前面两章中我们介绍了概率论的基本内容包括古典概型的一些计算方法以及研究随机 现象的有力工具一随机变量。从本章起,我们开始讨论统计学的核心内容,即如何从一些 包含有随机误差,又并不完全的信息中得出科学的、尽可能正确的结论。在一般情况下,所 谓信息就是从实验或调查中得到的数据,这些数据显然带有一些我们既无法控制、也无法避 免的误差

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

期末复习中,你可以在课本中取出一个编号为奇数的任意问题的随机样本, 并能在没有计算机的帮助下做出来。你可能想试图在没有计算机的情况 下做出茎叶图,简单的散点图,和简单的经验累积概率分布。可以尝试 在没有计算机时做一元线性回归

§6.1 概述 §6.2 测量误差的种类 §6.3 偶然误差的特性及其概率密度函数 §6.4 衡量观测值精度的指标 §6.5 误差传播定律 §6.6 同精度直接观测平差 §6.7 不同精度直接观测平差 §6.8 最小二乘法原理及其应用

第一章 集类与测度 第二章 可测映射 第三章 积分 第四章 乘积可测空间上的测度与积分 第五章 Hausdorff空间上的测度与积分 第六章 测度的收敛 第七章 概率论基础选讲

第一章随机过程的一般概念 1.1随机过程的定义 (一)概率空间设已给点所成的集=(),以及中 的一些子集A所成的集,如果具有下列性质,就称它是一个σ代数:

2.4随机变量的函数及其分布 一、随机变量的函数 问题的由来 很多实际问题中需要研究以随机变量为自 变量的函数

数字期望和方差 三、RS(黎曼-斯蒂阶积分简介 定义313设f(x,g(x)为定义在[a,b上的实 值函数,做一剖分:a=xx