基本概念 用点估计来估计总体参数,即使是无偏有效 的估计量,也会由于样本的随机性,从一个 样本算得估计量的值不一定恰是所要估计 的参数真值.而且,即使真正相等,由于参数 值本身是未知的,也无从肯定这种相等.到 底二者相差多少呢?这个问题换一种提法就 是,根据估计量的分布,在一定的可靠程度 下,指出被估计的总体参数所在的可能数值 范围.这就是参数的区间估计问题

总体 总体是指的一个随机变量X 、 样本 样本是指的与总体X的分布完全一样的n个 相互独立的一组随机变量Xx2n其中n 称为样本容量、而对样本做一次观察得到的具体的试验数 据,称作样本值,用小写字母1x2xn表示

切贝谢夫不等式 设随机变量ξ有期望值Eξ及方差Dξ,则任给

协方差的计算 在已知两个随机变量ξ和η的联合分布的情况下怎 样计算它们的协方差cov(5n)呢,这一点书上并没有明讲

定性的思考 通常人们在研究单个的随机变量的时候,并 不关心它们的分布,而是关心它们的数学期 望和方差,这也是因为分布携带了太多的信 息,很难给人们一个快捷的印象. 而人们在研究两个随机变量的关系的时候, 也不关心它们的联合分布,这是携带了更多 信息的内容.人们关心的是,这两个随机变 量是联系非常紧密呢?还是毫无关系?即相 互独立?人们希望用一个数字就能够在相当 程度上描述两个随机变量的联系程度

通常求出随机变量的分布并不是一件容易的事,而人们更关心的是用一些数字来表示随机变量的特点,这些与随机变量有关的数字,就是随机变量的数字特征.最常用的数字特征为数学期望,方差和相关系数

定义2.5如果每次试验的结果对应着一组确 定的实数(1525),它们是随试验结果 不同而变化的n个随机变量,并且对任何一 组实数x12xn事件 \515x25xn\有确定的概率,则称 n个随机变量的整体(525)为一个n元 随机变量(或n元随机向量) 定义2.6称n元函数

问题1极大似然估计具有不变性,矩估计 是否也具有? 答否 例如服从反射正态分布,其p.d.f为 20 现用矩法分别对和作估计

仿P.191~192求得ESX 与题无关,等于没求! 正确求解 6-2(1) - x怎能取两项概率?

2-4(1)RXk这仅是一个概率 不是所求分布! X1 2...n P 461)3这也不是分布 归一性不成立 44 正确解