要点：掌握概率、概率分布和随机变量等的基本概念。重 点区分清楚总体和样本。 2.1一些符号 2.2实验、样本空间、样本点和事件 2.3随机变量 2.4概率 2.5随机变量及其概率分布 2.6多元概率密度函数 2.7总结

1. 将一枚均匀的硬币抛两次，事件 A, B,C 分别表示“第一次出现正面”，“两次 出现同一面”，“至少有一次出现正面”。试写出样本空间及事件 A, B,C 中的样本 点

一、随机向量的概念 多维随机变量也就是多个随机取值的变量,也称为随机向量。定义如果随机变量X1…Xn定义在同一概率空间(,3,P)上,则称

基础实验1 离散型随机变量 基础实验2 连续型随机变量 基础实验3 数字特征 基础实验4 估计理论 基础实验5 假设检验 专题实验1 线性回归问题 专题实验2 沙岩体空间分布 专题实验3 Buffon实验 专题实验4 订票问题 专题实验5 童售票策略问题 专题实验6独家销售商品广告问题 专题实验7 最佳检验中N的确定 专题实验8 毒品走私问题

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

由于 MATLAB面向矩阵,所以它很容易对数据集合进行统计分析。按规定,数据集存 储在面向列的矩阵里。也就是,一个矩阵的每一列代表不同的被测变量,每一行代表各个样 本或观察值。例如,让我们假定,一个月31天的三城市每日高温(单位为C)被记录,并赋 给脚本M文件中 temps的变量,在精通 MATLAB工具箱里取名为 mmtemp运行M文 件,把变量 temps放在 MATLAB工作空间里

一、二维随机变量的概念及其分布函数 1.概念 定义 1.设是随机试验E的样本空间,X(a),y(a)是定义在上的随机变量,称有序组 (X,)为二维随机变量或二维随机向量,简记为R.v(x,y)。称(Xx2x)为n维随机变量或 n维随机向量

由于 MATLAB面向矩阵,所以它很容易对数据集合进行统计分析。按规定,数据集存 储在面向列的矩阵里。也就是,一个矩阵的每一列代表不同的被测变量,每一行代表各个样 本或观察值。例如,让我们假定,一个月31天的三城市每日高温(单位为)被记录,并赋 给脚本M文件中 temps的变量,在精通 MATLAB工具箱里取名为 mmtemp.运行M文 件,把变量 temps放在 MATLAB工作空间里。这样,变量 temps包含:

在物理测量中,使用某种合适的测量工具测量物体所获得的数量资料(即数值与单位)可 以对所要测量物体的属性给出明确的意义。但在教学测量中,用分数描述行为反应的心理属 性,它的意义就不那么明确了。例如,学生的某次数学测验成绩是依赖他们掌握语文或物理 的知识和能力所得到的,那么这次数学成绩在很大程度上并不能反映所要测量的逻辑思维、 运算和空间想象等方面的心理属性

复习 抽样定理——两类 参数估计一—已知含有未知参数θ总体的分布函数为F(x;0),利用总体的抽样样本X1,X2,…,Xn对参数θ或θ的某已知函数g(θ)作出估计 区间估计设法得到参数空间的一个取值范围,使待估参数以较大的概率含于其内点估计—构造适当的统计量0(X1,X2,…Xn)得到θ的估计值 矩估计法一用样本矩估计总体短