拉普拉斯P..(1749~1827) 法国数学家、天文学家.1749年3月生于法国博蒙昂诺 日,1927 年3月卒于巴黎年幼时就显露出数学才能,1767年他到巴黎 拜见达朗贝尔经过周折终于以自己对力学原理的论述受到 达朗贝尔的称赞,随即被介绍到巴黎军事学校任数学教授, 1875年当选为法国科学院院士.1795年后任巴黎综合工科 学 校、高等师范学校教授1816年被选为法兰西科学院院士后 任该院院长

冯·诺伊曼J(1903~1957) 著名数学家.1903年生于匈牙利布达佩斯,1957年2月在华 盛顿因病去世 诺伊曼从小就显示出数学天才,1921年入柏林大学,1923年 入瑞士苏黎世联邦工业大学学习化学,在此期间开始研究数 理逻辑,1926年春在布达佩斯大学获博士学位.之后相继在 柏林大学、汉堡大学和普林斯顿大学任教,1933年成为普林 斯顿高等研究所教授.第二次世界大战期间,曾任研制原子 弹顾问,参加研制计算机

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计

在科学试验、生产实践和社会生活中,影响一个事件的因素往往很多。例如,在工业 生产中,产品的质量往往受到原材料、设备、技术及员工素质等因素的影响;又如,在工 作中,影响个人收入的因素也是多方面的,除了学历、专业、工作时间、性别等方面外, 还受到个人能力、经历及机遇等偶然因素的影响.虽然在这众多因素中,每一个因素的改 变都可能影响最终的结果,但有些因素影响较大,有些因素影响较小故在实际问题中

在前两节中,我们讨论了正态总体的假设检验问题.本节我们讨论一般总体的假设检 验问题,此类问题可借助一些统计量的极限分布近似地进行假设检验,属于大样本统计范 畴.其理论依据是中心极限定理

一、总体均值的假设检验 当检验关于总体均值(数学期望)的假设时,该总体中的另一个参数,即方差2是 否已知,会影响到对于检验统计量的选择,故下面分两种情形进行讨论

与其他总体相比,正态总体参数的置信区间是最完善的应用也最广泛。在构造正态总体参数的置信区间的过程中,t分布、x2分布、F分布以及标准正态分布N(1扮演了重要角色

一、矩估计法 矩估计法的基本思想是用样本矩估计总体矩因为由在数定理知,当总体的k阶矩存在 时样本的k阶矩依概率收敛于总体的k阶矩例如,可用样本均值作为总体均值E(X)的 估计量,一般地

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

随机变量的数学期望是对随机变量取值水平的综合评价,而随机变量取值的稳定性是 判断随机现象性质的另一个十分重要的指标