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一、二维连续型随机变量的概念 1.定义:设F(x,y)是二维随机变量(X,的联合分布函数,如果存在非负可积函数f(x,y),使 得对于任意实数xy有F(,y)=f(u)dud则称(,是二维连续型随机变量,称fxy)为 (X,的联合概率密度或密度函数
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一、二维离散型随机变量函数的分布 设(X,Y)是二维离散型随机变量,g(x,y)是二元连续函数,则Z=g(X,)为一元离散型随机变量
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一、二维随机变量的概念及其分布函数 1.概念 定义 1.设是随机试验E的样本空间,X(a),y(a)是定义在上的随机变量,称有序组 (X,)为二维随机变量或二维随机向量,简记为R.v(x,y)。称(Xx2x)为n维随机变量或 n维随机向量
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一、条件概率 在许多实际问题中,除了考虑P(B)外,还需要考虑已知事件A发生的条件下,事件B发生的 条件概率,我们称这种概率为事件A发生的条件下事件B发生的条件概率,记为P(BA)
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一、随机事件与样本空间 1.随机试验 定义1满足下列条件的试验称为随机试验(用E表示) ①在相同条件下可以重复进行; ②每次试验的结果有多个,并且事先知道所有可能发生的结果; ③每次试验的具体结果不能事先确定;
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9.1 分类数据与X2统计量 9.2 拟合优度 检验 9.3 列联分析:独立性检验 9.4 列联表中的相关度量 9.5 列联分析中应注意的问题
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本章从解析函数的导数的几何意义引出保形映照的概念,着重讨论常用的分式线性函 数所构成的保形映照的特性
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一、置信区间的概念 定义:设总体分布函数F(x,0含有一个未知参数0,对给定的a(0
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由于很多总体都是正态总体,所以正态总体参数的假设检验尤为重要,利用上一节课讲过的 方法和正态总体的均值方差函数的性质,可导出下列检验表
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第一部分 课程综述 第二部分 课程教学内容 第一章 绪论 第二章 统计数据的搜集与整理 第三章 数据分布特征的描述 第四章 时间数列分析 第五章 统计指数 第六章 抽样与抽样估计 第七章 假设检验 第八章 相关与回归分析 第九章 国民经济统计概述
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