 §1.4 等可能概型（古典概型）  §1.5 条件概率

 §1.1 随机试验  §1.2 样本空间、随机事件  §1.3 频率与概率

北京工业大学：《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程电子教案（PPT教学课件）第二讲 第一章 随机事件 第2节 事件的概率 第3节 古典概率模型

§5 条件概率 §6 独立性

第一章概率论的基本概念 4独立性 目录索引 1、独立性 2、习题课

数理统计是运用概率论的知识,研究如何有效地对带有随机性影响的数据进行收集、整理、 分析和推断的学科,由于随机性现象广泛存在于工、农业生产、工程技术、自然科学和社会科学 等领域中,因此数理统计有着最广泛的应用

在前四章里我们讨论了概率论的基本概念与方法,从中我们 学到一条基本的道理,随机变量及其所伴随的概率分布全面描述 了随机现象的统计规律性但是在实际中一个随机现象所服从的 分布是什么概型可能完全不知道,或者由于随机现象的某些事实 而知道其概型,但不知其分布函数中所含的参数.这些反而正是研 究者所希望了解的,是研究的目的

一、抽样分布 有时,总体分布的类型虽然已知,但其中含有未知参数此时需对总体的未知参数或对 总体的重要数字特征(如数学期望、分差等)进行统计推断,此类问题称为参数统计推断在 参数统计推断问题中,常需利用总体的样本构造出合适的统计量,并使其服从或渐近地服从 已知的总体分布.统计学中泛称统计量分布为抽样分布

1. Matlab统计工具箱中常见的统计命令 2. 直方图和箱线图实验 3. 抽样分布实验 4. 参数估计和假设检验实验

§6.1 总体和样本 §6.2 三个统计中常见的分布