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- 第1讲 什么是微分方程
- 第2讲 可分离变量微分方程1
- 第3讲 可分离变量微分方程2
- 第4讲 恰当方程1
- 第5讲 恰当方程2
- 第6讲 恰当方程的例子1
- 第7讲 恰当方程的例子2
- 第8讲 恰当方程的例子3
- 第9讲 积分因子1
- 第10讲 积分因子2
- 第11讲 一阶齐次方程1
- 第12讲 一阶齐次方程2
- 第13讲 二阶线性齐次微分方程
- 第14讲 二阶线性齐次微分方程2
- 第15讲 二阶线性齐次微分方程3
- 第16讲 二阶线性齐次微分方程4
- 第17讲 特征方程的复根1
- 第18讲 特征方程的复根2
- 第19讲 特征方程的复根3
- 第20讲 特征方程的重根1
- 第21讲 特征方程的重根2
- 第22讲 待定系数法1
- 第23讲 待定系数法2
- 第24讲 待定系数法3
- 第25讲 待定系数法4
- 第26讲 拉普拉斯变换1
- 第27讲 拉普拉斯变换2
- 第28讲 拉普拉斯变换3
- 第29讲 拉普拉斯变换4
- 第30讲 拉普拉斯变换5
- 第31讲 拉普拉斯变换6
- 第32讲 利用拉普拉斯变换解微分方程1
- 第33讲 利用拉普拉斯变换解微分方程2
- 第34讲 更多的拉式变换性质
- 第35讲 用拉式变换解非齐次方程
- 第36讲 t的拉普拉斯变换
- 第37讲 t^n的拉普拉斯变化
- 第38讲 单位阶跃函数的拉普拉斯变换
- 第39讲 拉普拉斯逆变换的一些例子
- 第40讲 带有单位阶梯函数的微分方程
- 第41讲 狄拉克δ函数
- 第42讲 狄拉克δ函数的拉普拉斯变换
- 第43讲 卷积导论
- 第44讲 卷积和拉普拉斯变换
- 第45讲 利用卷积定理求解初值问题
微分方程的相关介绍
统计学是一门综合性科学,也是数学的一个重要分支,它主要通过搜索、整理、分析数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的目的。在本教程中,我们将通过可汗学院公开课来对统计学进行更深入的了解。
统计学的发展过程的三个阶段
城邦政情
“城邦政情”(Matters of state)阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要,其内容包括各城邦的历史,行政,科学,艺术,人口,资源和财富等社会和经济情况的比较,分析,具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年,直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代,并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。
政治算术
与“城邦政情”(Politcal arithmetic)阶段没有很明显的分界点,本质的差别也不大。
“政治算术”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。
1690年英国威廉·配弟出版 (政治算数)一书作为这个阶段的起始标志。
威廉·配弟用数字,重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。因此,威廉?配弟的(政治算术)被后来的学者评价为近代统计学的来源,威廉?配弟本人也被评价为近代统计学之父。
配弟在书中使用的数字有三类:
第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字.因为受历史条件的限制,书中通过严格的统计调查得到的数据少,根据经验得出的数字多;
第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。其推算方法可分为三种:
平均数为基础进行推算的方法”;
第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字.配弟把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。从配弟使用数据的方法看,“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点,统计实证方法和理论分析方法浑然一体,这种方法即使是现代统计学也依然继承。[3]
统计分析科学
在“政治算术”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。
十九世纪末,欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失,代之而起的是“统计分析科学”课程。当时的“统计分析科学”(Science of statistical analysis)课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。
“统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端. 1908年,“学生”氏(William Sleey Gosset的笔名Student)发表了关于t分布的论文,这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。它创立了小样本代替大样本的方法,开创了统计学的新纪元。
现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱(Adolphe Quelet),他将统计分析科学广泛应用于社会科学,自然科学和工程技术科学领域,因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法.
现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题,大约开始于1477年。数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究,逐渐形成了概率论理论框架。在概率论进一步发展的基础上,到十九世纪初,数学家们逐渐建立了观察误差理论,正态分布理论和最小平方法则。于是,现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。