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许宝禄(1910~1970) 中国现代数学家,统计学家,1910年4月生于北京,1928年入 燕 京大学学习,1930年转入清华大学攻数学毕业后在北京大学 任助教,1936年赴英国留学在伦敦大学读研究生,同时又在 剑 桥大学学习获哲学博士和科学博士学位.1940年回国任北京 大学教授,执教于西南联合大学.1945年再次出国先后在美 国
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一、总体均值的假设检验 当检验关于总体均值(数学期望)的假设时,该总体中的另一个参数,即方差2是 否已知,会影响到对于检验统计量的选择,故下面分两种情形进行讨论
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为了全面研究随机试验的结果,揭示随机现象 的统计规律性,将随机试验的结果与实数对应 起来,将随机试验的结果数量化,引入随机变 量的概念. 在随机试验完成时,人们常常不是关心试验结 果本身,而是对于试验结果联系着的某个数感 兴趣
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第四章随机变量的数字特征 数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出
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本书内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等.书中选入了部分在理论和应用上重要,但一般认为超出本课程范围的材料,以备教者和学者选择
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一、置信区间的概念 定义:设总体分布函数F(x,0含有一个未知参数0,对给定的a(0
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•第1.1节 随机事件及其运算 •第1.3节 条件概率与乘法公式 •第1.2节 概率的定义及性质 •第1.4节 全概率公式和贝叶斯公式 •第1.5节 独立性及其应用
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前面讨论了随机变量的分布函数,从中知道随机变量的分布函数能完整地描述随机变 量的统计规律性 但在许多实际问题中,人们并不需要去全面考察随机变量的变化情况,而只要知道它的 某些数字特征即可
文档格式:PDF 文档大小:2.54MB 文档页数:23
一、抽样数据的描述统计 二、随机变量及其概率分布 三、随机变量的数学期望 四、随机变量的方差 五、常用随机变量的分布 六、应用案例
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一、概率的定义 一个随机事件在一次试验中可能发生,也可能不发生,但我们希望知道事件发生的可能性大 小,并且用数来刻划它。我们称用来刻画事件发生可能性大小的数为事件发生的概率。在概率论 发展初期,概率是用频率来定义,称为概率的统计定义。它的优点是比较直观,但是通过频率来 求概率,需要做的试验次数多、费时、费力,不严格,并且也不利于理论上的推广
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