7.3区间估计 引例已知X~N(μ,1) μ的无偏、有效点估计为 常数 随机变量 不同样本算得的μ的估计值不同, 因此除了给出μ的点估计外,还希望根据 所给的样本确定一个随机区间,使其包含 参数真值的概率达到指定的要求

(1) 均匀分布 U ab (,) (Uniform distribution) a. 定义X 的概率密度密度为

常用的离散型随机变量 ①单点分布a.随机变量Ⅹ以概率1取常数C.记为

1.离散随机变量的数学期望 定义：设离散型随机变量

连续型随机变量的概率密度 1)定义:如果对于随机变量 X 的分布函数 F(x)存在非负函数 ϕ( ) x ，使对于任意实数 x, x ∈R

一、抽样数据的描述统计 二、随机变量及其概率分布 三、随机变量的数学期望 四、随机变量的方差 五、常用随机变量的分布 六、应用案例

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

在一次试验中，事件发生的可能性究竟有多大？

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题

3.1. 甲、乙两台机器一天中出现次品的概率分布分别为：