在前一讲中,我们介绍了有关随机现象的 些基本概念,并说明了概率的含义和统计计算 方法。回忆一下,代表随机现象的样本空间, A为所关心或感兴趣的事件,P(A)为其发生的概 率大小 在本讲,我们将介绍两个简单,但非常有 用的概率模型

第六讲随机变量及其分布(二） 2.连续型随机变量

一、理解并能应用统计思想 二、熟练掌握常用方法: 三、假设检验、方差分析、回归分析、实验设计等 四、了解其它统计方法的适用范围、限制条件等 1.1 随机现象与统计规律性 1.2 样本空间与事件 1.3 概率 1.4 概率的运算 1.5 独立性 1.6 全概公式

n(元)维随机变量(向量) 称同一个样本空间Ω上的n个随机变量 X1,2,…,Xn构成的n维向量(X1,2,Xn) 为Ω上的n维随机变量(向量) 注:一维随机变量即为上一节介绍的随机变量, 二维及二维以上的随机变量称为多维随机变量

任意两个随机变量X和Y的协方差,记为Cov(X,,定义为

在前面的课程中,我们讨论了随机变量及 其分布,如果知道了随机变量X的概率分布, 那么X的全部概率特征也就知道了。 然而,在实际问题中,概率分布一般是较 难确定的.而在一些实际应用中,人们并不需 要知道随机变量的一切概率性质,只要知道它 的某些数字特征就够了

中心极限定理的客观背景 在实际问题中,常常需要考虑许多随机 因素所产生总影响

第一章：引言 第二章：概率论与数理统计基础知识 第三章：测量不确定度基础 第四章：测量不确定度的评定 第五章：测量不确定度应用实例

信号是消息的载体,而信息是其内涵。 根据概率论知识,信息量 与消息出现的概率P(x)之间的关系应为

本节要求掌握单因素实验的方差分析的基本方法和 步骤。 在科学试验和生产实际中,影响一事物的因素往往 是很多的。例如,在化工生产中,有原料成分、原料剂 量、催化剂、反应温度、压力、溶液浓度、反应时间、 机器设备及操作人员的水平等因素