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第一章 概率论基础 第二章 样本 第三章 回归分析 第四章 方差分析与试验没计 第五章 函数计算 第六章 线性计算
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一、基本概念总结 1、概念网络图
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第五讲习题课 一、复习和总结 二、习题选讲
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一、连续型随机变量的基本概念 离散型随机变量并不能描述所有的随机试验,对于可在某一区间内任意取值的随机变量X, 由于它的值不是集中在有限个或可列个点上因此只有知道其取值于任一区间上的概率P{a
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一、二维随机变量的概念及其分布函数 1.概念 定义 1.设是随机试验E的样本空间,X(a),y(a)是定义在上的随机变量,称有序组 (X,)为二维随机变量或二维随机向量,简记为R.v(x,y)。称(Xx2x)为n维随机变量或 n维随机向量
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一、二维离散型随机变量函数的分布 设(X,Y)是二维离散型随机变量,g(x,y)是二元连续函数,则Z=g(X,)为一元离散型随机变量
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一、参数估计含义 假设总体的分布类型已知,但其所含的某些参数未知,利用样本资料,对这些未知参数进行 估计称为参数估计。参数估计又分为点估计和区间估计,这次课我们讲点估计及其评价标准
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前面我们讲了参数估计,但在很多场合下我们并不需要对参数进行估计,而是要对总体的分 布或参数作某种检验,这就是我们假设检验要解决的问题
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一、分布拟合检验的方法 原假设Ho:F(x)=Fo(x)(X为离散时用分布律)
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一、随机试验 随机现象:在基本条件不变的情况下,一系列试 验或观察会得到不同的结果,在大量重复试验或 观察中又呈现某种固有的规律性(统计规律性)
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