第三节协方差及相关系数 对多维随机变量,随机变量的数学期望和方差只反了各自的平均值与偏离程度,并 没能反映随机变量之间的关系.本节将要讨论的协方差是反映随机变量之间依赖关系的一 个数字特征

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

本文提出的一种多变量自寻优闭环移动极点自校正控制算法的基本策略是:在控制过程中,以多变量广义最小方差为目标,自动移动闭环极点,且使其在控制量允许的范围内,闭环极点处在理想位置的系统。这样不仅能实现最优控制,且具有极点配置的鲁棒性

随机变量的数学期望是对随机变量取值水平的综合评价,而随机变量取值的稳定性是 判断随机现象性质的另一个十分重要的指标

上一讲我们介绍了随机变量的数学期 望,它体现了随机变量取值的平均水平, 是随机变量的一个重要的数字特征. 但是在一些场合,仅仅知道平均值是 不够的

定理1独立同分布的中心极限定理 设随机变量序列X,X2,Xn 独立同一分布,且有期望和方差: E(X)=,D(X)=2>0,k=12,… 则对于任意实数x

本文结合极点配置的基本设计思想,提出了一类具有输出跟踪的多变量自校正控制算法。该算法将工程应用中提出的要求与系统的性能指标联系起来,实现了闭环极点配置的广义最小方差控制,而性能指标中加权多项式矩阵R(z-1)的选取是根据使闭环系统输出对参考信号实现稳态无偏跟踪的原则进行的。进而运用Martingle收敛理论对算法进行了研究,导出了控制器的无偏收敛条件。数字仿真研究表明了该算法的可行性和有效性

第七章假设检验 第一节假设检验基本原理 第二节总体均值、比例和方差的假设检验 第三节假设检验中的其他问题

1.背景 ? 你见过轧钢吗? 把粗大的钢坯变成合格的钢材(如钢筋, 钢板),通常要经过两道工序,第一道是粗 轧(热轧),形成钢材的雏形;第二道是精轧 (冷轧),得到规定长度的钢材,即成品. 粗轧的长度是随机的,大体上服从正态分 布,其均值可由轧机调整,方差则由设备 的精度决定,不能随意调整

西安电子科技大学：《概率论与数理统计》课程教学课件（讲稿）第七章 参数估计 7.4 区间估计 7.5 正态总体均值和方差的区间估计 7.6（0－1）分布参数的区间估计 7.7 单侧置信区间