3.3随机变量的独立性 将事件独立性推广到r.v. 两个rv的相互独立性 定义设(X,Y)为二维r.v.若对任何 实数x,y都有 则称r.v.X和Y相互独立

一、分布函数的 二、分布函数的性质 三、分布函数与离散型随机变量分布律的关系

一、方差的概念 引例:现有甲、乙两位射手,甲射手射击中命中的环数 工用X表示,乙射手射击中命中的环数用Y表示,甲、乙两射 手射击中命中的环数分布分别为:

本节介绍数理统计中的三个著名分布, 它们在参数估计和假设检验等统计推断问 题中有广泛应用 X平方分布 定义6.1设随机变量XX2X独立且服从相同 x2=x2+x2++2(6-8) 分布N(,1),则称x2=x=x2+X2 所服从的分布是自由度为m的x2-分布

上一节我们看到,对于总体X的同一个 未知参数,由于采用的估计方法不同,可 能会产生多个不同的估计量.这就提出一 个问题,当总体的一个参数存在不同的估 计量时,究竟采用哪一个好呢?或者说怎 工 工样评价一个估计量的统计性能呢?下面给 出几个常用的评价准则

由于统计量是由样本决定的,而在一 次具体的抽样之前,样本中的每一个分量 都是随机变量,所以,在一次具体的抽样 之前,统计量也是随机变量,也有自己的 分布我们称统计量的分布为

一、二维随机变量的概念 在射击时,弹着点是目标上的一个位 置,它与横坐标和纵坐标有关,弹着点受 两个变量的影响在工程结构设计中,出于 士可靠性的考虑,需要考察构件的抗拉力与 荷载效应,可靠性也受着两个变量的影 响 工 与一维随机变量类似,一般地我们可 定义二维随机变量如下:

一、数学期的概 二、高散型随机变量的数学期 三、连续型随机变量的数学期 回、数学期的性质

一、随机变量的数 二、高散型随机变量函数的分布 三、连续型随机变量数的分市

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]