1检验的基本思想,掌握假设检验的基本步骤,了解假设检验可能产生的两种错误。 2了解单个与两个正态总体的均值与方差的假设检验

在前面关于随机变量及其分布的讨论中,我们较仔 细地讨论了随机变量的概率分布,我们看到随机变 量的概率分布(分布函数或分布列和概率密度)是随 机变量的概率性质最完整的刻划,是能够完整地描 述随机变量的统计规律的

1.2概率的定义及计算 历史上概率的三次定义 1、古典定义概率的最初定义 2、统计定义基于频率的定义 3、公理化定义1930年后由前 苏联数学家柯尔莫哥洛夫给出

概率论与数理统计是研究随机现象统计 规律性的学科.随机现象的规律性只有在相 同的条件下进行大量重复试验时才会呈现出 来.也就是说,要从随机现象中去寻求必然 的法则,应该研究大量随机现象

前面介绍的参数检验是已知总体分布函数的类型对 未知参数进行假设检验。在实际问题中常常不能预知 总体的分布,这时在进行参数检验之前,先要对总体 的分布类型进行假设检验,这一类假设检验称之为分 布函数的拟合检验

第一节、二维随机变量 第二节 二维离散型随机变量 第三节 二维连续型随机变量 第四节 条件分布 第五节 相互独立的随机变量 第六节 N 维随机变量

本节要求掌握单因素实验的方差分析的基本方法和 步骤。 在科学试验和生产实际中,影响一事物的因素往往 是很多的。例如,在化工生产中,有原料成分、原料剂 量、催化剂、反应温度、压力、溶液浓度、反应时间、 机器设备及操作人员的水平等因素

第一节 随机试验 二、事件的关系与运算 一、随机事件 第二节 频率与概率 一、频率 二、概率 第三节 古典概型 一、古典概率 二、几何概率

3.1数学期望与方差 一、随机变量的数学期望

3.5条件数学期望与方差 一、条件数学期望概念