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离散随机变量的数学期望 连续随机变量的数学期望 二维随机变量的数学期望
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一维离散随机变量函数的数学期望 一维连续随机变量函数的数学期望 二维离散随机变量函数的数学期望 二维连续随机变量函数的数学期望
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二维离散随机变量的条件分布 二维连续随机变量的条件分布
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前面我们讲了参数估计,但在很多场合下我们并不需要对参数进行估计,而是要对总体的分 布或参数作某种检验,这就是我们假设检验要解决的问题
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§8.1 估计量的优劣标准 §8.2 获得估计量的方法——点估计 §8.3 区间估计 研究参数估计,要解决两个方面的问题: 1.怎样估计参数,即用什么样的办法对参数进行估计; 2.对估计出的参数值用什么标准衡量其优劣程度
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§9.1假设检验的基本概念 §9.2两类错误 §9.3 一个正态总体的假设检验 §9.4 两个正态总体的假设检验
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一、多维随机变量的概念 定义3.1设是随机试验E的样本空间,5,i=1,2,,n 是定义在Ω上的n个随机变量。将其构成一个n维有序数组 ξ=(51,52,…,5n) 称为n维随机变量(或称n维随机向量),称为ξ的第i个分量
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第二章随机变量及其分布 第一节随机变量及其分布函数 一、随机变量的概念
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由于很多总体都是正态总体,所以正态总体参数的假设检验尤为重要,利用上一节课讲过的 方法和正态总体的均值方差函数的性质,可导出下列检验表
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1、 二维随机变量的数学期望和条件数学期望 二维随机变量(ξ ,η) 离散时,用联合分布列 i j pij P(ξ = x ,η = y ) = 表示; 连续时,用联合密度函数 p( x, y)表示。 设随机变量函数ζ = f (ξ ,η) ,其数学期望定义为:
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