概率论论文发表笔记怎么写
这个需要很强的综合实力才能够完成的，在这儿应该找不到答案
读书笔记，是指人们在阅读书籍或文章时，遇到值得记录的东西和自己的心得、体会，随时随地把它写下来的一种文体。古人有条著名的读书治学经验，叫做读书要做到：眼到、口到、心到、手到。这“手到”就是读书笔记。读完一篇文章或一本书后，应根据不同情况，写好读书笔记。常用的形式有： （一）提纲式。以记住书的主要内容为目的。通过编写内容提纲，明确主要和次要的内容。 （二）摘录式。主要是为了积累词汇、句子。可以摘录优美的词语，精彩的句子、段落、供日后熟读、背诵和运用。 （三）仿写式。为了能做到学以致用，可模仿所摘录的精彩句子，段落进行仿写，达到学会运用。 （四）评论式。主要是对读物中的人物、事件加以评论，以肯定其思想艺术价值如何。可分为书名、主要内容、评论意见。 （五）心得式。为了记下自己感受最深的内容，记下读了什么书，书中哪些内容自己教育最深，联系实际写出自己的感受。即随感。 （六）存疑式。主要是记录读书中遇到的疑难问题，边读边记，以后再分别进行询问请教，达到弄懂的目的。 （七）简缩式。为了记住故事梗概、读了一篇较长文章后，可抓住主要内容，把它缩写成短文。 不管写怎样的笔记，首先要读懂文章，这是基础。写读后感一般要先把文章主要内容做一个概括，然后根据自己选择的角度进行评论，或者评语言，或者评人物，只要是自己的看法即可。 读书笔记： 1、书名 2、作者 3、内容梗概 4、摘抄 5、感想 如果有兴趣你还可以添一些内容，比如说改写、提问等。切记：感想一定要比前四项写的都多，要不老师会K掉你的！
笔记大部分内容来自于书《概率论与数理统计》，侵删
随机变量：对样本空间 的每一个元素 ，有一个实数 与之对应，这样定义在 上的实值单值函数 就称为随机变量
的分布函数： 是随机变量， 是任意实数，函数 称为X的分布函数 对任意实数 ，有 分布函数具有的基本性质：
离散型随机变量：随机变量的取值为有限个或可数无穷多个 离散型随机变量 的概率分布（分布律）： 任一离散型随机变量的分布律 两个基本性质
两点分布： 若随机变量 只可能取 与 两值，它的分布律为 则称 服从参数为 的两点分布 分布，当 时，两点分布也叫做(0-1)分布
二项分布： 若随机变量 的分布律为 则称 服从参数为 的二项分布，记作 二项分布可以作为描述 重伯努利试验中事件A出现次数的数学模型 (0-1)分布是二项分布在 时的特殊情形，故也可写成 定理： 设 ，则当 时（ent是下取整）， 的值最大，若 为整数，则 同为最大值 （可以用二项分布的后一项比前一项，分析比值来证明）
泊松定理： 设 （ 是一常数, 是任意正整数），则对任意一固定的非负整数 ，有 此定理表明当 很大 很小时，有以下近似公式 ，其中 二项分布的泊松公式常用于研究稀有事件
泊松分布： 若随机变量 的分布律为 其中 是常数，则称 服从参数为 的泊松分布，记为 泊松分布可以作为描述大量试验中稀有事件出现的次数的概率分布情况的一个数学模型
讨论连续型随机变量在某点的概率是毫无意义的（总是0） 因此计算连续型随机变量的区间概率时不必考虑区间端点的情况 事件 是“零概率事件”但不是“不可能事件”
