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1.2概率的直观意义及其运算 一、概率直观意义 随机事件发生的可能性大小是一个客观存在的量
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3.1随机变量的概念 前面我们研究了随机事件及其概率,本章我们将在 这个基础上进一步研究随机变量及其分布 现在先研究随机变量的概念,它是概率论中最基本 的概念之一
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与其他总体相比,正态总体参数的置信区间是最完善的应用也最广泛。在构造正态总体参数的置信区间的过程中,t分布、x2分布、F分布以及标准正态分布N(1扮演了重要角色
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上节中我们讨论单正态总体的参数假设检验,基于同样的思想,本节将考虑双正态总 体的参数假设检验.与单正态总体的参数假设检验不同的是,这里所关心的不是逐一对每 个参数的值作假设检验,而是着重考虑两个总体之间的差异,即两个总体的均值或方差是 否相等
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棣莫佛.A.(1667~1754) 棣莫佛是分析三角和概率论的先驱,1667年5月生于法国维 特里—勒弗朗索瓦,1954年11月卒于伦敦原来是法国加尔 文 派教徒在新旧教斗争中被投入监狱,获释后于1685年移居 伦 敦在那里以担任家庭教师和保险事业顾问等终其一生他和 1牛顿及天文学家E哈雷友善,谙熟牛顿的流数术
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一、引例 设一箱中有红白两种颜色的球共100个,甲说这里有98个白球,乙从箱中任取一个, 发现是红球,问甲的说法是否正确?
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一、条件分布的概念 设X是一个随机变量,其分布函数为 Fx(x)=p{xx},-∞
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在实际应用中,有些随机变量往往是两个或两个以上随机变量的函数例如,考虑全 国年龄在40岁以上的人群,用X和Y分别表示一个人的年龄和体重,Z表示这个人的血 压,并且已知Z与X,Y的函数关系式 Z=8(X,), 现希望通过(X,Y)的分布来确定Z的分布.此类问题就是我们将要讨论的两个随机向量函 数的分布问题 在本节中,我们重点讨论两种特殊的函数关系:
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一、连续型随机变量及其概率密度 定义如果对随机变量X的分布函数F(x),存非负可积函数f(x)使得对于任意实数x有 F(x)=(X sx)= s()则称X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数简称为概率密度或密度函数
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一、两个事件的独立性 定义若两事件A,B满足(AB)=P(A)P(B) (1)则称A,B独立,或称A,B相互独立注:当P(A)>0,P(B)>0时,A,B相互独立与A,B互不相容不能同时成立.但与S既相互独立又互不相容(自证)定理1设A,B是两事件,且P(A)>0,若AB相互独立,则(AB)=P(A).反之亦然定理2设事件A,B相互独立则下列各对事件也相互独立:A与B,A与B,A与B
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