1.问题的提法 众所周知,总体X的全部信息可以通过其分布 函数F(X,θ反映出来,但实际上参数θ往往未知有时 甚至F(X,0)的表达式也未知因此需要根据实际问题 的需要,对总体参数或分布函数的表达式做出某种 假设(称为统计假设),再利用从总体中获得的样本信 息来对所作假设的真伪做出判断或进行检验. 这种利用样本检验统计假设真伪的过程叫做 统计检验(假设检验)

一、大数定律 定义设随机变量序列{Xn},如果存在一个常数a,使得对任意的e>0

n(元)维随机变量(向量) 称同一个样本空间Ω上的n个随机变量 X1,2,…,Xn构成的n维向量(X1,2,Xn) 为Ω上的n维随机变量(向量) 注:一维随机变量即为上一节介绍的随机变量, 二维及二维以上的随机变量称为多维随机变量

统计推断问题可以分为两大类,一类是估计问 题,一类是假设检验问题.本章讨论总体参数 的点估计和区间估计 设总体X的分布函数的形式为已知,但它的一个或多个参数为未知,借助于总体X的的一个 样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题

3.6多维正态随机变量 一、二维正态随机变量的已知结论 设二维随机变量(En)的联合概率密度为

数字期望和方差 三、RS(黎曼-斯蒂阶积分简介 定义313设f(x,g(x)为定义在[a,b上的实 值函数,做一剖分:a=xx