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研究的主要问题：1有关单因素和多因素非简单试验的统计分析方法多处理的正态总体参数估计和均值比较。2.对输入变量与试验指标之间存在的统计因果关系和协同变异问题进行统计分析的方法回归分析和相关分析

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参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法。当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性

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1. 已知随机变量 X服从参数为1/2的指数分布，则随机变量 Z=3X-2的数学期望E（Z）=（）

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用来刻画随机变量的特征的量，叫做随机变量的数字特征。这些数字特征虽不能完整地描述随机变量的统计规律，但刻画了随机变量在某些方面的重要特征。随机变量的常用的几个数字特征为：数学期望、方差、标准差、协方差、相关系数、矩和协方差矩阵

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一、分布函数的概念定义对任意实数x，称F(x)=P{X≤x}为R.V. X的分布函数。 F(x)为普通函数

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在本节中，我们重点讨论二维随机变量，三维或更多维的随机变量的许多概念和结论是二维随机变量的推广

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一、协方差如果X与Y相互独立，则 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=E[X-E(X)]E[Y-E(Y)]=0 因此，对于任意两个随机变量X与Y，若 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}≠0, 则随机变量X与Y不相互独立，从而说明X与Y之间有一定联系，因而给出如下定义

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定义称随机变量X,Y相互独立,若对任意a

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例设随机变量X1与X2相互独立，分别服从二项分布 B(n1 ,p)和B(n1 ,p)，求Y=X1+X2的概率分布. 解依题知X+Y的可能取值为0,1,2,...,n1+n2,因此对于k (k= 0,1,2,...,n1+n2 )，由独立性有

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二维随机变量(X,作为一个整体,具有联合分布函数F(x2y),而X,Y各自都是随机变量,它们也有自己的分布函数Fx(x),F().相对于二维随机变量(X,)的联合分布函数,我们分别称Fx(x),Fr() 为X和Y的边缘分布函数。相应地,也有边缘概率密度和边缘分布律的概念。我们将它们统称为边缘分布

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