3.3随机变量的独立性 将事件独立性推广到r.v. 两个rv的相互独立性 定义设(X,Y)为二维r.v.若对任何实数x,y都有则称r.v.X和Y相互独立

3.3~3.4多维随机变量的数字特征 一 多维随机变量函数的数学期望 二 多维随机变量方差和数学期望性质 三 协方差与相关系数 四 n维随机变量的协方差矩阵

 §7.1 点估计  §7.2 基于截尾样本的最大似然估计  §7.3 估计量的评选标准  §7.4 区间估计  §7.5 正态总体均值和方差的区间估计  §7.6 (0－1)分布参数的区间估计  §7.7 单侧置信区间

一、参数估计含义 假设总体的分布类型已知,但其所含的某些参数未知,利用样本资料,对这些未知参数进行 估计称为参数估计。参数估计又分为点估计和区间估计,这次课我们讲点估计及其评价标准

第四章随机变量的数字特征 4-5矩 1、定义 若EXk存在,称之为X的k阶原点矩 若E(X-EX)存在,称之为X的k阶中心矩 若E(X-EX)(Y-EY)存在,称之为X和Y的k+1 阶混合中心矩。 所以EX是一阶原点矩,DX是二阶中心矩, 协方差Cov(X,Y)是二阶混合中心矩

通常求出随机变量的分布并不是一件容易的事,而人们更关心的是用一些数字来表示随机变量的特点,这些与随机变量有关的数字,就是随机变量的数字特征.最常用的数字特征为数学期望,方差和相关系数

§7.1 点估计 §7.2 基于截尾样本的最大似然估计 §7.3 估计量的评选标准 §7.4 区间估计 §7.5 正态总体均值和方差的区间估计 §7.6 (0－1)分布参数的区间估计 §7.7 单侧置信区间

本章主要讲述点估计(矩法估计,极大似然估计);估计量的评价准则(无 偏性,最小方差性和有效性,其它几个准则);区间估计(区间估计的一般步 骤,单个正态总体参数的区间估计,双正态总体参数的区间估计,非正态总体参 数的区间估计)等内容

3.3随机变量的独立性 将事件独立性推广到r.v. 两个rv的相互独立性 定义设(X,Y)为二维r.v.若对任何 实数x,y都有 则称r.v.X和Y相互独立

一、填空题(满分15分) 1.已知P(B)=0.3,P(AB)=0.7,且A与B相互独立,则P(A)= 学 2.设随机变量X服从参数为二项分布,且P{X=0}=,则p= 号: 3.设X~N(3,02),且PX<0}=0.1,则P{3