&4.1 事件与概率 &4.2 随机变量的概率分布类型 &4.3 理论分布 &4.4 抽样分布

本章在介绍概率论中最基本的两个概念－事件、概率的基础上，重点介绍科学研究中常用的几种随机变量的概率分布－正态分布、二项分布、波松分布以及样本平均数的抽样分布和t分布

9.1 引言 9.2 模拟信号的抽样 9.3 模拟脉冲调制 9.4 抽样信号的量化 9.5 脉冲编码调制 9.6 增量调制 9.7 时分复用和复接

第一节 事件、概率和随机变量 第二节 二项式分布 第三节 正态分布 第四节 抽样分布

引言 随机样本 抽样分布

1. 二项式分布 Binomial distribution 2. 泊松分布 Poisson distribution 3. 正态分布 Normal Distribution 4. 抽样分布 Sampling distribution

Section 3.1 Random Variables 随机变量 Section 3.2 The Binomial Distributions 二项分布 Section 3.3 Normal Distributions 正态分布 Section 3.4 Sampling Distributions 抽样分布

一、基本概念 二、常见分布 三、小结

一、Fourier变换的几种可能形式 二 、周期序列的DFS及其性质 三、离散傅里叶变换（DFT） 四、离散傅里叶变换的性质 六 、抽样z变换——频域抽样理论 七 、用DFT对模拟信号作频谱分析 八 、序列的抽取与插值

参数估计，通俗地说，就是根据抽样结果来合理地、科学地估计总体的参数很可能是什么？或者在什么范围。点估计：根据样本数据算出一个单一的估计值，用来估计总体的参数值。区间估计：计算抽样平均误差，指出估计的可信程度，进而在点估计的基础上，确定总体参数的所在范围或区间