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

1-1随机事件的概率 目录索引 一随机事件 二事件间的关系与运算 三频率与概率

第一章预备数学知识 第一节随机向量及其矩 第二节多元正态分布 第三节样本矩 第四节多元正态总体的均值与协差阵估计 第五节多元统计中常用的统计量及其分布

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

数理统计的任务:观察现象,收集资料,创 建方法,分析推断 统计推断:伴随着一定概率的推测。其特点 是:由“部分”推断“整体

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

6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

1.1SPS简介 1.2学习SPSS的注意事项 1.3PS的特点 1.4spss的应用背景 1.5sPS的功能 1.6PS的安装与启动

确定性现象: 1.抛一石块观察结局; 2.导体通电考察温度; 3.异性电菏放置一起观察其关系;

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