数理统计的基本问题之一是根据样本所提供 的信息,对总体的分布以及分布的数字特征做出 工统计推断.统计推断的主要内容分为两大类:一 类是参数估计问题,另一类是假设检验问题.本 章主要讨论参数估计问题.这里的参数可以是总 体分布中的未知参数,也可以是总体的某个数字 特征.若总体分布形式已知,但它的一个或多个 参数未知或总体的某个数字特征未知时,就需借 工助总体X的样本来估计未知参数.以下主要讨论 总体参数的点估计和区间估计

二、在线分析仪器的性能特性 三、在线分析常用浓度单位 一、在线分析仪器的定义和分类 四、标准气体及其制备方法

1.1 排队系统概述 1.1.1 排队论发展历程 1.1.2 排队现象 1.1.3 排队系统的组成和特征 1.1.4 经典排队系统的符号表示 1.1.5 排队问题的求解 1.2 几个重要的概率分布 1.2.1 定长分布 1.2.2 负指数分布 1.2.3 爱尔郎（Erlang）分布 1.2.4 泊松（Poisson）分布 1.3 泊松过程 1.4 单服务者负指数分布排队系统的分析 1.4.1 系统中有个i 顾客的概率 1.4.2 系统的运行指标 1.5 Little 公式及其直观意义 1.5.1 Little 公式直观意义 1.5.2 Little 公式的证明 1.6 利用因数P的定义及其物理意义

本节介绍数理统计中的三个著名分布, 它们在参数估计和假设检验等统计推断问 题中有广泛应用 X平方分布 定义6.1设随机变量XX2X独立且服从相同 x2=x2+x2++2(6-8) 分布N(,1),则称x2=x=x2+X2 所服从的分布是自由度为m的x2-分布

第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布

一、随机变量的数 二、高散型随机变量函数的分布 三、连续型随机变量数的分市

• 1有关概念 • 2分析步骤 • 3分析结果

判别分类的频次间是否有差异的方法称为计数统计方法，主要是用卡方检验。 1、配合度检验 单因素分类计数数的实际次数与理论次数是否相同。 用 Nonparametric tests 中的Chi-Square和binomial。 2、独立性检验 有多分类的两个或多个因素之间是否独立。 两个因素：Cosstabs--Chi-Square 多个因素： Loglinear(用层次对数线性模型)

直接利用基本积分表和分项积分法所能计算的 不定积分是非常有限的,为了求出更多的积分,需 要引进更多的方法和技巧本节和下节就来介绍求积 分的两大基本方法换元积分法和分部积分法 在微分学中,复合函数的微分法是一种重要的 方法,不定积分作为微分法的逆运算,也有相应 的方法。利用中间变量的代换,得到复合函数的 积分法—换元积分法。通常根据换元的先后 把换元法分成第一类换元和第二类换元

定积分的分部积分法 一、分部积分公式 定积分也可以象不定积分一样进行分部积分, 设函数u(x)、v(x)在区间[a,b]上具有连续导数,则 有udv=[-rvdu