Sample?Space??样本空间
The set of all possible outcomes of a statistical experiment is called the sample space.
Event 事件
An event is a subset of a sample space.
certain event（必然事件）：
The sample space S itself, is certainly an event, which is called a certain event, means that it always occurs in the experiment.
impossible event（不可能事件）：
The empty set, denoted by?, is also an event, called an impossible event, means that it never occurs in the experiment.
Probability of events （概率）
If the number of successes in n trails is denoted by s, and if the sequence of relative frequencies /s n obtained for larger and larger value of n approaches a limit, then this limit is defined as the probability of success in a single trial.
“equally likely to occur”------probability（古典概率）
If a sample space S consists of N sample points, each is equally likely to occur.
Assume that the event A consists of n sample points, then the probability p that A occurs is
()n
p P A
N
==
Mutually exclusive(互斥事件)
()()()
P A B P A P B
=+
U Mutually independent 事件的独立性
Two events A and B are said to be independent if
()()()
P A B P A P B
=?
I
Or Two events A and B are independent if and only if
(|)()
P B A P B
=.
Conditional Probability 条件概率
If 12k ,,,A A A L are events, then
12k 121312121()()(|)(|)(|)k k P A A A P A P A A P A A A P A A A A -=??I I L I L I I L I If the events 12k ,,,A A A L are independent, then for any subset 12{,,,}{1,2,,}m i i i k ?L L ,
1212()()()()m m
P A A A P A P A P A i i i i i i =I I L L
(全概率公式 total probability)
11()()()()k k
j j j j j P A P A B P B P A B ====∑∑I I
（贝叶斯公式Bayes ’
formula.）
1()(|)
(|)()(|)i i i k j j
j P B P A B P B A P B P A B ==∑. for 1,2,,i k =L By
the definition of conditional probability,
()(|)()
i i P B A P B A P A =I
Using the theorem of total probability, we have
1()(|)(|)()(|)i i i k j j
j P B P A B P B A P B P A B ==
∑ 1,2,,i k =L
1. random variable definition
2. Distribution function
Note The distribution function ()F X is defined on real numbers, not on sample space.
3. Properties
The distribution function ()F x of a random variable X has the following properties:
Discrete Random Variables 离散型随机变量
geometric distribution （几何分布）
Binomial distribution（二项分布）
poisson distribution（泊松分布）
Expectation (mean) 数学期望
方差 standard deviation （标准差）
probability density function概率密度函数
2
112()()x x P x X x f t dt <<=
?.
5. Mean （均值）
6. variance 方差
2
22()()D X x f x dx σμ∞
-∞==
-?. Uniform Distribution 均匀分布
The uniform distribution, with the parameters a a nd b , has probability density function
1 for ,()0 elsewhere,
a x
b f x b a ?<
Exponential Distribution 指数分布
Normal Distribution 正态分布
1. Definition
Normal Approximation to the Binomial Distribution（二项分布）
Chebyshev’s Theorem（切比雪夫定理）
Joint probability distribution（联合分布）
In the study of probability, given at least two random variables X, Y, ..., that are defined on a probability space, the joint probability distribution for X, Y, ... is a probability distribution that gives the probability that each of X, Y, ... falls in any particular range or discrete set of
values specified for that variable.
5.2 Conditional distribution 条件分布
Consistent with the definition of conditional probability of events when A is the event X =x and B is the event Y =y , the conditional probability distribution of X given Y =y is defined as
(,)(|)()
X Y p x y p x y p y = for all x provided ()0Y p y ≠. 5.3 Statistical independent 随机变量的独立性
Covariance and Correlation 协方差和相关系数
We now define two related quantities whose role in characterizing the interdependence of X and Y we want to examine.
理
We can find the steadily of the frequency of the events in large number of random phenomenon. And the average of large number of random variables are also steadiness. These results are the law of large numbers.
population (总体)
A population may consist of finitely or infinitely many varieties.
sample （样本、子样）
中位数
Sample Distributions 抽样分布
1．sampling distribution of the mean 均值的抽样分布
It is customary to write )(X E as X μ and )(X D as 2X σ.
