假设检验是统计推断的另一个重要的组成部 分。它分为参数检验与非参数检验。参数检验是 已知总体X的分布函数F(x,0)的分布形式,对总 体分布函数中的未知参数θ提出某种假设,然后 利用样本X1,X2,Xn提供的信息对所提出的假设 进行检验,根据检验的结果对所提出的假设作出 拒绝或接受的判断。非参数检验是指总体X的分 布函数表达式F(x)不知道时,假设总体X的分布 函数为某个指定的分布函数F(x),问怎样利用 子样X1X2,Xn提供的信息来对所提出的假设作 出判断,是拒绝或接受

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

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

一、方差 二、标准差与变异系数 三、协方差与相关系数 四、矩

一、 Z = X + Y 的分布 二、 M=max(X,Y)及N=min(X,Y)的分布

一、离散型 二、连续型

《概率论数理统计》课程PPT教学课件：第五章 大数定理及中心极限定理 5.1 大数定理 5.2 中心极限定理

概率统计是从数量上来研究随机现象统计规律的,为了便于 数学上的推导和计算,必须把随机事件数量化,由于随机因素 的影响,使试验出现各种不同的结果,因而用来描述随机事件 量也随着以偶然的方式取不同的值,当把一个随机试验的不同 结果用一个变量来表示时,便得到随机变量。 引入随机变量之后,使我们有可能利用数学分析 的方法来研究随机试验。随机变量是研究随机试验 的有效工具

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

勒让德多项式 (一)、勒让德方程 (二)、勒让德方程的幂级数解 (三)、勒让德多项式 (四)、勒让德多项式的罗得利克公式(重点) (五)、勒让德多项式的积分表达式