连续型随机变量及其概率密度函数（概率密度/密度函数）： 若对随机变量 的分布函数 ，存在非负函数 ，使对于任意实数 ，有 则称 为连续型随机变量， 称为 的概率密度函数
概率密度函数的性质：
3种常见的连续型随机变量：均匀分布、指数分布、正态分布
当 时，称 服从标准正太分布 ，其密度函数表示为 ，分布函数表示为 （ ） 若 ，则有 （证略） 待续。。
很多概率题是语文题，审题要到位。 每个人都有概率意识，只是缺少系统化。 概率的全貌：局部随机，整体确定。 在被迫中止比赛分钱的游戏里，解题的思路是关注未来的可能性，而非现在的比分。 概率论解决随机问题的本质，是把局部的随机变化成整体的确定性。 随机就是不可预测，但随机不等于不确定性。 随机性指事件可能出现的结果都了解，但不知道是哪一种可能性，似灰犀牛 不确定性指可能出现的结果都不确定，似黑天鹅 概率论处理的是随机性，而非不确定性。结果选项可知，是概率论发挥作用的基础。 现实生活中出现的随机，基本是效果随机。猜拳一般是伪随机，是能够找到规律飞。绝对意义上的随机在量子层面 在博弈中，利用随机性，不让对手明白你的策略，是有效的制胜策略 概率是随机事件发生可能性大小的定量描述。 随机事件是概率论的一种表述方式，只有符合这种表述方式，才能度量概率 随机事件的三大条件：限定一个条件、从可能性的视角出发、对某个发生结果进行陈述 限定的条件要可计算、从可能性角度提问，比如：每天下雨的概率是多少、陈述的必须是一个随机结果，我不是不确定性。 概率是随机事件在样本空间的比率 一件事可能发生的所有结果，就是这件事的样本空间。 随机事件可样本空间有“子集”和“全集”的关系。 概率的三个性质： 概率永远在0~1之间，不可能是负数 样本空间里所有的基本事件的概率和为1 某个随机事件不发生的概率，等于1减去这件事情的概率。 计算概率的前提是保证样本空间的完备性，计算概率前找到所有可能的结果 “黑天鹅”的本质是它不在计算的样本空间中。 我们对世界的认识，就是对样本空间完备性的认识。 随机事件之间没有任何关联，我们就能说这些事件是相互独立的，他们之间就具备独立性 一个随机事件的发生，不影响另一个随机事件发生的概率。 现实生活中，两个随机事件是否相互独立，我们并不清楚，也许有许多隐性、内在的联系。 独立事件用于数学模型的柏拉图世界，现实世界太复杂，是否独立难以分辨 概率计算定义问题比计算更重要 排列组合法：适用于结果有限，而每种结果都是等可能的情况 加法法则：一个随机事件发生或者另一个随机事件发生的概率，也就是两个随机事件发生其一的概率，等于两个随机事件各自发生概率的和。 举例：一选手夺冠的概率20%，亚军概率30%，前二概率计算用加法法则，得50% 周六下雨50%，周日下雨60%，这两天内有雨的概率是110%（加法法则）-30%（乘法法则）=80% 条件互斥才能使用加法法则 乘法法则：两个独立事件同时发生的概率，将两个随机事件各自发生的概率相乘 乘法法则需要相互是独立事件，如果不是，见贝叶斯算法 概率计算真正困难的是定义问题，需要看明白题目
概率论论文发表笔记怎么做