Here, ()E X μ= is called the expectation of the mean .均值的期望
n X σσ= is called the standard error of the mean. 均值的标准差
Point Estimate 点估计
Unbiased estimator(无偏估计量)
minimum variance unbiased estimator （最小方差无偏估计量）
3. Method of Moments 矩估计的方法
confidence interval----- 置信区间lower confidence limits-----置信下限upper confidence limits----- 置信上限
degree of confidence----置信度
2．极大似然函数likelihood function
maximum likelihood estimate（最大似然估计）
Statistical Hypotheses（统计假设）
显着性水平
Two Types of Errors
英语教师个人工作总结英文版英语教师个人工作总结英文版Near the end of the year, back to 20xx, I successfully completed this semesters work, review the work of this semester, so I am busy and full, especially in the training of teachers and school leaders in the province under the guidance of my teaching ideas and teaching level has been greatly improved, and has achieved some there are also shortcomings, in order to make greater progress in my education and teaching work in the I will summarize this semesters work as follows: I. ideological and political aspects In the teaching work of this semester, I have been engaged in English teaching from beginning to end with a serious and rigorous work attitude, diligent and persistent working actively respond to the various calls from the school, actively participate in political studies, and seriously understand the content of the study, the teacher professional ethics as the criterion, strict thinking, progressive, this semester, I am very honored by a party activists in the
外企工作总结英文版 本文是外企工作总结英文版范文，外商投资企业是一个总的概念，包括所有含有外资成分的企业。让我们通过以下的文章来了解。 外企工作总结英文版范文I know, as a financial staff enough to carefully and seriously, treat the job must be strict in one's demands, I deeply realized his mistake, because of my own mistakes, to direct the company brought huge loss. I know, I now that all night, but I was with a sincere heart to apologize to you, hope to get your understanding and forgiveness. I know your mistake because of my careless and not careful enough results, through this thing, really made me realize her lack of work, there are still many areas in need of improvement, in this matter, I did not feel much wronged, because is because of my mistakes in the work very company to bring the huge economic loss, I am a person caused by hand. In fact true leadership, I did not think of this kind of work will bring huge economic loss. I wanted to make up for their mistakes in various ways, and make up your own company to bring huge loss.
