一、简介 对于正态总体，其参数无非是两个：均值(期望) µ 和方差 ，如果加上两总体的参数 比较，概括起来，对参数的假设一般只有如下四种情形：

2.4r.v.函数的分布 问题已知r.v.X的d.f.或分布律 求随机因变量Y-g()的密度函数或分布律 方法将与Y有关的事件转化成X的事件

§1 点估计 §3 估计量的评选标准 §4 区间估计 §5 正态总均值与方差的区间估计 §6 (0--1)分布参数的区间估计 §7 单侧置信区间

5.2中心极限定理 定理一林德伯格-列维中心极限定理 (Lindberg-levi) 【独立同分布的中心极限定理] 定理二棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理 (De Moivre-Laplace-) 【二项分布以正态分布为极限分布]

通常求出随机变量的分布并不是一件容易的事,而人们更关心的是用一些数字来表示随机变量的特点,这些与随机变量有关的数字,就是随机变量的数字特征.最常用的数字特征为数学期望,方差和相关系数

§1 随机试验 §2 样本空间·随机事件 §3 频率与概率 §1.4 等可能概型(古典概型) §1.5 条件概率 §1.6 独立性

1、事件的关系运算 2、概率的运算 3、事件的独立性 4、条件概率 5、全概率公式及贝叶斯公式

条件概率与乘法公式 引例袋中有7只白球,3只红球,白球中 有4只木球,3只塑料球;红球中有2只木球, 1只塑料球 现从袋中任取1球,假设每个球被取到 的可能性相同.若已知取到的球是白球,问 它是木球的概率是多少?古典概型 设A表示任取一球,取得白球; B表示任取一球,取得木球

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