第一章 事件与概率 第二章 随机变量及其分布 第三章 随机变量的数字特征 第四章 数理统计的基本概念及抽样分布 第五章 参数估计 第六章 假设检验

《概率论》课程教学资源（教案讲义）第三章 随机向量及其概率分布 3.3 独立性 3.4 随机向量函数及其分布 3.5 顺序统计量

在前四章里我们讨论了概率论的基本概念与方法,从中我们 学到一条基本的道理,随机变量及其所伴随的概率分布全面描述 了随机现象的统计规律性但是在实际中一个随机现象所服从的 分布是什么概型可能完全不知道,或者由于随机现象的某些事实 而知道其概型,但不知其分布函数中所含的参数.这些反而正是研 究者所希望了解的,是研究的目的

1.概括分析:概率论是数理统计的理论基础,本节是概率论中的最基本的与最基 础的内容之一学习本节,要求学生掌握随机事件、样本空间、事件域、布尔代数等基本 概念,了解事件之间的关系和事件之间的一些运算

2.1 1、Statistical or random experiment 2、Sample space or population Sample point, event 2.2 Stochastic or random variable (r. v.) 2.3 Probability 2.4 R.V. and probability density function

一、 商业电子表格制模（Excel) 二、 概率与统计简介 三、基础运筹学 四、数据挖掘技术

数理统计是运用概率论的知识,研究如何有效地对带有随机性影响的数据进行收集、整理、 分析和推断的学科,由于随机性现象广泛存在于工、农业生产、工程技术、自然科学和社会科学 等领域中,因此数理统计有着最广泛的应用

一、连续型随机变量及其概率密度 定义如果对随机变量X的分布函数F(x),存非负可积函数f(x)使得对于任意实数x有 F(x)=(X sx)= s()则称X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数简称为概率密度或密度函数

华中科技大学：《概率论与数理统计》课程电子教案（讲义）第六章 数理统计的基本概念 §6.1 总体与样本 §6.2 抽样分布（1/2）

华中科技大学：《概率论与数理统计》课程电子教案（讲义）第六章 数理统计的基本概念 §6.2 抽样分布（2/2）、第七章 参数估计 §7.1 参数估计的概念 §7.2 点估计