第一章 概率论的基本概念 确定性现象：在一定条件下必然发生的现象 随机现象：在个别试验中其结果呈现出不确定性，在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象 随机试验： 具有下述三个特点的试验： 1.可以在相同的条件下重复地进行 2.每次试验的可能结果不止一个，且能事先明确试验的所有可能结果 3.进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现 样本空间： 将随机试验E 的所有可能出现的结果组成的集合称为E 的样本空间，记为S 样本点： 样本空间的元素，即E 的每个结果，称为样本点 样本空间的元素是由试验的目的所确定的。 随机事件： 一般，我们称试验E 的样本空间S 的子集为E 的随机事件，简称事件 在每次试验中，当且仅当这一子集中的一个样本点出现时，称这一事件发生。 基本事件： 由一个样本点组成的单点集，称为基本事件。 必然事件： 样本空间S 包含所有的样本点，它是S 自身的子集，在每次试验中它总是发生的，称为必然事件。 不可能事件： 空集Φ不包含任何样本点，它也作为样本空间的子集，在每次试验中，称为不可能事件。 事件间的关系与运算： 设试验E 的样本空间为S ，而A,B,k A （k=1,2,…)是S 的子集。 1.若B A ?，则称事件B 包含事件A ，这指的是事件A 发生必然导致事件B 发生。 若B A ?且A B ?,即A=B ，则称事件A 与事件B 相等。 2.事件{x B A =?｜A x ∈或}B x ∈称为事件A 与事件B 的和事件。当且仅当A,B 中至少有一个发生时，事件B A ?发生。 类似地，称n k U 1 =k A 为事件,,21A A …n A ,的和事件；称k k A U ∞ =1 为可列个事件,,21A A … 的和事件。 3.事件B A ?=x {｜A x ∈且}B x ∈称为事件A 与事件B 的积事件。当且仅当A,B 同时发生时，事件B A ?发生。B A ?记作AB 。
第一章 随机事件与概率 第一节 随机事件及其运算 1、 随机现象：在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象 2、 样本空间：随机现象的一切可能基本结果组成的集合，记为Ω={ω},其中ω 表示基本结果，又称为样本点。 3、 随机事件：随机现象的某些样本点组成的集合常用大写字母A 、B 、C 等表 示，Ω表示必然事件， ?表示不可能事件。 4、 随机变量：用来表示随机现象结果的变量，常用大写字母X 、Y 、Z 等表示。 5、 时间的表示有多种： （1） 用集合表示，这是最基本形式 （2） 用准确的语言表示 （3） 用等号或不等号把随机变量于某些实属联结起来表示 6、事件的关系 （1）包含关系：如果属于A 的样本点必属于事件B ，即事件 A 发生必然导致事 件B 发生，则称A 被包含于B ，记为A ?B; （2）相等关系：若A ?B 且B ? A ，则称事件A 与事件B 相等，记为A ＝B 。 （3）互不相容：如果A ∩B= ?，即A 与B 不能同时发生，则称A 与B 互不相容 7、事件运算 （1）事件A 与B 的并：事件A 与事件B 至少有一个发生，记为 A ∪B 。 （2）事件A 与B 的交：事件A 与事件B 同时发生，记为A∩ B 或AB 。 （3）事件A 对B 的差：事件A 发生而事件B 不发生,记为 A －B 。用交并补可以 表示为B A B A =-。 （4）对立事件：事件A 的对立事件（逆事件），即 “A 不发生”，记为A 。 对立事件的性质：Ω=?Φ=?B A B A ,。 8、事件运算性质：设A ，B ，C 为事件，则有 （1）交换律：A ∪B=B ∪A ，AB=BA （2）结合律：A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC （3）分配律：A ∪(B∩C)＝(A ∪B)∩(A∪C)、 A(B ∪C)＝(A∩B)∪(A∩C)= AB ∪AC （4）棣莫弗公式（对偶法则）：B A B A ?=? B A B A ?=? 9、事件域：含有必然事件Ω ，并关于对立运算和可列并运算都封闭的事件类ξ 称为事件域，又称为σ代数。具体说，事件域ξ满足： （1）Ω∈ξ; (2)若A ∈ξ，则对立事件A ∈ξ； （3）若A n ∈ξ，n=1,2，···，则可列并 ∞ =1 n n A ∈ξ 。
年终工作总结英文 【篇一：2011年终工作总结英文版范文】 2011年终工作总结英文版范文 the ye end is ing, befe e ve n he ne ye, i’s high ie f ll f us d evie f he ye t e, ding his nnul evie is like geing ep d i’s n diffeen ih y nnul evie –exep hese esuls en’ f y sudies –hey’e bigge they’e f y life 时间转瞬到年底，在我们步入新的一年之前，我们所有人都应该对 这一年做个回顾总结。对于我来说，年终总结就算是拿成绩单。年 终总结和成绩单一样，只不过收获的并不是学习成绩，它们更重要，是关于我的人生的总结。 ipne f ye end revies 年终总结的重要性 s hy is i ipn d ye end evie? thee e 4 siple esns: 年终总结为什么这么重要？有这样四个简单的理由： 1 d lessns f he ye 从一年中吸取经验教训 wh hve yu expeiened his ye? wh hve yu lened f he? wih evey expeiene e fe, hee e ipn hings len we n eihe le hese inidenes pss us by, e n sp undesnd, inenlize he, nd d lessns f he life is yu shl, nd he lessns e dessed up s yu eveydy inidenes yu dn’ n be living ye fe ye ihu lening f yu expeienes th’s jus sleeplking yu life y 11这一年，你经历了些什么？从中你又学到了些什么？我们面对的 每一次经历，都有一些重要的东西值得学习，我们可能会让发生的 这些事情就从我们的生命中匆匆而过，或者我们也可以选择停下来，理解并消化这些经历，从中学到经验教训。生活就是你的学校，这 些经验教训会假扮成每天的琐事。你也不想年复一年只是过生活， 却从不从经历中学到些什么吧，那样的话，你只是在梦游度日。 thee e l f lessns hih i len evey ye lking bk y evie f , ne f he bigges lessns i lened is h u eins life’s siuins is hie, nd i’s up h e ke u f siuins e enune this elizin e fe highly inense peid y jb a h ie i s ledy psiive pesn, bu he siuin s s u f nl h i elly de e negive i s fe sh peid f feeling iseble h i elized h he eliy s suh nd i s up e ke he bes u f i i uld eihe si nd bih bu i hih uld d bsluely nhing hnge he siuin, i uld ke in nd ke he bes u f i this
