参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法。当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性

第1节 总体与样本 第2节 统计量与常用统计量 第3节 抽样分布 第4节 单个正态总体的抽样分布 第5节 两个正态总体的抽样分布

一、随机变量的函数 定义如果存在一个函数g(X),使得随机变量XY满足 Y=(X), 则称随机变量Y是随机变量X的函数. 注:在微积分中我们讨论变量间的函数关系时,主要研究函数关系的确定性特征,例 如导数、积分等而在概率论中,我们主要研究是随机变量函数的随机性特征,即由自变量 X的统计规律性出发研究因变量Y的统计性规律

这一讲我们介绍了全概率公式、贝叶斯公式它们是加法公式和乘法公式的综合运用,同学们可通过进一步的练习去掌握它们.值得一提的是，后来的学者依据贝叶斯公式的思想发展了一整套统计推断方法，叫作“贝叶斯统计”.可见贝叶斯公式的影响

重要的专业基础课，是计量经济学、抽样调查、市场调查、多元统计、统计预测与决策、时间序列分析、国民经济核算、数据处理与数据分析等专业主干课的学习基础

本章前四节所介绍的各种检验法,是在总体分布类型已知的情况下,对其中的未知参数 进行检验,这类统计检验法统称为参数检验.在实际问题中,有时我们并不能确切预知总仁 服从何种分布,这时就需要根据来自总体的样本对总体的分布进行推断,以判断总体服从何 种分布.这类统计检验称为非参数检验.解决这类问题的工具之一是英国统计学家K.皮尔 逊在1900年发表的一篇文章中引进的一x2检验法,不少人把此项工作视为近代统计学 的开端

1.概括分析:概率论是数理统计的理论基础,本节是概率论中的最基本的与最基 础的内容之一学习本节,要求学生掌握随机事件、样本空间、事件域、布尔代数等基本 概念,了解事件之间的关系和事件之间的一些运算

概率论与数理统计复习提纲 一,事件的运算 如果A,B,C为三事件,则A+B+C为至少一次发生,A+B+C为至少一次不发生, AB+BC+AC和ABC+ABC+ABC+ABC都是至少两次发生,ABC+ABC+ABC为 恰有两次发生,ABC+ABC+ABC为恰有一次发生,等等,要善于将语言翻译成事件运 算公式以及将公式翻译成语言

一、性质 数理统计基础是高等学校数学专业的一门专业基础课程，它是研究大量随机 现象数量规律的一门学科。数理统计的方法在自然科学、工程技术研究及社会科 学领域中应用极其广泛

第1章 事件与概率 第2章 一维随机变量 第3章 多维随机变量 第4章 随机变量的数学特征 第5章 极限定理初步 第6章 事件数理统计的基本概念与概率 第7章 假设检验和区间估计