➢ 5.1 统计量 ➢ 5.2 随机变量的概率分布 ➢ 5.3 抽样分布 ➢ 5.4 正态分布 ➢ 5.5 由正态分布导出的几个重要分布 ➢ 5.6 样本均值的分布与中心极限定理 ➢ 5.7 样本比例的抽样分布

《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）56 基于广义极值分布和Metropolis-Hastings抽样算法的贝叶斯MCMC洪水频率分析方法

设想国家教育部想了解上海中学生的体质状况,抽样调 查是既省钱又省时的办法,显然上海地区的中学生均是总体 的单元,从全体学生中随机无放回地抽取若干样本是理想的 概率抽样方法,但是编制全体中学生的抽样框本身是件麻烦 事,况且一个合理的有代表性的样本一般应该遍布全市,在 对如此分散的中学生样本逐个进行访问,其工作量之大可想 而知。一个方便的方法是在上海地区按学校抽样,在抽得的 几所学校中对该校所有中学生进行普遍调查

8.1.1 调查设计的目的与方法 8.1.2 随机与系统抽样 8.1.3 整群与分层抽样 8.1.4 调查误差的控制

引言 上一讲,我们介绍了总体、样本、简单随机样本、统计量和抽样分布的概念, 介绍了统计中常用的三大分布,给出了几 个重要的抽样分布定理它们是进一步学习统计推断的基础

本章在介绍概率论中最基本的两个概念－事件、概率的基础上，重点介绍科学研究中常用的几种随机变量的概率分布－正态分布、二项分布、波松分布以及样本平均数的抽样分布和t分布

1.当研究目的一旦确定,全及总体也就相应确定,而从全及总体中抽取的抽样总体则是不确定的。(X) 2.从全部总体单位中按照随机原则抽取部分单位组成样本,只可能组成一个样本。(X)

一、抽样数据的描述统计 二、随机变量及其概率分布 三、随机变量的数学期望 四、随机变量的方差 五、常用随机变量的分布 六、应用案例

定义设X是具有分布函数F的随机变量,若 X1X2X是具有同一分布函数F的,相互独立 的随机变量,则称X12,为从分布函数F( 或总体F,或总体得到的容量为n的简单随机 样本,简称样本,它们的观察值x1x2xn称为 样本值,又称为X的n个独立的观察值

蒙特卡罗方法 随机数产生子 任意分布抽样之函数变换法与舍选法 蒙特卡罗方法中的精度问题 在粒子与核物理中的应用