概率课感想与心得体会 笛卡尔说过：“有一个颠扑不破的真理，那就是当我们不能确定什么是真的时候，我们就应该去探求什么是最最可能的。”随机现象在日常生活中随处可见，概率是研究随机现象规律的学科，它为人们认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的方法，同时为统计学的发展提供了理论基础。 概率起源于现实生活，应用于现实生活，如我们讨论了摸球问题，掷硬币正反面的试验，拍骰子问题等等。都是接近生活实践的概率应用实例。 同时，通过概率课还了解了概率的意义，概率是用来度量随机事件发生可能性大小的一个量，而实际结果是事件发生或不发生这两种情况中的一种。但是我们不能根据随机事件的概率来断定某次试验出现某种结果或者不出现某种结果。同时，我们还可以利用概率来判定游戏规则，譬如，在各类游戏中，如果每个人获胜的概率相等，那么游戏就是公平的，这就是说，要保证所制定的游戏规则是公平的，需要保证每个人获胜的概率相等。概率教学中的试验或游戏结果，如果不进行足够多的次数，是很难得出比较接近概率的频率的，也就是说当试验的次数很多的时候，频率就逐渐接近一个稳定的值，这个稳定的值就是概率。我们说，当进行次数很多的时候，时间发生的次数所占的总次数的比例，即频率就是概率。换句话说，就是时间发生的可能性最大。 概率不仅在生活上给了我们很大的帮助，同时也能帮我们验证某些理论知识，譬如投针问题： ()行直线相交的概率． 平的针，试求该针与任一一根长度为线，向此平面上任意投的一些平行平面上画有等距离为a L L a <
我们解如下： 平行线的距离； ：针的中心到最近一条 设：X 此平行线的夹角．：针与? 上的均匀分布；， 服从区间则随机变量?? ? ?? ? 20a X []上的均匀分布；服从区间随机变量π?,0相互独立．与并且随机变量?X ()的联合密度函数为 ，所以二维随机变量?X ()??? ??≤≤≤≤=. , 02 02 其它，，π?π?a x a x f {} 针与任一直线相交设：=A , . sin 2? ?? ???<=?L X A 则所以， ()? ?????<=?sin 2L X P A P 的面积的面积 D A =.22 sin 20 a L a d L ππ??π == ?
篇一：英文版的年终总结 有英文写年终总结 个人的年终总结和工作的年终总结会有所区别，一起来看看该怎么写、要包含哪些内容吧！year-end recap it is critical that you develop a year-end recap and send it out to as many people as possible. this will let then know your successes as well as challenges in the past year. you can use this to brag about the successes, which can lead to more support as well as budget. in addition, by outlining the challenges you may be able to motivate others to help and or make appropriate changes within their teams that will help you preventthese problems. annual traffic & sales review reviewing your inbound traffic and conversions across the year to look for trends or new phrases is a great opportunity to identify new markets, keywords or countries that may have been overlooked in the monthly reviews. when you look at the trends over an entire year you can often find months that are higher or lower than normal and can adjust your annual or quarterly plans to maximize these spikes. keyword glossaries keyword research and modeling that may need to be added to the glossary as well as words replaced with those which have more demand or better match searcher’s intent.if any new products were added this year, they should be added to the glossary as well to make sure that the most relevant versions are integrated. site-wide diagnostics new year/new tactics lunch & learn schedule a variety of lunch and learns with your various teams to update them on any new techniques and updates like avoiding panda penalties. it is often good to update any new employees that were added in the past few moths on the best practices they may not be aware of. end of life products while they are no longer sold, they are still being used by consumers