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前面讨论了随机变量的分布函数,从中知道随机变量的分布函数能完整地描述随机变 量的统计规律性 但在许多实际问题中,人们并不需要去全面考察随机变量的变化情况,而只要知道它的 某些数字特征即可
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分布函数能完整地描述r.v的统计特性,但实际应用中并不都需要知 道分布函数,而只需知道rv的某些特征. 例如: 判断棉花质量时,既看纤维的平均长度又要看纤维长度与平均长度的偏离程度平均长度越长,偏离程度越小,质量就越好;
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第一节 随机向量 第二节 两个随机变量的函数的分布 第三节 随机向量的数字特征 第四节 大数定理与中心极限定理
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1. 列举一些你接触到的生产或生活中的必然事件、不可能事件与随机事件的例子. 2. 写出下列随机试验所包含的所有的基本事件:
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热噪声电压电子元件或器件由于内部微观粒 子(如电子)的随机热骚动所引起的端电压称 为热噪声电压,它在任一确定时刻t的值是一 随机变量,记为V(t).不同时刻对应不同的随 机变量,当时间在某区间,譬如[0,+∞)上推移 时,热噪声电压表现为一族随机变量,记为 (V(t),tz0),在无线电通讯技术中,接收机在接
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一、置信区间的概念 定义:设总体分布函数F(x,0含有一个未知参数0,对给定的a(0
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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
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有这样重要的一类随机过程,即所谓平稳随机 过程,它的特点是:过程的统计特性不随时间 的推移而变化.严格地说
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问题的提出 人们经常遇到的问题是如何选取样本以及 根据样本来对总体的种种统计特征作出判 断。实际工作中碰到的随机变量(总体)往 往是分布类型大致知道,但确切的形式并不 知道,亦即总体的参数未知.要求出总体的 分布函数F(x)(或密度函数p(x))就等于要根 据样本来估计出总体的参数.这类问题称为 参数估计
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①确定性现象:在一定条件下必然发生的现象 例 抛一石子必然落下; (结果可以事先预言的) ②随机现象: 在个别试验中其结果呈现出不确定性 在大量的重复观察中又具有某种统计 规律性的现象
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