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[其他]岩土工程的可靠性分析 [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 2018-08-15
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只看该作者 1楼 发表于: 2018-08-15
浅述可靠性分析在岩土工程中的应用
http://jz.docin.com/p-1485017982.html
岩土工程可靠性分析的特点及方法综述
http://jz.docin.com/p-1253437605.html
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只看该作者 2楼 发表于: 2018-08-15
如何实现岩土工程的可靠性设计呢?
http://www.civilcn.com/yantu/ytlw/1466995490268729.html
bowles   鲍尔斯
meyerhof   迈尔霍夫
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只看该作者 3楼 发表于: 2018-08-15
可靠性分析在岩土工程中的应用
http://jz.docin.com/p-1493723838.html
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只看该作者 4楼 发表于: 2018-08-15
建筑岩土工程可靠性分析方法及应用研究
http://www.doc88.com/p-9721504040364.html
在线cjz06

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只看该作者 5楼 发表于: 2018-08-15
学习一下。
Welcome to beijing!
离线一曲未终

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只看该作者 6楼 发表于: 2018-08-16
        
有所改变才会前进,保持现状等于后退!
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只看该作者 7楼 发表于: 2018-08-18
https://wenku.baidu.com/view/e0778e6aa300a6c30c229f93.html
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只看该作者 8楼 发表于: 2018-08-18
可靠性理论分析
https://wenku.baidu.com/view/8fbd1d6b1eb91a37f0115c03.html
常用的概率分布类型及其特征
http://www.docin.com/p-966147498.html
https://wenku.baidu.com/view/4eabd1d180eb6294dd886cbe.html
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只看该作者 9楼 发表于: 2018-08-18
经典高考概率分布类型题归纳
http://www.docin.com/p-2069664736.html
https://wenku.baidu.com/view/22dc111dc5da50e2524d7f88.html
反映一组数据的平均水平与波动大小的数字特征,可以用平均数、方差等. 它们从某一项侧面反映了一组数据的情况,但是在实际生活中,有时只知道这些情况还不够, 还需要知道数据在整体上的分布情况.例如,对于班组的一次代数考试情况,不仅要知道平 均成绩,还要知道90分以上的占多少,80分与90分之间的占多少,……,不及格的占多少等.因此这节课我们来学习如何做出一组数据的频率分布.
https://baike.so.com/doc/328329-347773.html
中位数就是频率分布直方图面积的一半所对应的值
众数就是频率最高的中间值
平均数则是每组频率的中间值乘频数再相加
https://www.zybang.com/question/232c9a7afaf7ae7daf6b1a342a21ba8f.html
若x1,x2,x3......xn的平均数为m 则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2] 方差即偏离平方的均值,称为标准差或均方差,方差描述波动程度。
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只看该作者 10楼 发表于: 2018-08-18
频率分布,正太分布,卡方分布,t分布,f分布——《管理学问卷调查研究方法》读书笔记5
http://blog.sina.com.cn/s/blog_51675bfb0102wtcj.html
标准化变量是按某一标准构成对指标进行校正的一种方法。当两个或几个率进行比较时,如果各组资料的内部构成明显不同,它对率的水平有一定的影响时,就需要采用一个统一的标准构成,将被比较的各个率,都按标准构成分别算出标准化率(也称调整率),再进行比较。由于选定的标准构成不同,算得的标准化率也不同。因此,当比较几个标准化率时,应采用同一标准构成。 [1]
标准化变量消除了原变量的单位,其均数为0,标准差(或方差)为1。两个标准化变量Xi′和Xj′的相关系数等于原两个变量Xi和Xj的相关系数,都用rij表示。在多变量分析的很多模式中,用标准化变量便于分析和比较各变量的作用。
显著性水平是估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率为显著性水平,用α表示。显著性是对差异的程度而言的,程度不同说明引起变动的原因也有不同:一类是条件差异,一类是随机差异。它是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。
https://baike.baidu.com/item/%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E5%8F%98%E9%87%8F/19189690
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只看该作者 11楼 发表于: 2018-08-18
对于一维实随机变量X,设它的累积分布函数是FX(x)。如果存在可测函数fX(x),满足: 那么X是一个连续型随机变量,并且fX(x)是它的概率密度函数。
概率指事件随机发生的机率,对于均匀分布函数,概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度,它的值是非负的,可以很大也可以很小。单纯的讲概率密度没有实际的意义,它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标,区间看成是横坐标,概率密度对区间的积分就是面积,而这个面积就是事件在这个区间发生的概率,所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的,它必须要有区间作为参考和对比。
https://baike.so.com/doc/298847-316371.html
泊松分布是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年时发表。
https://baike.so.com/doc/3320778-3497574.html
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