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2.1随机变量的直观意义与定义 一、随机变量定义 随机变量的实例 上述变量都定义在样本空间上具有以下特点: (1)变量的取值由随机试验的结果来确定; (2)取各数值的可能性大小有确定的统计规律性
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第五章大数定律与中心极限定理 本章要解决的问题 答复 1.为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计? 2.为何能以样本均值作为总体期望的估计? 3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位? 4.大样本统计推断的理论基础是什么?
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按照秘密的替换方案,将明文中的每个字母换成指定字母。练习:统计各字母在文章中的出现频率。破译轮换周期p:将密文向后移动k位之后与原来比较,统计重码率V.k
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§7.1 粒子数按能级的统计分布原子的激发 §7.2 自发辐射 受激辐射和吸收 §7.3 粒子数反转 §7.4 增益系数
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统计表的设计 1.合理安排结构 2.表头包括表号、总标题和数据单位 3.总标题内容应满足3要e 4.数据计量单位相同时,在表的右上角标明
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本章主要内容 1、了解数据、总体、样本的含义及随机抽样的一般方法; 2、掌握排列图、因果分析图的作图方法和应用; 3、掌握分层法、统计图表法的应用 4、了解直方图的原理、作用、作图方法及应用
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1点估计 设总体X的分布函数F(x)的形式为已知,θ是待估参数。 X1…Xn是X的一个样本,x1…xn是相应的样本值。 点估计问题: 构造一个适当的统计量(X1…,Xn),用它的观察值 0(x1,…xn)来估计未知参数 我们称(X1,…,Xn)为0的估计量;称0(x1,xn) 为θ估计值
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第一章 事件与概率 第二章 离散型随机变量 第三章 连续型随机变量 第四章 大数定律与中心极限定理 第五章 数理统计的基本概念 第六章 点估计 第七章 假设检验 第八章 方差分析和回归分析
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自学要点: 一.研究对象:大量粒子组成的体系 近独立:粒子相互作用能<粒子自身能量:E= 粒子间微弱相互作用能够使其在足够长时间内实现平衡
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参数估计的内容: 1、点估计(Point Estination):估计未知参数的值 2、区间估计(Interval Estimation):估计未知参数的估计值的精确性和可靠性 0=θ+△ 本章介绍统计学中的参数估计的一些基本概念和方法
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