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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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在许多随机试验中,需要考虑的指标不止一个。例如,考查某地区学龄前儿童发育情况,对这一地区的儿童进行抽样检查,需要同时观察他们的身高和体重,这样,儿童的发育就要用定义在同一个样本空间上的两个随机变量来加以描述。又如,考察礼花升空后的爆炸点,此时要用三个定义在同一个样本空间上的随机变量来描述该爆炸点。在这一章中,我们将引入多维随机变量的概念,并讨论多维随机变量的统计规律性
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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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统计推断的另一类重要问题是假设检验问题. 在总体的分布函数完全未知或只知其形式,但 不知道参数的情况,为了推断总体的某些未知 特性,提出某些关于总体的假设.例如,提出总 体服从泊松分布的假设,又如,对正态总体提 出数学期望等于μ的假设等.我们是要根据样 本对所提出的假设作出是接受,还是拒绝的决 策.假设检验是作出这一决策的过程
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第四章随机变量的数字特征 数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出
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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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一、点估计的概念 设X1,X2,…,Xn是取自总体X的一个样本,x1,x,,xn是相应的一个样本值.日是总 n 体分布中的未知参数,为估计未知参数,需构造一个适当的统计量 (x1,x2,,n) 然后用其观察值 0(x1,x2,…xn) 来估计θ的值
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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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假设检验的概念 任何一个有关随机变量未知分布的假设称 为统计假设或简称假设.一个仅牵涉到随机 变量分布中几个未知参数的假设称为参数 假设.这里所说的\假设\只是一个设想,至于 它是否成立,在建立假设时并不知道,还需 进行考察. 对一个样本进行考察,从而决定它能否合理 地被认为与假设相符,这一过程叫做假设检 验.判别参数假设的检验称为参数检验.检 验是一种决定规则,通过一定的程序作出是 与否的判断
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教学目的:了解随机变量数字特征这个概念引入的必要性,掌握如下数字特征的定义:数学期望,方差, 协方差,矩,相关系数。知道各种数字特征所表达的实际意义,了解它们之间的联系与区别,各自的使用 范围与领域。掌握协方差矩阵,并了解其在多元统计分析中的重要地位
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