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《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)辛钦
文档格式:DOC 文档大小:19KB 文档页数:1
辛钦,A..(1894~1959) 苏联数学家与数学教育家现代概率论的奠基者之一在分析 学、数论及概率论对统计力学的应用方面有重要贡献 辛钦1894年7月生于莫斯科1959年11月卒于莫斯科他 1916年毕业于莫斯科大学并先后在本校及苏联科学院捷克 洛夫数学研究所工作,1927年成为教授,1939年当选为苏联 科
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)第六章 参数估计(6.1)点估计问题概述
文档格式:DOC 文档大小:499.5KB 文档页数:7
一、点估计的概念 设X1,X2,…,Xn是取自总体X的一个样本,x1,x,,xn是相应的一个样本值.日是总 n 体分布中的未知参数,为估计未知参数,需构造一个适当的统计量 (x1,x2,,n) 然后用其观察值 0(x1,x2,…xn) 来估计θ的值
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章(8.3)主成分分析
文档格式:PPT 文档大小:438.5KB 文档页数:24
多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析
大学数学学习辅导丛书:《概率论与数理统计习题全解指南》PDF电子书(浙江大学,第二、三版)
文档格式:PDF 文档大小:4.76MB 文档页数:343
第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布… 第四章 随机变量的数字特征94 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 方差分析(6.2)两因素方差分析
文档格式:PPT 文档大小:1.2MB 文档页数:52
两因素方差分析是讨论两因素试验的统计推断问题。本 文分非重复试验和重复试验两种情形进行讨论。 一、两因素非重复试验的方差分析 设有两个因素A,B,因素A有r个不同水平: A,A2…,A,;因素B有s个不同水平:B1,B2…,B 在A,B的每一种组合水平(A,B)下作一次试验,试验 结果为X,=(i=1,…,r,j=1,2,,),所有X,相互独立
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 方差分析(6.1)单因素方差分析
文档格式:PPT 文档大小:639.5KB 文档页数:32
通常把生产实践与科学实验中的结果,如产品的性能, 产量等统称为指标,影响指标的因素用A,B,C,…,表示。 因素在试验中所取的不同状态称为水平,因素4的不同水 平用A1,A2表示。 在一项试验中,如果让一个因素的水平变化,其他因素 水平保持不变,这样的试验叫做单因素试验。处理单因 素试验的统计推断问题称为单因素方差分析或一元方差 分析。类似地可定义多因素方差分析。本节先介绍单因 素方差分析
电子科技大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 随机变量及其分布(2.1)随机变量的直观意义与定义
文档格式:PPT 文档大小:622KB 文档页数:41
2.1随机变量的直观意义与定义 一、随机变量定义 随机变量的实例 上述变量都定义在样本空间上具有以下特点: (1)变量的取值由随机试验的结果来确定; (2)取各数值的可能性大小有确定的统计规律性
《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 随机变量的数字特征与极限定理
文档格式:PPT 文档大小:1MB 文档页数:184
在前面关于随机变量及其分布的讨论中,我们较仔 细地讨论了随机变量的概率分布,我们看到随机变 量的概率分布(分布函数或分布列和概率密度)是随 机变量的概率性质最完整的刻划,是能够完整地描 述随机变量的统计规律的
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 假设检验(5.1)假设检验的基本概念
文档格式:PPT 文档大小:727KB 文档页数:43
在本讲中,我们将讨论不同于参数估计的另一类重要的统计推断问题.这就是根据样本的信息检验关于总体的某个假设是否正确.这类问题称作假设检验问题
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章(4.2)贝叶斯估计
文档格式:PPT 文档大小:806.5KB 文档页数:28
在一个统计决策问题中,可供选择的决策函 数往往很多,自然希望寻找使风险最小的决策函 数,然而在这种意义下的最优决策函数往往是不 存在的。这是因为风险函数R(,d)是既依赖于参 数又依赖于决策函数d的二元函数,它往往会 使得在某些处决策函数1的风险函数值较小; 而在另一些θ处决策函数a2的风险函数值较小。要解这个问题,就要建立一个整体指标的比较准则
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