一、主要内容 1. 随机变量的数学期望; 2. 随机变量函数的数学期望; 3. 数学期望的性质; 4. 随机变量的方差; 5. 随机变量函数的方差;

统计量都是随机变量，统计量的分布称为抽样分布。 定理 5.7 设随机变量 X1 , X 2 ,\, X n 相互独立，且 ~ ( , ) 2 Xi N µ i σ i (i = 1,2,\n)

1．理解总体、个体、简单随机样本和统计量的概念，掌握样本均值、样本方差及样本矩的计算

一. 随机变量的定义： 例 2.1.考虑“抛硬币”试验: Ω = {正面 H，反面 T}； 引入变量：

一、 一个随机变量的函数的分布 例如：已知分子运动速度V 的分布，要求分子动能

一、教学要求： 1、 掌握随机变量的数学期望和方差的概念、性质及计算 ； 2、 掌握随机变量函数的期望 ；

一． 二维随机变量与分布函数 定义：X= (X1, X2 ,\, Xn ) T 的分布函数定义为：

一、主要内容 1．假设检验的基本概念，假设检验可能产生的两类错误，假设检验的基本步骤； 2．单个正态总体均值与方差假设检验方法; 3．两个正态总体的均值差与方差比假设检验方法；

一．事件的关系 1．包含和相等： 包含：记为 A ⊂ B，称为 B 包含 A。表示 A 发生必然导致 B 发生

概率统计是研究随机现象统计规律性的学科。所谓随机现象是指在一定条件下，可能 发生也可能不发生的现象，具有不确定性。而另一类必然现象是指在一定条件下，必然发生 的现象，具有确定性。概率统计试图揭示随机现象的统计规律性，即大量重复试验所呈现出 的内在规律性。随机现象可通过随机试验产生，所谓随机试验就是满足下列条件的试验：