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

一、理解并能应用统计思想 二、熟练掌握常用方法: 三、假设检验、方差分析、回归分析、实验设计等 四、了解其它统计方法的适用范围、限制条件等 1.1 随机现象与统计规律性 1.2 样本空间与事件 1.3 概率 1.4 概率的运算 1.5 独立性 1.6 全概公式

n(元)维随机变量(向量) 称同一个样本空间Ω上的n个随机变量 X1,2,…,Xn构成的n维向量(X1,2,Xn) 为Ω上的n维随机变量(向量) 注:一维随机变量即为上一节介绍的随机变量, 二维及二维以上的随机变量称为多维随机变量

一、概率的定义 概率的公理化定义设E是随机试验,S是它的 样本空间,对于E的每一个事件A赋予一个实数P(A) 称之为事件A的概率,如果它满足下列三个条件:

图形的优越性 “使复杂的思想能够显示得清楚、准确、有 效。” 显示数据。 让你考虑实质而不是方法、图形设计或者其 它的。 在很小的空间中有很多的数字。 使大的数据集有条理。 使数据的不同部分显示得更清楚

一、多维随机变量的概念 定义3.1设是随机试验E的样本空间,5,i=1,2,,n 是定义在Ω上的n个随机变量。将其构成一个n维有序数组 ξ=(51,52,…,5n) 称为n维随机变量(或称n维随机向量),称为ξ的第i个分量