《概率论与数理统计》课程教学课件（PPT讲稿）第06章 样本及抽样分布 6.3 统计量及其分布

《概率论与数理统计》课程参考资料：《统计陷阱 How to Lie with Statistics》书籍PDF电子书（上海财经大学出版社，达莱尔·哈夫）

§7.1 总体与样本 §7.2 样本分布函数 §7.3 样本分布的数字特征 §7.4 几个常用统计量的分布

一、主要内容： 1、随机事件的定义、关系及其运算； 2、随机事件概率的定义（统计定义、古典概型定义、几何定义、公理化）；

二维随机变量的边际分布假设二维离散随机变量

江西科技学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（试卷习题，题库A）第6章 样本与统计量题库（无答案）

使用教材:《农业试验统计方法及原理》 课堂教学：72学时

• 衡量点估计好坏的标准 • 数理统计学中的常用 • 点估计法 • 数据分布特征

在前两节中,我们讨论了正态总体的假设检验问题.本节我们讨论一般总体的假设检 验问题,此类问题可借助一些统计量的极限分布近似地进行假设检验,属于大样本统计范 畴.其理论依据是中心极限定理

前面,我们已经了解到,在假设检验中使用的逻辑是: 如果原假设H是对的,那么衡量差异 大小的某个统计量落入区域W(拒绝域)是 个小概率事件.如果该统计量的实测值落入 W,也就是说,H成立下的小概率事件发 生了,那么就认为H不可信而否定它.否则 我们就不能否定HO