一、二维随机变量 二、联合分布 三、边缘分布 四、条件分布 五、相互独立的随机变量 六、两个随机变量函数的分布

3.4二维r..函数的分布 问题已知r(X,Y)的概率分布, g(x,y)为已知的二元函数, 求Z=8(X,Y)的概率分布 方法转化为(X,Y)的事件

在实际应用中,有些随机变量往往是两个或两个以上随机变量的函数例如,考虑全 国年龄在40岁以上的人群,用X和Y分别表示一个人的年龄和体重,Z表示这个人的血 压,并且已知Z与X,Y的函数关系式 Z=8(X,), 现希望通过(X,Y)的分布来确定Z的分布.此类问题就是我们将要讨论的两个随机向量函 数的分布问题 在本节中,我们重点讨论两种特殊的函数关系:

二维离散r.v的条件分布律 设二维离散型r.v.(X,Y)的分布 若-XO 记作 则称y)) j12 9 为在X=x1的条件下,Y的条件分布律

一、目的要求 明确相对数指标含义，能区分常用相对数指标的类型； 掌握二项分布、Poisson分布和正态分布的特征及其应用； 通过试验观察和验证随机变量的分布特征

1 Poisson分布的概念与特性 3 Poisson分布样本均数与总体均数的比较 4 Poisson分布两样本均数的比较 5 STATA计算 2 Poisson分布总体均数的估计

一、目的要求 1、 明确相对数指标含义，能区分常用相对数指标的类型； 2、 掌握二项分布、Poisson分布和正态分布的特征及其应用； 3、 通过试验观察和验证随机变量的分布特征

假设检验是统计推断的另一个重要的组成部 分。它分为参数检验与非参数检验。参数检验是 已知总体X的分布函数F(x,0)的分布形式,对总 体分布函数中的未知参数θ提出某种假设,然后 利用样本X1,X2,Xn提供的信息对所提出的假设 进行检验,根据检验的结果对所提出的假设作出 拒绝或接受的判断。非参数检验是指总体X的分 布函数表达式F(x)不知道时,假设总体X的分布 函数为某个指定的分布函数F(x),问怎样利用 子样X1X2,Xn提供的信息来对所提出的假设作 出判断,是拒绝或接受

(一)最佳选择题 1.描述一组偏态分布资料的变异度,以()指标较好。 A.全距 B.标准差 C.变异系数 D.四分位数间距 E.方差 2.用均数和标准差可以全面描述()资料的特征。 A.正偏态分布 B.负偏态分布 C.正态分布 D.对称分布

本章主要讲述样本,总体,参数与参数空间;直方图与经验分布函数;统计 内容量,x2分布,t分布和F分布;分位数;正态总体的抽样分布等内容