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

对不同浇铸条件下的低碳钢连铸板坯进行了凝固钩（Hook）的特征研究，根据凝固钩的形貌概括了凝固钩的不同类型，统计了凝固钩周围气泡和夹杂物的分布，讨论了不同浇铸参数对铸坯凝固钩深度的影响，并通过Bikerman方程和弯月面凝固理论对凝固钩的不同特征进行了解释.结果表明：按形貌可将凝固钩分为完整叶状、双凝固钩、弯曲截断型和二次凝固型四种类型，其中二次凝固型的凝固钩出现的概率最高为46.8%，而完整叶状、弯曲截断型和二次凝固型的凝固钩出现概率分别为25.3%、7.6%和6.3%；研究发现，凝固钩周围的夹杂物数量明显多于其他区域的夹杂物数量，说明凝固钩能够捕获结晶器内上浮的夹杂物；对比不同浇铸参数发现，采用结晶器电磁制动装置（FC-Mold）、减小结晶器水口浸入深度、增大浇铸拉速均能够减小凝固钩的深度；Bikerman方程的计算结果和弯月面凝固理论能在机理上解释凝固钩的形貌特征

为了对飞机机翼缘条紧固孔细节原始疲劳质量进行评估，本文首先对飞机机翼缘条结构中常用的BXXX铝合金紧固孔试件分别开展了高、中、低3种应力水平下的疲劳试验，通过断口判读和反推得到3组关于裂纹长度a和疲劳寿命t的（a?t）数据，在此基础上应用当量初始缺陷尺寸（EIFS）控制方程对每个试件的EIFS值进行计算并初步评估，验证了在不同应力水平下紧固孔结构细节的EIFS无显著性差异；得到了紧固孔结构细节的裂纹萌生时间（TTCI）分布，在指定应力水平下对紧固孔结构细节95%置信水平下的经济寿命进行预测，并与设计寿命进行对比，提出了一种不同超越概率P下的结构细节当量初始缺陷尺寸模型，基于给定5%的裂纹超越概率，对结构细节的通用EIFS分布进行评估。通过以上对飞机机翼缘条紧固孔细节原始疲劳质量的三重评估，得到综合评估结果：飞机机翼缘条紧固孔细节原始疲劳质量满足要求

1、课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计退推断的原 理和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因 素试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称 “试验统计方法”“试验与统计”“生物统计”等。 2、地位和任务:本门课程是作物、植保、园艺本科专业必修的专业基础、工具课, 其任务是培养学生树立注重调查、注重试验的唯物主义科学观和实践第一的科学素质使学 生掌握与所学专业领域有关科学调查、试验等工作中方案的设计、过程的实施和结果统计 分析的基本能力

利用自制的密闭氮化系统研究不同制备条件的锰球的氮化反应.考察锰粉粒度、成球压力和黏结剂添加量对氮化反应的影响,并测量锰球氮化过程中实时增重和温度曲线.实验结果表明：锰粉粒度由16~40目变成60~80目时,球心温度到达峰值的时间由164 s缩短为101 s,球心最大温升由147℃增至233℃,氮化1 h的转化率由90.81%增至93.64%;成球压力由266 MPa增至443 MPa,球心峰值温度将提前89 s到达,球心最大温升将提高22℃,氮化1 h的转化率由91.59%增至94.92%;黏结剂添加量由1 g增至3 g,氮化1 h的转化率由92.90%降至89.80%;正态对数分布的概率密度函数可用来近似拟合转化速率与时间的关系

第六章样本及抽样分布 6-1随机样本 总体:研究对象的某项数量指标的值的全体。 个体:总体中的每个元素为个体。 例如:某工厂生产的灯泡的寿命是一个总体,每 个灯泡的寿命是一个个体;某学校男生的身高 的全体一个总体,每个男生的身高是一个个体 定义:设X是具有分布函数F的随机变量,若X1x2 是具有同一分布函数F的相互独立的随机变量, 则称H1为从总体X中得到的容量为n的简 单随机样本,简称为样本,其观察值冮∵ˉ气称 为样本值

本章前四节所介绍的各种检验法,是在总体分布类型已知的情况下,对其中的未知参数 进行检验,这类统计检验法统称为参数检验.在实际问题中,有时我们并不能确切预知总仁 服从何种分布,这时就需要根据来自总体的样本对总体的分布进行推断,以判断总体服从何 种分布.这类统计检验称为非参数检验.解决这类问题的工具之一是英国统计学家K.皮尔 逊在1900年发表的一篇文章中引进的一x2检验法,不少人把此项工作视为近代统计学 的开端

在实际问题中,对于某些随机试验的结果需要 同时用两个或两个以上的随机变量来描.例 如,为了研究某一地区学龄前儿童的发育情况 ,对这一地区的儿童进行抽查,对于每个儿童 都能观察到他的身高H和体重W.在这里,样本 空间S={e}={某地区的全部学龄前儿童,而 H(e),和W(e)是定义在S上的两个随机变量.又 如炮弹弹着点的位置需要由它的横坐标和纵 坐标来确定,而横坐标和纵坐标是定义在同一 个样本空间的两个随机变量

在实际应用中,有些随机现象需要同时用两个或两个以上的随机变量来描述例如,研 究某地区学龄前儿童的发育情况时,就要同时抽查儿童的身高H、体重W,这里,H和W 是定义在同一个样本空间S={e}={某地区的全部学龄前儿童}上的两个随机变量.又如,考 察某次射击中弹着点的位置时,就要同时考察弹着点的横坐标X和纵坐标Y.在这种情况 下,我们不但要研究多个随机变量各自的统计规律,而且还要研究它们之间的统计相依关 系,因而还需考察它们的联合取值的统计规律,即多为随机变量的分布

数理统计的基本问题之一是根据样本所提供 的信息,对总体的分布以及分布的数字特征做出 工统计推断.统计推断的主要内容分为两大类:一 类是参数估计问题,另一类是假设检验问题.本 章主要讨论参数估计问题.这里的参数可以是总 体分布中的未知参数,也可以是总体的某个数字 特征.若总体分布形式已知,但它的一个或多个 参数未知或总体的某个数字特征未知时,就需借 工助总体X的样本来估计未知参数.以下主要讨论 总体参数的点估计和区间估计