that will need replacement parts, services and hopefully upgrades. you can create a hybrid page that represents these options for consumers and replace the previous product page to allow you to continue to capture those still interested in your products. any of these can help find nuggets of opportunities that will help you look good in the first quarter. it will also help you to make budget justifications and support additional headcount or agency budgets for specific roles. annual personal summary the new year is around the corner and in the soon-to-last 2010, there are so many memorable moments. annual summary i take up new work as a sales, which is both familiar and strange to me. much difference
《概率论与数理统计》读书感想 班级： 学号： 姓名：本学期我们开设了《概率论与数理统计》这门课程。在正式学习这门课程之前，我对于它的了解仅限于高中时期所学习的简单的概率与统计相关的定义、概型以及运算。在学习了这门课程之后，我对于将数学知识运用到实践中有了更加深刻的认识。 本门课程总共八章。在第一章中，我在复习到的高中时期基础知识的基础上更加深入的学习了随机事件与概率相关知识，其中我感觉比较重要的就是条件概率与乘法公式、全概率公式和被贝努力公式以及事件的独立性和N重贝努利概型。在第二章中，我理解了随即变量及其概率分布的概念、连续型随机变量及其概率密度的概念，了解了泊松定理的结论和应用条件并学会了用泊松分布近似的表示二项分布，还学会了均匀分布、指数分布、正太分布及其应用。在第三章中，我们学习了二维随机变量及其分布，其中二位二维离散随机变量和二维连续型随机变量以及二维随机变量函数的分布是我感觉比较陌生的。学起来也比较吃力。第四章是随机变量的数字特征，其中数学期望、方差都是高中学过的，学起来比较简单，而协方差、相关系数和矩则是比较新的知识了。第五章是大数定律和中心极限定理，都是新内容，这期间，我掌握了切比雪夫不等式的条件和结论、切比雪夫大数定律、贝努利大数定律以及辛钦大数定律成立的条件和结论，并能运用切比雪夫不等式进行简单的概率估计，另外还学习了独立同分布的中心极限定理以及棣莫弗—拉普拉斯定理的条件与结论。第六章中，主要学习了数理统计的基本概念：总体、个体、简单随机样本、统计量的概念、样本均值、样本方差和样本矩。第七章是参数估计的相关知识，重点是点估计、估计量以及估计值得相关概念还有矩估计法和极大似然估计法，另外，我还掌握了两个正态总体的均值差和方差比的置信区间。在最后的第八章，我们主要学习了假设检验，我掌握了假设检验的基本概念，学会了对单正态总体参数的假设检验和对双正态总体均值方差的假设检验。 通过对本门课程的学习，我对概率论和数理统计有了更加深刻的了解，我相信这将对我以后的学习大有裨益。
概率论与数理统计主要内容小结 概率部分 1、全概率公式与贝叶斯公式 全概率公式： )()|()(11B P B A P A P = ++)()|(22B P B A P )()|(n n B P B A P + 其中n B B B ,,,21 是空间S 的一个划分。 贝叶斯公式：∑== n j j j i i i B A P B P B A P B P A B P 1 ) |()() |()()|( 其中n B B B ,,,21 是空间S 的一个划分。 2、互不相容与互不相关 B A ,互不相容0)(,==?B A P B A φ 事件B A ,互相独立))(()(B A P B A P =? ; 两者没有必然联系 3、几种常见随机变量概率密度与分布律:两点分布，二项分布，泊松分布，均匀分布，二项分布，指数分布，正态分布。 ),,1(~p b X 即二点分布，则分布律为.1,0,)1(}{1=-==-k p p k x P k k ),,(~p n b X 即二项分布，则分布律为.,...,1,0,)1(}{n k p p C k x P k n k k n =-==- ),(~λπX 即泊松分布，则分布律为,......1,0,! }{== =-k k e k x P k λ λ ),,(~b a U X 即均匀分布，则概率密度为.,0),(,1 )(??? ??∈-=其它 b a x a b x f ),(~θE X 即指数分布，则概率密度为.,00 ,1)(?? ???>=-其它x e x f x θ θ ),,(~2σμN X 即正态分布，则则概率密度为+∞<<-∞= - x e x f x ,21)(2 2π .
年终工作总结报告英文版2篇 当工作进行到一定阶段或告一段落时，需要回过头来对所做的工作认真地分析研究一下，肯定成绩，找出问题，归纳出经验教训，提高认识，明确方向，以便进一步做好工作，并把这些用文字表述出来，就叫做工作总结。下面就是给大家带来的年终工作总结报告英文版2篇，希望大家喜欢! 年终工作总结报告英文版一 The end of the year is often a time of many events -- wrapping up business for the year while also wrapping holiday presents. This article presents something you can give to yourself -- something that you can get done during the holiday lull or over some vacation days -- a quick and easy process for examining what youve accomplished in your career this year and where you want to go with it next year. Of course, you may have already done at least some preliminary work on reviewing the year -- especially if your employer hands out year-end bonuses or conducts year-end
