第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布

1.1 排队系统概述 1.1.1 排队论发展历程 1.1.2 排队现象 1.1.3 排队系统的组成和特征 1.1.4 经典排队系统的符号表示 1.1.5 排队问题的求解 1.2 几个重要的概率分布 1.2.1 定长分布 1.2.2 负指数分布 1.2.3 爱尔郎（Erlang）分布 1.2.4 泊松（Poisson）分布 1.3 泊松过程 1.4 单服务者负指数分布排队系统的分析 1.4.1 系统中有个i 顾客的概率 1.4.2 系统的运行指标 1.5 Little 公式及其直观意义 1.5.1 Little 公式直观意义 1.5.2 Little 公式的证明 1.6 利用因数P的定义及其物理意义

一、抽样分布 有时,总体分布的类型虽然已知,但其中含有未知参数此时需对总体的未知参数或对 总体的重要数字特征(如数学期望、分差等)进行统计推断,此类问题称为参数统计推断在 参数统计推断问题中,常需利用总体的样本构造出合适的统计量,并使其服从或渐近地服从 已知的总体分布.统计学中泛称统计量分布为抽样分布

▪ 0-1分布 ▪ 超几何分布 ▪ 二项分布 ▪ 泊松分布

一、野生花卉资源自然分布中心 全球植物约有35万40万种,近六分之一具有观赏价值。 Miller将全球划分为七个气候型 1、地中海气候型是世界上多种秋植球根花卉的分布中心。 2、墨西哥气候型是一些春植球根花卉的自然分布中心。 3、欧洲气候型是某些耐寒性一、二年生草花及部分宿根花卉的分布中心。 4、热带气候型是不耐寒一年生花卉及热带花木类分布中心

随机变量的函数的分布 我们常常遇到一些随机变量,它们的分布往往难于直接得到(如滚珠体积的测量值等),但是与它们有关系的另一些随机变量,其分布却是容易知道的(如滚珠直径的测量值).因此,要 研究随机变量之间的关系,从而通过它们之间的关系,由已知的随机变量的分布求出与之有关的另一个随机变量的分布

1 Bernoulli试验和Bernoulli试验序列 2 二项分布定义 3 二项分布的条件 4 二项分布的概率函数 5 二项分布的特征

概率分布函数反映了随机变量的概率分布规律; 在概率论中处理概率分布时一般不涉及分布的物理来源,为 在实验数据分析中正确地掌握和运用这些分布函数,需要: 熟悉公式及运算规则 分布的物理意义;

前面介绍的各种统计假设的检验方法,几乎都假定了总 体服从正态分布,然后再由样本对分布参数进行检验。 但在实际问题中,有时不能预知总体服从什么分布,这 里就需要根据样本来检验关于总体分布的各种假设,这 就是分布的假设检验问题。在数理统计学中把不依赖于 分布的统计方法称为非参数统计方法

一、主要内容 （一）、一维随机变量及其分布 1. 随机变量的分布函数 2. 分布函数的性质 3. 离散型随机变量及其分布函数 4. 常见离散型随机变量及其分布律