前面讨论的总体分布中知参数的估计和检验都是假定总体分布类型已知，比如为正态总 体的前提下进行的，在实际应用时，总体的分布往往未知，首先应对总体分布类型进行推断， 如何对总体的分布进行推断呢，不难想象，我们可以由样本作经验分布函数的提示，对总体 分布类型作假设

1. MATLAB中概率分布函数 2. 二项分布实验 3. 泊松分布实验 4. 二项分布与泊松分布关系实验 5. 连续型随机变量分布实验 6. 随机变量的均值与方差 7. 逆累积分布函数实验 8. 中心极限定理实验

1、OLS估计量的概率分布 B的概率分布 首先,服从正态分布的随机变量的线性组合仍然 服从正态分布。 其次,B分别是的线性组合,因此B的概率分 布取决于随机误差项μ 因此在μ是正态分布的假设下,每一个B也 服从正态分布,其分布特征(密度函数)由其均值和方差唯 一决定

●t分布 ◎t分布也称“学生分布” ◎t分布是对称分布,以0为对称轴。 ①t分布是一个与自由度有关的分布

多元质量控制涉及到多元数据的整理和统计推断等复杂内 容。因此,掌握相应的多元统计概念和方法是讨论多元质量控制问 题的必要前提。 众所周知,一元统计质量控制是建立在一元正态分布基础上 的;因为在现实世界中产品和服务质量特性的统计量(随机变量) 大都服从或近似服从一元正态分布,或者它们的某种形式的极限 分布是…元正态分布同样,多元统计质量控制是以多元正态分布 理论为基础的;因为在现实世界中产品和服务的多重质量特性的 统计量(随机向量)都服从或近似服从多元正态分布,其某种形式 的极限分布也是多元正态分布因此,本章先用较大篇幅来讨论多 元正态变量的一些特征及多元正态样本函数的一些性质;

第四单元正态分布 一、学习目标 通过本节课的学习,了解正态分布的密度函数,标准正态分布及其密度函数、分布函数等概念,熟练进行正态分布的标准正态化,并熟练计算各种正态分布的概率值. 二、内容讲解 1.正态分布

第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节波松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布

一、正态分布(Normal Distribution) 二、概述: 三、正态分布是描述连续型变量值分布的曲线,许多医学资料服从正态分布。 四、直方图的频数分布与正态分布(见图2-4)

第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布

第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布