心得体会 汇报人 注意：本文档适合对应岗位使用，实际使用者需要根据本岗位的实际工作内容和工作职责进行相应调整，下载之前请务必预览前页内容。
概率论学习心得 概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的科学，既是重要的基础理论，又是实践性很强的应用科学。 概率论是十七世纪因保险事业发展而产生的，与博弈实践有关；数理统计学源于对天文和测地学中的误差分析以及中世纪欧洲流行黑死病的统计。数理统计学与概率论这两个学科的密切联系就是基于统计数据的随机性。 概率论与数理统计具有很强的实用性，科学研究与社会活动都需要进行数据的收集、整理以及精炼的形式表达，并以此为基础进行定量或定性估计、描述和解释，预测其未来可能的发展状况。而对大量随机数据进行整理并描述评估、预测其发展正是数理统计学与概率论的重要内容。 实用性赋予了概率论与数理统计强大的生命力。17世纪概率论与数理统计作为学科诞生后，其方法就被英国古典政治经济学创始人佩蒂引进到社会经济问题的研究中，他提倡让实际数据说话，其对资本主义经济的研究从流通领域进入生产领域，对商品的价值量做了正确的分析。 二战后随着科技的发展特别是计算机的发展，概率论与数理统计在新的实践条件下得以迅猛发展，其理论日益完善与深入，其手段日益先进和便利，其作用日益重要和广泛，大量应用到国民经济、工农业生产及各学科领域，许多新兴科学都是以概率论与数理统计作为基础的，如信息论、对策论、排队论、控制论等。 概率论与数理统计不仅在自然科学中发挥重要作用，实证的方法就是基于数据分析整理并推理预测，而且在社会实践中发挥着重要的不可替代的作用，这是因为： 1、人类活动的各个领域都不同程度与数据打交道，都有如何收集和分析数据的问题，因此概率论与数理统计学的理论和方法，与人类活动的各个领域都有关联。 2、组成社会的单元——人、家庭、单位、地区等，都有很大的变异性、不确定性，如果说，在自然现象中尚有一些严格的、确定性的规律，在社会现象中
《概率论与数理统计》 第一章 概率论的基本概念 §2．样本空间、随机事件 1．事件间的关系 B A ?则称事件B 包含事件A ，指事件A 发生必然导致事件B 发生 B }x x x { ∈∈=?或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件，指当且仅当A ，B 中至少有一个发生时，事件B A ?发生 B }x x x { ∈∈=?且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件，指当A ，B 同时发生时，事件B A ?发生 B }x x x { ?∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件，指当且仅当A 发生、B 不发生时，事件B A —发生 φ=?B A ，则称事件A 与B 是互不相容的，或互斥的，指事件A 与事件B 不能同时发生，基本事件是两两互不相容的 且S =?B A φ=?B A ，则称事件A 与事件B 互为逆事件，又称事件A 与事件B 互为对立事件 2．运算规则 交换律A B B A A B B A ?=??=? 结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ?=???=?? 分配律 )()B (C A A C B A ???=??）（ ))(()( C A B A C B A ??=?? 徳摩根律B A B A A B A ?=??=? B — §3．频率与概率 定义 在相同的条件下，进行了n 次试验，在这n 次试验中，事件A 发生的次数A n 称为事 件A 发生的频数，比值n n A 称为事件A 发生的频率 概率：设E 是随机试验，S 是它的样本空间，对于E 的每一事件A 赋予一个实数，记为P （A ），称为事件的概率 1．概率)(A P 满足下列条件： （1）非负性：对于每一个事件A 1)(0≤≤A P （2）规范性：对于必然事件S 1)S (=P
工作总结(英文版)W o r k R e p o r t -标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
Work Report Time flies. I have been here for more than four months. Those days must be the most precious time in my life. Although I did nothing remarkable, it was still an unusual experience and treasure to me. During the four moths, whether at work or in life, the kindness leaders and warmhearted colleagues gave me a great help. It is my honor to being in this harmonious atmosphere. I feel so happy. With the help of all the above persons and my own effort, I have made a certain amount of progress in all aspects. As following: 1. General information of the company that I have acquaintance I have got a detailed information of our company and the entire field through my accumulated experience of daily work and training. The aim of our company is to organize Chinese delegations abroad for training, visiting, cultural exchange