行列式计算中为什么需要a,行列式计算中为什么需要a[z][z]==0

2020-11-26 06:44:39 字数 2776 阅读 8604

1楼:加薇号

y(x)=∫(0,x) y(t)dt+x+1,y(0)=1两边求导得y'=y+1

即dy/dx=y+1

分离变量

dy/(y+1)=dx

两边积分

∫dy/(y+1)=∫dx

得ln(y+1)=x+c1

通解:y+1=ce^x

初始条件y(0)=1,得c=2

所以y(x)=2e^x-1

统计学中区间估计:当a=0.01时,查正态分布表z0.005=2.58(2.58如何得来?)

2楼:匿名用户

按照正态分布函数积分得来的。从图中可以看到,正态曲线下,横轴区间(μ-σ,μ+σ)内的面积为68.268949%,横轴区间(μ-2σ,μ+2σ)内的面积为95.

449974%,横轴区间(μ-3σ,μ+3σ)内的面积为99.730020%。如果想要得到面积为99%的部分,经计算可得到σ=2.

58正态分布(normal distribution)又名高斯分布(gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量x服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为n(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。

因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。

3楼:匿名用户

a/2=0.005,再用0.5-0.

005=0.495,我们再来看正态分布表,发现0.4951离0.

495最小,我们再与0.4951对应的横纵坐标的数值相加。

4楼:匿名用户

如果x服从标准正态分布n(0,1)

pr[x>2.58] = 0.005

利用行列式性质计算第一行a,0,b,0第二行0 c 0 d第三行y 0 x 0第四行0 w 0 z

5楼:匿名用户

||d=|a0b0| = |a 0 b 0|0c0d 0 c 0 dy0x0 0 0 x-by/a 0 :[r3-r1*y/a]

0w0z 0 0 0 z-dw/c :[r4-r2*w/d]

=ac(x-by/a)(z-dw/c)

=(ax-by)(cz-dw)

行列式|a^2|=|a|^2吗?为什么

6楼:匿名用户

解:根据行列式的性质:|ab|=|a||b|

|a|=|a·a|=|a||a|=|a|

高中数学 复数 若z=a+bi,则仅当a=0,b≠0时为纯虚数 为什么是假命题呢?应该是对的啊

7楼:匿名用户

大概是没说a、b是实数吧,例如a=0,b=i,也满足a=0,b≠0的要求。

但是z=0+i*i=-1,不是纯虚数。

所以这个命题是假命题。

必须加上a、b是实数,这个命题才是真命题。

统计学中区间估计:当a=0.01时,查正态分布表z0.005=2.58(2.58如何得来?)

8楼:墨水颦瓶儿

在正态分布表中找到1-a/2的值,找到这个值所对应的横纵坐标值,坐标值相加就得到za/2

9楼:匿名用户

查正态分布表时要注意中间的数字都是面积,最左边一列和最上面一行都是z值。当给定了检验的显著性水平a=0.05时,如果检验时要检验是否相等,就是双侧检验,允许左右各有误差,即a/2=0.

025。此时要查尾部面积是0.025时的z值。

但是我们参考书中说明表示表中间的数字是指从最左面一直带某一点的面积,而z值是指从中间均值所在的位置往右计算的长度。所以当z=0时,中间的面积=0.50就是这个道理。

现在我们要的是从右边尾部面积查z值。当右边尾部面积是0.025时,左边的面积应是1-0.

025=0.975。所以我们查表时要在表中间找到0.

975。从这一行水平往左得到1.9,往上对得到0.

06,把两个数加起来就是1.96

10楼:匿名用户

a/2=0.005,再用0.5-0.

005=0.495,我们再来看正态分布表,发现0.4951离0.

495最小,我们再与0.4951对应的横纵坐标的数值相加。

概率论中a=0.1时z等于多少

11楼:呃呃

如果是双侧检验的话,z统计量的临界值为±1.645

如果为单侧检验,z为1.28或-1.28

12楼:匿名用户

你这里的a和z是什么?

一般表示概率的时候用的是p

而a=0.1应该是某个条件吧

那么在这个条件下

需要式子才能求出结果

∫∫∑[ds/z],其中∑是球面x^2+y^2+z^2=a^2被平面z=h(0<h<a)截出的顶部z=h(0

13楼:匿名用户

将平面方程z = h代入球面方程就取得横截面方程了

答案在**上,满意请点采纳,谢谢。

愿您学业进步☆⌒_⌒☆

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