●要养成编排书目顺序编排资料的习惯
●尽量把笔记记在本子上，然后卡上各个条目保持分离与独立，这样子能让笔记不失焦
●笔记的条目之间留下空白，方便日后加注
●要清楚明了的记录文献的题目、出处、作者以及发表年代和期卷页码之类的信息
●在大量阅读文献期间，要多多总结归纳，把跟自己论文相近的一些文献进行整合归纳，把整理出的新的内容去专题发展
读书笔记一般分为摘录、提纲、批注、心得几种,格式及写法并不艰深,心得笔记中的读后感有点麻烦,但只要懂得论点、论据和论证这三要素的关系,就会轻松拿下,因为读后感不过就是一种议论文而矣.我觉得以失败告终,是因为你学而不用.很多应用文种只有在将来的工作实践中才能具体应用,而读书笔记属日用文类,应即学即用.你猜：一定要说到头悬梁锥刺骨和萤囊映雪了吧?再不就要说书山有路学海无涯的话?总不至于说书中自有黄金屋书中自有颜如玉吧?你很聪明,并且对书敬畏而疏远.电视、卡通书和流行歌已经瓜分了你的心田,可我还想为书开垦出一亩三分地儿.读书笔记,是指人们在阅读书籍或文章时,遇到值得记录的东西和自己的心得、体会,随时随地把它写下来的一种文体.古人有条著名的读书治学经验,叫做读书要做到：眼到、口到、心到、手到.这“手到”就是读书笔记.读完一篇文章或一本书后,应根据不同情况,写好读书笔记.常用的形式有：1、摘要式读书笔记 摘要式读书笔记,是在读书时把与自己学习、工作、研究的问题有关的语句、段落等按原文准确无误地抄录下来.摘录原文后要注明出处,包括题目、作者、出版单位、出版日期,页码等,便于引用和核实.摘录要有选择,以是否有用作为摘录的标准.摘录式笔记可分为：（1）索引读书笔记 索引读书笔记是只记录文章的题目、出处的笔记.如书刊篇目名、编著者、出版年月日、藏书处.如果是书,要记册、章、节,如果是期刊,要记期号,报纸要记年月日和版面,以备日后查找方便.例如：庄照：《也谈为谁立传》,《光明日报·〈史学〉》 （2）抄录原文读书笔记 抄录原文读书笔记就是照抄书刊文献中与自己学习、研究有关的精彩语句、段落等作为日后应用的原始材料.摘抄原文要写上分类题目,在引文后面注明出处.2、评注式读书笔记 评注式读书笔记不单是摘录,而且要把自己对读物内容的主要观点、材料的看法写出来,其中自然也包括表达出笔记作者的感情.评注式笔记有时对摘录的要点做概括的说明.评注式笔记有下列几种：（1）书头批注 书头批注,是一种最简易的读书笔记作法.就是在读书的时候,把书中重要的地方和自己体会最深的地方,用笔在字句旁边的空白处打上个符号,或者在空白处加批注,或者是折页、夹纸条作记号等等.这种笔记方法不但对书中的内容可以加深理解,也为日后查找提供了方便.（2）提纲 提纲是用纲要的形式把一本书或一篇文章的论点、论据提纲挚领地叙述出来.提纲可按原文的章节、段落层次,把主要的内容扼要地写出来.提纲读书笔记可以采用原文的语句和自己的语言相结合的方式来写.（3）提要 提要和提纲不同.提纲是逐段写出来的要点,提要是综合全文写出要点.提要可以完全用自己的语言扼要地写出读物的内容.提要除客观叙述读物内容外,带有一些评述的性质.另一种提要,是对一篇文章或一本书的内容梗概作简要的说明.
