习题一第3题用步枪射击目标5次,设Ai为\第 次击中目标\i=1,2,3,4,5),B为\5次中击中次 数大于2\,用文字叙述下列事件:

7.3区间估计 引例已知X~N(μ,1) μ的无偏、有效点估计为 常数 随机变量 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

教学目的: 通过本节内容的教学,使学生: 1、明确极大似然估计法是在总体分布类型已知的情况下的一种常 用的参数估计方法; 2、理解极大似然思想; 3、掌握求极大似然估计值的一般步骤,会求常见分布参数的极大 似然估计值

总体 总体是指的一个随机变量X 、 样本 样本是指的与总体X的分布完全一样的n个 相互独立的一组随机变量Xx2n其中n 称为样本容量、而对样本做一次观察得到的具体的试验数 据,称作样本值,用小写字母1x2xn表示

第四章随机变量的数字特征 4-2方差 在实际问题中常关心随机变量与均值的 偏离程度,可用EX-EX|,但不方便;所以 通常用E(X-EX)2来度量随机变量X与其均 值EX的偏离程度。 1、定义 设X是随机变量,若E(X-EX)2存在,称其 为随机变量X的方差,记作DX,Var(X),即: DX=Var(X)=E(X-EX) 2.x称为标准差。 DX=E(X-E)2=(x-E)2p,离散型

7.2点估计的评价标准 对于同一个未知参数,不同的方法得到的估计量可能不同,于是提出问题 1.应该选用哪一种估计量? 2.用何标准来评价一个估计量的好坏? (1)无偏性 (2)有效性 (3)致性

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

一、填空题(满分15分) 1.已知P(B)=0.3,P(AB)=0.7,且A与B相互独立,则P(A)= 学 2.设随机变量X服从参数为的泊松分布,且P{X=0}=,则= 号: 3.设X~N(2,2),且P(2