1检验的基本思想,掌握假设检验的基本步骤,了解假设检验可能产生的两种错误。 2了解单个与两个正态总体的均值与方差的假设检验

一、叙述下列概念的定义(5分×4=20分): 1.随机试验 2. Bernoulli概型 3.随机变量ξ,n的相关系数 4.随机变量序列{n}(n=1,2,…)依分布收敛于随机变量

§3.1随机变量及分布函数 §3.2连续型随机变量 §3.3多维随机变量及其分布 §3.4随机变量函数的分布

第一章 随机事件和概率 随机试验 样本空间、随机事件 频率和概率 古典概型 几何概型 概率的公理化结构 条件概率 事件的独立性 贝努里概型 第二章 离散型随机变量及其分布 随机变量的概念 一维离散型随机变量的分布律 二维离散型随机变量 离散型随机变量函数的分布律 第三章 连续型随机变量及其分分布函数 一维连续性随机变量及其分布 二维连续性随机变量及其分布 连续性随机变量函数的密度函数 第四章 随机变量的数字特征 数学期望 方差 协方差和相关系数 矩 几个重要随机变量的期望和方差 第五章 大数定律与中心极限定理 依概率收敛 大数定律 依分布收敛 中心极限定理

一个没有标明误差的测试结果,几乎会成为没有用处的数据。 数据的质量通常是将它们的误差与最终使用的要求相比较来进行评 价的。如果数据具有一致性而且它们的误差小于所要求的误差,就 认为这些数据有合格的质量。反之,数据过分离散或者误差超出要 求,就认为这些数据是低质量的或不合格的。因此,数据质量的评价 实际上是相对的,对某种情况是高质量的数据而在另一种情况下可 能是不能接受的

§1 随机变量的概念与离散型随机变量 §2 0-1分布和二项分布 §3 泊松分布 §4 随机变量的分布函数 §5 连续型随机变量 §6 均匀分布和指数分布 §7 正态分布 §8 随机变量函数的分布

§1 随机变量的数学期望 §2 随机变量函数的数学期望 §3 随机变量的方差 §4 协方差与相关系数 §5 独立性与不相关性、矩

§1 假设检验的概念与步骤 §2 一个正态总体的假设检验 §3 两个正态总体的假设检验

§1 一元线性回归 §2 曲线回归 §3 多元线性回归

1、了解随机变量的概念； 2、理解离散型随机变量的概念及其分布律的概念和性质； 3、理解连续型随机变量的概念及其概率密度函数的概念和性质；