你在看一篇文献的时候，主要是看这个文献的观点，还有一些可以让你在论文当中引用的重要的句子，这就是你在写笔记的时候需要记录的内容。
在写论文文献笔记的时候，我觉得最主要的还是要去阅读，去理解，把论文的中心思想以及想要论证的论点弄清楚之后再去做笔记，这样可能会更加的流畅，更加的有主题一些，因为论文还是在篇幅上比较多的，所以说在理解上可能会有一些困难，也需要我们反复的阅读，反复的理解推敲之后才能够得出论文中真正想要表达的或者论证的中心内容。所以在写笔记的时候建议不着急下地，先把论文多读两遍，然后再去根据文章的论点和论据去一次的做笔记。
概率论论文发表笔记
笔记大部分内容来自于书《概率论与数理统计》，侵删
随机变量：对样本空间 的每一个元素 ，有一个实数 与之对应，这样定义在 上的实值单值函数 就称为随机变量
的分布函数： 是随机变量， 是任意实数，函数 称为X的分布函数 对任意实数 ，有 分布函数具有的基本性质：
离散型随机变量：随机变量的取值为有限个或可数无穷多个 离散型随机变量 的概率分布（分布律）： 任一离散型随机变量的分布律 两个基本性质
两点分布： 若随机变量 只可能取 与 两值，它的分布律为 则称 服从参数为 的两点分布 分布，当 时，两点分布也叫做(0-1)分布
二项分布： 若随机变量 的分布律为 则称 服从参数为 的二项分布，记作 二项分布可以作为描述 重伯努利试验中事件A出现次数的数学模型 (0-1)分布是二项分布在 时的特殊情形，故也可写成 定理： 设 ，则当 时（ent是下取整）， 的值最大，若 为整数，则 同为最大值 （可以用二项分布的后一项比前一项，分析比值来证明）
泊松定理： 设 （ 是一常数, 是任意正整数），则对任意一固定的非负整数 ，有 此定理表明当 很大 很小时，有以下近似公式 ，其中 二项分布的泊松公式常用于研究稀有事件
泊松分布： 若随机变量 的分布律为 其中 是常数，则称 服从参数为 的泊松分布，记为 泊松分布可以作为描述大量试验中稀有事件出现的次数的概率分布情况的一个数学模型
讨论连续型随机变量在某点的概率是毫无意义的（总是0） 因此计算连续型随机变量的区间概率时不必考虑区间端点的情况 事件 是“零概率事件”但不是“不可能事件”
连续型随机变量及其概率密度函数（概率密度/密度函数）： 若对随机变量 的分布函数 ，存在非负函数 ，使对于任意实数 ，有 则称 为连续型随机变量， 称为 的概率密度函数
概率密度函数的性质：
3种常见的连续型随机变量：均匀分布、指数分布、正态分布
当 时，称 服从标准正太分布 ，其密度函数表示为 ，分布函数表示为 （ ） 若 ，则有 （证略） 待续。。
很多概率题是语文题，审题要到位。 每个人都有概率意识，只是缺少系统化。 概率的全貌：局部随机，整体确定。 在被迫中止比赛分钱的游戏里，解题的思路是关注未来的可能性，而非现在的比分。 概率论解决随机问题的本质，是把局部的随机变化成整体的确定性。 随机就是不可预测，但随机不等于不确定性。 随机性指事件可能出现的结果都了解，但不知道是哪一种可能性，似灰犀牛 不确定性指可能出现的结果都不确定，似黑天鹅 概率论处理的是随机性，而非不确定性。结果选项可知，是概率论发挥作用的基础。 现实生活中出现的随机，基本是效果随机。猜拳一般是伪随机，是能够找到规律飞。绝对意义上的随机在量子层面 在博弈中，利用随机性，不让对手明白你的策略，是有效的制胜策略 概率是随机事件发生可能性大小的定量描述。 随机事件是概率论的一种表述方式，只有符合这种表述方式，才能度量概率 随机事件的三大条件：限定一个条件、从可能性的视角出发、对某个发生结果进行陈述 限定的条件要可计算、从可能性角度提问，比如：每天下雨的概率是多少、陈述的必须是一个随机结果，我不是不确定性。 概率是随机事件在样本空间的比率 一件事可能发生的所有结果，就是这件事的样本空间。 随机事件可样本空间有“子集”和“全集”的关系。 