1.方程+ysinx=e的任一解的最大存在区间必定是 dr 2.方程y\+4y=0的基本解组是 3.向量函数组Y1(x),Y2(x),…,n(x)在区间上线性相关的条件是在区间I上它们的朗斯基行列式W(x)=0

定积分研究的问题: 有界函数在有界区间上的积分. 广义积分研究的问题: 有界函数在无界区间上的积分（第 1 类）.无界函 数在有界区间上的积分（第 2 类）

2 假设检验 3 可信区间与假设检验的关系 4 STATA命令 1 区间估计

1. 估计量与估计值的概念 2. 点估计与区间估计的区别 3. 评价估计量优良性的标准 4. 一个总体参数的区间估计方法 5. 两个总体参数的区间估计方法 6. 样本容量的确定方法

譬如,在估计湖中鱼数的问题中,若 我们根据一个实际样本,得到鱼数N的极 大似然估计为1000条 实际上,N的真值可能大于1000条, 也可能小于1000条. 若我们能给出一个区间,在此区间 内我们合理地相信N的真值位于其中. 这样对鱼数的估计就有把握多了

5.1 参数估计的基本内容 5.2 总体均值区间估计 5.3 两均值之差的区间估计 5.4 总体比例区间估计 5.5 总体标准差及方差的估计

一只与区间长度有关,与区间的位置无关。即X落在两 个长度相等的区间内的概率相等。具有上述特点的随 机变量便是均匀分布的随机变量。 如:测量物体长度时读数的舍入误差服从均匀分 布。在(a,b)上随机掷质点

一、置信度与μ的置信区间 日常分析中测定次数是很有限的，总体平均值 自然不为人所知。但是随机误差的分布规律表明， 测定值总是在以μ为中心的一定范围内波动，并有 着向μ集中的趋势。因此，如何根据有限的测定结 果来估计μ可能存在的范围（称之为置信区间）是 有实际意义的。该范围愈小，说明测定值与μ愈接 近，即测定的准确度愈高。但由于测定次数毕竟较 少，由此计算出的置信区间也不可能以百分之百的 把握将μ包含在内，只能以一定的概率进行判断

譬如,在估计湖中鱼数的问题中,若 我们根据一个实际样本,得到鱼数N的极 大似然估计为1000条 实际上,N的真值可能大于1000条, 也可能小于1000条. 若我们能给出一个区间,在此区间 内我们合理地相信N的真值位于其中. 这样对鱼数的估计就有把握多了

点估计 点估计的优良性评判标准 置信区间 单正态总体下未知参数的置信区间 两个正态总体下未知参数的置信区间