估计和假设检验4.分类资料的统计描述5.二项分布与泊松分布6.卡方检验7.秩和检验8.调查设计9.

分布实验、泊松定理实验、点估计的无偏性实验、点估计的相合性实验、离散型随机变量分布图形实验、经验分布

包括：基本统计方法（9章）、高级统计方法（13章）、医学科学研究设计（13章）、数据处理与统计软件应用（4章）。

wf硼砂标定盐酸.swf磷酸分布曲线.swf草酸分布曲线.swf邻苯二甲酸氢钾标定氢氧化钠.swf

数图形描绘.swf无穷小.swf无穷小量.swf阶比较.swf第一重要极限.swf第二极限.swf

1 Bernoulli试验和Bernoulli试验序列 2 二项分布定义 3 二项分布的条件 4 二项分布的概率函数 5 二项分布的特征

什么是二项分布 二项分布的应用

1、了解 Bernoulli 概型，熟练掌握二项分布、Poisson 分布； 2、熟练掌握均匀分布、正态分布和指数分布及其性质； 3、熟记二项分布、泊松分布、均匀分布的数学期望和方差；

1. MATLAB中概率分布函数 2. 二项分布实验 3. 泊松分布实验 4. 二项分布与泊松分布关系实验 5. 连续型随机变量分布实验 6. 随机变量的均值与方差 7. 逆累积分布函数实验 8. 中心极限定理实验

我们在第一章就已经知道，推论统计有两个基本内容：①假设检验；②参数估计。有了概率和概率分布的知识，接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得，于是，理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别，这就引出了实践检验理论的问题。随机变量的取值状态不同，其概率分布的形式也就不同。本章我们不仅要引出二项分布和正态分布这两个著名的概率分布，并且要将它们与抽样调查联系起来，以领会统计检验，并逐步拓宽其应用面。 第一节 二项分布 第二节 统计检验的基本步骤 第三节 正态分布 第四节 中心极限定理 第五节 总体均值和成数的单样本检验