and international experience communication. It becomes a professional institute with its own powerful strength and quality of service through the past years’ effort. It has successfully made a lot of international cooperative projects and built a good relationship with many foreign organizations. The status and business situation of our company make me full of hope for the development of both the company and myself in the future. 2.Abide the rules and regulations to work hard and seriously to improve my quality and ability constantly. Experiencing more than four months training, and with my great love and fervor, I can say without modesty that I have been strictly abide every piece of rules and regulations to work diligently and to complete the task seriously. More than four months, I have been keeping on arriving 20-30 minutes ahead of the working time every day and never late. Sometimes, in order to finish the work, I arrived at the company 1 or 2 hours earlier than usual. I believe no pains, no gains. I will try my best all the time. 3. The great effort to study making my ability improved. According the current divide of the job, as the reception and assistant of the operation department, my job is to charging for the reception work, assist with some
《概率论与数理统计》课程学习感想 概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的科学，既是重要的基础理论，又是实践性很强的应用科学。 概率论与数理统计是现代数学的一个重要分支。近二十年来，随着计算机的发展以及各种统计软件的开发，概率统计方法在金融、保险、生物、医学、经济、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。主要包括：极限理论、随机过程论、数理统计学、概率论方法应用、应用统计学等。极限理论包括强极限理论及弱极限理论；随机过程论包括马氏过程论、鞅论、随机微积分、平稳过程等有关理论。概率论方法应用是一个涉及面十分广泛的领域，包括随机力学、统计物理学、保险学、随机网络、排队论、可靠性理论、随机信号处理等有关方面。它主要是通过数学建模，理论分析、推导，数值计算以及计算机模拟等理论分析、统计分析和模拟分析，以求研究和分析所涉及的理论问题和实际问题。 实用性赋予了概率论与数理统计强大的生命力。17世纪概率论与数理统计作为学科诞生后，其方法就被英国古典政治经济学创始人佩蒂引进到社会经济问题的研究中，他提倡让实际数据说话，其对资本主义经济的研究从流通领域进入生产领域，对商品的价值量做了正确的分析。 生活中会遇到这样的事例：有四张彩票供三个人抽取，其中只有一张彩票有奖。第一个人去抽，他的中奖概率是25％，结果没抽到。第二个人看了，心里有些踏实了，他中奖的概率是33％，结果他也没抽到。第三个人心里此时乐开了花，其他的人都失败了，觉得自己很幸运，中奖的机率高达50％，可结果他同样没中奖。由此看来，概率的大小只是在效果上有所不同，很大的概率给人的安慰感更为强烈。但在实质上却没有区别，每个人中奖的概率都是50％，即中奖与不中奖。 同样的道理，对于个人而言，在生活中要成功做好一件事的概率是没有大小之分的，只有成功或失败之分。但这概率的大小却很能影响人做事的心态。 如果说概率有大小之分，那应该不是针对个体而言，而是从一个群体出发，因为不同的人有不同的信念，有不同的做事方法。把地球给撬起来，这在大多数
数理统计培训心得体会 篇一：《概率论与数理统计》课程学习心得 《概率论与数理统计》课程学习感想 概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的科学，既是重要的基础理论，又是实践性很强的应用科学。 概率论与数理统计是现代数学的一个重要分支。近二十年来，随着计算机的发展以及各种统计软件的开发，概率统计方法在金融、保险、生物、医学、经济、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。主要包括：极限理论、随机过程论、数理统计学、概率论方法应用、应用统计学等。极限理论包括强极限理论及弱极限理论；随机过程论包括马氏过程论、鞅论、随机微积分、平稳过程等有关理论。概率论方法应用是一个涉及面十分广泛的领域，包括随机力学、统计物理学、保险学、随机网络、排队论、可靠性理论、随机信号处理等有关方面。它主要是通过数学建模，理论分析、推导，数值计算以及计算机模拟等理论分析、统计分析和模拟分析，以求研究和分析所涉及的理论问题和实际问题。 实用性赋予了概率论与数理统计强大的生命力。17世纪概率论与数理统计作为学科诞生后，其方法就被英国古典政治经济学创始人佩蒂引进到社会经济问题的研究中，他提倡让实际数据说话，其对资本主义经济的研究从流通领域进入生产领域，对商品的价值量做了正确的分析。