概率的三个性质： 概率永远在0~1之间，不可能是负数 样本空间里所有的基本事件的概率和为1 某个随机事件不发生的概率，等于1减去这件事情的概率。 计算概率的前提是保证样本空间的完备性，计算概率前找到所有可能的结果 “黑天鹅”的本质是它不在计算的样本空间中。 我们对世界的认识，就是对样本空间完备性的认识。 随机事件之间没有任何关联，我们就能说这些事件是相互独立的，他们之间就具备独立性 一个随机事件的发生，不影响另一个随机事件发生的概率。 现实生活中，两个随机事件是否相互独立，我们并不清楚，也许有许多隐性、内在的联系。 独立事件用于数学模型的柏拉图世界，现实世界太复杂，是否独立难以分辨 概率计算定义问题比计算更重要 排列组合法：适用于结果有限，而每种结果都是等可能的情况 加法法则：一个随机事件发生或者另一个随机事件发生的概率，也就是两个随机事件发生其一的概率，等于两个随机事件各自发生概率的和。 举例：一选手夺冠的概率20%，亚军概率30%，前二概率计算用加法法则，得50% 周六下雨50%，周日下雨60%，这两天内有雨的概率是110%（加法法则）-30%（乘法法则）=80% 条件互斥才能使用加法法则 乘法法则：两个独立事件同时发生的概率，将两个随机事件各自发生的概率相乘 乘法法则需要相互是独立事件，如果不是，见贝叶斯算法 概率计算真正困难的是定义问题，需要看明白题目
概率论论文发表笔记app
使用方法如下：一、创建你的笔记，从主题与分隔条开始notability默认是必须先创建主题，才能在里面写笔记 。笔记不能孤立的存在。主题与分隔条基本使用方案创建方法打开notability，点击左上角的「_」，即可创建主题或分隔条。主题相当于文件夹 ，可收纳多个文件。分隔条可收纳多个主题。分隔条之间不能嵌套，因此默认只能文件两级嵌套。分隔条可容纳多个主题2. 彩色主题点击左下角的「__」进入设置，在「主题」中勾选下图「彩色主题」选项。建议开启此功能打开这个之后，还可以对每个主题的颜色进行更换，提高了主题之间的辨识度。点击左上角的编辑按钮，然后点击出现的齿轮__，即可对文档进行换颜色或者重命名了。开启之后的效果，十分清晰进阶使用方案当文件 变的过多的时候，显然仅有的两级嵌套就显得有些力不从心了。大量的文件使得笔记 乱七八糟，真的是再也不想做电子笔记了，还不如手写来的更井井有条。别急，我有两个很笨但很有效的方法，让你的笔记本多几层嵌套，「显得」不那么乱。自定义分割线手打一个全是横线的空分隔条，在横线中间写上类别，把所有的分隔条都拖到横线下面 。相当于多加了一层文件 嵌套。如下图。自定义分割线但是需要注意__一个小细节：拖动分隔条时要把它收起来，否则分隔条下方的主题是不会跟着走的！当收起分隔条之后，再进行拖动，那么他下面 的主题才会跟着移动。2. 用彩色主题区分不同类别文件如果你的笔记 和下面的情况差不多，高数、线代、概率论需要同时在一个类别__进行存储的时候，建议这样操作。（就是一个分隔条里面包括了三个「文件夹」 ）把同种类的主题改成相同颜色，并对其进行编号。3.制作笔记封面（2019年8月1日更新）在使用过程中，所有的笔记缩略图都几乎是一样的，显得实在是有点枯燥，而且在找笔记的时候也不方便。但是我们可以自己制作一张笔记封面。大概像下面 这样：在第一页写上这个笔记的关键词（可以把页面缩小，然后用最大的笔头写字__，这样更容易一些。）这样，就可以根据缩略图直接看到是什么笔记了，可以增加效率。尤其是在查找笔记的过程中：二、开始记录——基础工具套件在开始记录前，我十分建议您，横屏使用Notability__
