统计推断的另一类重要问题是假设检验问题. 在总体的分布函数完全未知或只知其形式,但 不知道参数的情况,为了推断总体的某些未知 特性,提出某些关于总体的假设.例如,提出总 体服从泊松分布的假设,又如,对正态总体提 出数学期望等于μ的假设等.我们是要根据样 本对所提出的假设作出是接受,还是拒绝的决 策.假设检验是作出这一决策的过程

§ 7-1基本术语与基本假设 § 7-2最概然分布与Boltzmann分布 § 7-3热力学量的统计热力学关系式 § 7-4粒子配分函数的计算 § 7-5理想气体的热力学性质

• 1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 • 2. 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的 代表值或中心值 • 3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度 值 • 4. 低层次数据的集中趋势测度值适用于高 层次的测量数据，反过来，高层次数据的 集中趋势测度值并不适用于低层次的测量 数据 • 5. 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋 势，要根据所掌握的数据的类型来确定

前面讨论了随机变量的分布函数,从中知道随机变量的分布函数能完整地描述随机变 量的统计规律性 但在许多实际问题中,人们并不需要去全面考察随机变量的变化情况,而只要知道它的 某些数字特征即可

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

3.1随机变量的概念 前面我们研究了随机事件及其概率,本章我们将在 这个基础上进一步研究随机变量及其分布 现在先研究随机变量的概念,它是概率论中最基本 的概念之一

1、了解随机变量的概念； 2、理解离散型随机变量的概念及其分布律的概念和性质； 3、理解连续型随机变量的概念及其概率密度函数的概念和性质；

一、二维随机变量的分布函数 二、二维离散型随机变量 三、二维连续型随机变量 四、课堂练习 五、小结 布置作业

2.4随机变量的函数及其分布 一、随机变量的函数 问题的由来 很多实际问题中需要研究以随机变量为自 变量的函数

§12-1 分子运动的基本概念 §12-2 气体分子的热运动 §12-3 统计规律的特征 §12-4 理想气体的压强公式 §12-5 麦克斯韦速率分布律 §12-6 温度的微观本质 §12-7 能量均分定理 §12-8 玻耳兹曼分布律 §12-10 气体分子的碰撞和平均自由程