一、将条件概率概念推广到随机变量 二维离散rv的条件分布律

不同样本算得的μ的估计值不同, 因此除了给出μ的点估计外还希望根据 所给的样本确定一个随机区间,使其包含 参数真值的概率达到指定的要求

一个正态总体 (1)关于μ的检验 拒绝域的推导

引例甲、乙两射手各打了6发子弹每发子弹击中的环数分别为:

一、重要不等式 设非负r:vX的期望E(X)存在,则对于任意实数>0

1-8 由P(AB)=OAB= →ABC=→P(ABC)=0 故P(AUBUC)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB) -P(AC)-P(BC)+ P(ABC)

二维随机变量的函数的分布 X, Y f(x,y)z=ar +br+c a p.d.f

问题已知(x,Y)的枧率分布 g(x,y)为已知的二元函数 求Z=g(X,Y)的概率分布 方法转化为(X,Y)事件

SAS绘制的统计图不太美观;而SPSS绘制的统计图较为美观,可以满足 大多数情况下的要求;STATA绘制的统计图形最为精美,但由于它采用命令行 方式操作,美观的图形需要添加大量选项普通人不易掌握;而s-plS、 MATHLAB等偏数理统计的软件虽然绘图能力也非常强,但由于自身的定位问 题,并不为大多数人所熟悉。因此,在各种统计软件中,以SPSS制作的统计图 应用最为广泛

复习 抽样定理——两类 参数估计一—已知含有未知参数θ总体的分布函数为F(x;0),利用总体的抽样样本X1,X2,…,Xn对参数θ或θ的某已知函数g(θ)作出估计 区间估计设法得到参数空间的一个取值范围,使待估参数以较大的概率含于其内点估计—构造适当的统计量0(X1,X2,…Xn)得到θ的估计值 矩估计法一用样本矩估计总体短