生活中会遇到这样的事例：有四张彩票供三个人抽取，其中只有一张彩票有奖。第一个人去抽，他的中奖概率是25％，结果没抽到。第二个人看了，心里有些踏实了，他中奖的概率是33％，结果他也没抽到。第三个人心里此时乐开了花，其他的人都失败了，觉得自己很幸运，中奖的机率高达50％，可结果他同样没中奖。由此看来，概率的大小只是在效果上有所不同，很大的概率给人的安慰感更为强烈。但在实质上却没有区别，每个人中奖的概率都是50％，即中奖与不中奖。 同样的道理，对于个人而言，在生活中要成功做好一件事的概率是没有大小之分的，只有成功或失败之分。但这概率的大小却很能影响人做事的心态。 如果说概率有大小之分，那应该不是针对个体而言，而是从一个群体出发，因为不同的人有不同的信念，有不同的做事方法。把地球给撬起来，这在大多数 人眼里是绝对不可能的。但在牛人亚里士多德眼里，他觉得成功做这事的概率那是100％——绝对没问题，只要你给他一个支点和足够长的杠杆。就像前面提到的抽奖一样，25％、33％和50％这些概率只不过是外界针对这个群体给出的。25％的机率同样能中奖，50％的机率也会不中奖，对于抽奖者个人而言，没有概率大小之分，只有中与不中之分。别人说做这件事相当容易，切莫掉以轻心，也许你做这件事
Annual Personal Summary The new year is around the corner and in the soon-to-last 2010, there are so many memorable moments. Annual Summary I take up new work as a sales, which is both familiar and strange to me. Much difference from translation, this position is not only interesting but also full of challenges. Because things are not in your hands and sometimes out of control, while if you could try to grasp buying point of customers, you would gain the upmost accomplishment. This is totally what I have felt and my eternal pursuit. One year's accumulation(with colleagues’ help) makes me more mature both in attitude and personality. Every success would bring me a little more confidence; every encouragement would make me happy all day long; every positive smile in leader's eyes would make me more staunch. I would like to face the challenges and I am pleasant to conquer any obstacles in work, in which process my potential seems to be unleashed. I like this kind of sensation and also I hope to win the friendship of all the colleagues. New Year Wish
学习概率论与数理统计感想 作者：丁彦军学号：1130610816 班级：1306108 摘要：概率论与数理统计是一门与生活息息相关的学科，在生活中很多方面都有很广泛的应用，通过本学期对于这门课程的学习，我更加深刻的体会到了这一点。同时，了解一些概率论的发展历史和现状有助于我们更好的理解和学习这门课程的研究对象和方法，也有助于我们掌握这门课程的精髓。 关键词：概率论起源发展应用 通过这学期对概率论与数理统计这门课的学习，我认识到，概率是研究随机现象规律的学科，它为人们认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的方法，同时为统计学的发展提供了理论基础。同时，通过概率课还了解了概率的意义，概率是用来度量随机事件发生可能性大小的一个量，而实际结果是事件发生或不发生这两种情况中的一种。 了解这些后，我对概率论和数理统计的起源和发展历史以及它目前的发展情况产生了浓厚的兴趣。英国数学家格雷舍(Galisber,1848一1928)曾经说过:“任何企图将一种科目和它的历史割裂开来,我确信,没有哪一种科目比数学的损失更大。”了解和研究概率论发展的历史,有助于我们加深对这门课程研究对象、研究方法的了解;有利于总结成功经验和失败教训,启迪我们更好地学习这门课程。 下面介绍概率论的起源和发展历史: 1.古典概率时期（十七世纪）
概率论的早期研究大约在十六世纪到十一七世纪之间。这段期间,欧洲进入文艺复兴时期,工业革命已开始蔓延。伴随工业发展提出的误差问题,伴随航海事业发展产生的天气预报问题,伴随商业发展而产生的贸易、股票、彩票和银行、保险公司等,加之人们越来越需要了解的患病率、死亡率、灾害规律等问题,急需创立一门分析研究随机现象的数学学科。概率论应社会实践的需要出现了。在这个时期,意大利著名物理学家伽俐略(GalileiGalileo,1564.2.18一1642.1.8)就曾对物理实验中出现的误差进行了科学的研究,把误差作为一种随机现象,并估计了他们产生的概率。十七世纪末,瑞士数学家伯努利对惠更斯没有解决的问题给出了解答,并第一次用到了母函数概念。伯努利的成就主要是从理论上证明了大数定理。伯努利的另一重大贡献是研究了独立重复试验概型。由于这种概型研究的是只有两个可能结果的试验,并经多次重复的结果。因此具有很普遍的意义。至今,在许多概率论专著中仍把独立重复试验概型称为“伯努利概型”。 2.初等概率时期(十八世纪) 十八世纪,概率论发展很快,几乎初等概率的全部内容都在这个期间形成。法国杰出的数学家德莫哇佛尔(AbrahamDeMoiver,1667--1754)最早研究了随机变量服从正态分布的情形,发现了正态概率分布曲线。接着,他又发现,许多分布的极限正态分布,并证明了二项分布当 1的情形。这种证明某一分布的极限是正态分布的各种定理,以p=q= 2 后发展成概率论的一个重要组成部分—中心极限定理。英国数学家辛普松(TnomasSimpson,1710一1761)所研究的问题中有一个对产品剔