概率论与数理统计（第二版），周圣武、李金玉、周长新编，煤炭工业出版社参考文献：［1］盛 骤，谢式千，潘承毅．概概率论与数理统计．第3版．北京：高等教育出板社，2006．［2］贺兴才，童品苗，王纪林等．概率沦与数理统计．北京：科学出版社，2000．［3］章 昕．概率统计辅导．北京：科学技术文献出版社，2000．［4］陈希孺．概争论与数理统计．合肥：中国科学技术大学出版社，1992．［5］汪荣鑫．数理统计．西安：西安交通大学出版社，2002．［6］何晓群，刘文卿．应用回归分析．北京：中国人民大学出版社，2001．［7］韩芝隆．概率论与数理统计．·北京：化学工业出版社，2000．［8］王书林，鲍兰平，赵瑞清．概率论与数理统计．北京：科学出版社，2000．［9］曹振华，陈 平，胡跃清．概率论与数理统计．南京：东南大学出版社．2001．［10］魏振军．概率论与数理统计三十三讲．北京：中国统计出版社，2000．［11］刘嘉昆，工家生，张玉环．应用概率统计．北京：科学山版社，2004．［12］刘达民，程 岩．应用统计．北京：化学工业出版社，2004．［13］昊赣昌．概率沦与数理统计．北京：中国人民大学出版社，2006．［14］张德培，罗蕴玲．应用概率统计．北京：高等教育出版社，2000．［15］茆诗松，程依明，濮晓龙．概率论与数理统计教程．北京：高等教育出版社，2004．［16］沈恒范．概率论与数理统计教程．第4版．北京：高等教育出版社，2003．［17］庄楚强，何春雄．应用数理统计基础．广州：华南理工大学出版社，2006．
概率论论文发表笔记范文
++99++9+9
很多概率题是语文题，审题要到位。 每个人都有概率意识，只是缺少系统化。 概率的全貌：局部随机，整体确定。 在被迫中止比赛分钱的游戏里，解题的思路是关注未来的可能性，而非现在的比分。 概率论解决随机问题的本质，是把局部的随机变化成整体的确定性。 随机就是不可预测，但随机不等于不确定性。 随机性指事件可能出现的结果都了解，但不知道是哪一种可能性，似灰犀牛 不确定性指可能出现的结果都不确定，似黑天鹅 概率论处理的是随机性，而非不确定性。结果选项可知，是概率论发挥作用的基础。 现实生活中出现的随机，基本是效果随机。猜拳一般是伪随机，是能够找到规律飞。绝对意义上的随机在量子层面 在博弈中，利用随机性，不让对手明白你的策略，是有效的制胜策略 概率是随机事件发生可能性大小的定量描述。 随机事件是概率论的一种表述方式，只有符合这种表述方式，才能度量概率 随机事件的三大条件：限定一个条件、从可能性的视角出发、对某个发生结果进行陈述 限定的条件要可计算、从可能性角度提问，比如：每天下雨的概率是多少、陈述的必须是一个随机结果，我不是不确定性。 概率是随机事件在样本空间的比率 一件事可能发生的所有结果，就是这件事的样本空间。 随机事件可样本空间有“子集”和“全集”的关系。 概率的三个性质： 概率永远在0~1之间，不可能是负数 样本空间里所有的基本事件的概率和为1 某个随机事件不发生的概率，等于1减去这件事情的概率。 计算概率的前提是保证样本空间的完备性，计算概率前找到所有可能的结果 “黑天鹅”的本质是它不在计算的样本空间中。 我们对世界的认识，就是对样本空间完备性的认识。 随机事件之间没有任何关联，我们就能说这些事件是相互独立的，他们之间就具备独立性 一个随机事件的发生，不影响另一个随机事件发生的概率。 现实生活中，两个随机事件是否相互独立，我们并不清楚，也许有许多隐性、内在的联系。 独立事件用于数学模型的柏拉图世界，现实世界太复杂，是否独立难以分辨 概率计算定义问题比计算更重要 排列组合法：适用于结果有限，而每种结果都是等可能的情况 加法法则：一个随机事件发生或者另一个随机事件发生的概率，也就是两个随机事件发生其一的概率，等于两个随机事件各自发生概率的和。 举例：一选手夺冠的概率20%，亚军概率30%，前二概率计算用加法法则，得50% 周六下雨50%，周日下雨60%，这两天内有雨的概率是110%（加法法则）-30%（乘法法则）=80% 条件互斥才能使用加法法则 乘法法则：两个独立事件同时发生的概率，将两个随机事件各自发生的概率相乘 乘法法则需要相互是独立事件，如果不是，见贝叶斯算法 概率计算真正困难的是定义问题，需要看明白题目