设有两个变量X和Y,其中X是可以精确测量或控 制的非随机变量,而Y是随机变量,Y随X的变化而变 化,但它们之间的变化关系是不确定的.给定X的取 值,Y服从一定的概率分布,则称随机变量与变量X 之间存在着相关关系 设进行n次独立试验,测得试验数据如下:

第一节 抽样调查概述 一、抽样调查的概念、特点及作用 二、抽样调查中的基本概念 三、抽样调查的一般步骤 第二节 抽样调查的数理基础 一、概率 二、随机变量及其分布 三、大数定律和中心极限定理 四、抽样分布 第三节 抽样误差与参数估计 第四节 抽样调查的组织方式

第一节 正态分布 第二节 二项分布 第三节 正态分布及其应用 第二节 Poisson分布的概念与特征

χ2分布和拟合优度检验 完全随机设计下两组频数分布的χ2检验 完全随机设计下多组频数分布的χ2检验 配对设计下两组频数分布的χ2检验 χ2检验要注意的问题 四格表的确切概率法

一、数字信号接收的统计判决观点 在数字通信系统中,发送端发送哪一个信号 对接收端来说是一无所知的,并且发送的信号在 信道中可能产生畸变和受到噪声干扰已变得难以 辫认,所以收到的信号波形已变为随机波形。对 这种随机波形的正确判决只能从概率论的观点去 寻求某种统计规律,用统计判决的方法获得满意 的结果。从而噪声中数字信号的接收变成统计判 决问题

§3.1 交通安全分析方法 一、概述 二、统计图表分析法 三、因果分析图法 四、安全检查表分析法 五、预先危险性分析法 六、故障模式和影响分析法 七、事件树分析法 八、事故树分析法 §3.2 交通安全评价方法 一、安全评价概述 二、安全检查表评价法 三、作业条件危险性评价法 四、概率安全评价法 五、安全综合评价

问题的一般提出: 统称为估计，简记为 。 为 的估计量、 （ ）为 的估计值。 值 （ ）来估计未知参数 。称 （ ） 要构造一个适当的统计量 （ ），用它的观察 是相应的一个样本值。点估计问题就是 待估计的参数， 是 的一个样本， 设总体 的分布函数 为已知

第一章预备知识 第一节事件和概率 第二节随机变量及其分布 第三节随机变量的特征数 第四节矩母函数与特征函数 第五节随机向量及其分布 第六节随机变量函数的分布 第七节分布参数的估计和检验

统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

第一章预备知识 第一节事件和概率 第二节随机变量及其分布 第三节随机变量的特征数 第四节矩母函数与特征函数 第五节随机向量及其分布 第六节随机变量函数的分布