在随机试验中,人们除对某些特定事件发生的概率感兴趣外,往往还关心某个与随机试验的结果相联系的变量.由于这一变量的取值依赖于随机试验结果,因而被称为随机变量.与普通的变量不同,对于随机变量,人们无法事先预知其确切取值,但可以研究其取值的统计规律性.本章将介绍两类随机变量及描述随机变量统计规律性的分布

1、理解随机事件和样本空间的概念，熟练掌握事件之间的关系与基本运算； 2、理解事件频率的概念，了解随机现象的统计规律性； 3、理解古典概率的定义，了解概率的统计定义、几何概率的定义，知道概率的公理化定义；

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

一、教学目的要求 1.了解参数估计的估计值、估计量。 2掌握矩估计法、最大似然估计法的原理及定义。 3理解顺序统计量法的定义。 二、教学方法 讲授法:讲解参数估计的估计值、估计量等概念、矩估计法、最大似然估计定义、顺序统计量法的定义

一、教学目的要求 1.了解抽样的基本内容:总体和样本。 2.理解分位数、分位点等概念。 3.掌握统计量的基本概念及常用统计量、常用三大分布

参数估计:当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时 ,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当 取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的 估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性。 参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法

重要的专业基础课，是计量经济学、抽样调查、市场调查、多元统计、统计预测与决策、时间序列分析、国民经济核算、数据处理与数据分析等专业主干课的学习基础

参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法。当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性

数理统计的主要任务之一是依据样本推断总体 推断的基本内容包括两个方面:是依据样本寻找 总体未知参数的近似值和近似范围;二是依据样本 对总体未知参数的某种假设作出真伪判断本章先 介绍求近似值和近似范围的方法

第一章 事件与概率 第二章 离散型随机变量 第三章 连续型随机变量 第四章 大数定律与中心极限定理 第五章 数理统计的基本概念 第六章 点估计 第七章 假设检验 第八章 方差分析和回归分析