”章节则引入了一维随机变量的概念，包括离散型和连续型随机变量，以及其概率分布和期望、方差等重要概念。这一部分的三种题型解析，旨在帮助学习者理解随机变量的分布特性及其在统计分析中的应用。 整体而言，框框老师的速成课程通过详尽的理论阐述和丰富的例题分析，为学习者提供了一条系统而高效的概率论与数理统计学习路径。对于那些在工作中或研究中需要使用概率论与数理统计知识的专业人士来说，这样的速成课程和配套电子讲义能够帮助他们快速提升，从而更有效地解决实际问题。

图 27.12 估计生存概率 单击执行后，报表显示估计和置信区间，如 Meeker 和 Escobar 的实例 19.8 所示。 图 27.13 生存概率 实例：区间删失加速失效时间模型 继续讲解 Meeker 和 Escobar [第 508 页和附录 C.15] 的另一个实例，IC设备02.jmp 给出的数据 中失败发生在检验区间之间。 Reliability 样本数据文件夹中的数据如图 27.14 所示。 图 27.14 IC设备02 数据 此模型使用两个 y 变量，包含失效时间的上限和下限。右删失时间显示为缺失上限。要执行 分析，请选择分析 > 生存和可靠性 > 参数生存模型拟合，其中 HoursL 和 HoursU 作为事件时间， Count 作为频数，而 DegreesC 作为模型效应。得到的回归图为时间与温度图。