问题的提出 人们经常遇到的问题是如何选取样本以及 根据样本来对总体的种种统计特征作出判 断。实际工作中碰到的随机变量(总体)往 往是分布类型大致知道,但确切的形式并不 知道,亦即总体的参数未知.要求出总体的 分布函数F(x)(或密度函数p(x))就等于要根 据样本来估计出总体的参数.这类问题称为 参数估计

定性的思考 通常人们在研究单个的随机变量的时候,并 不关心它们的分布,而是关心它们的数学期 望和方差,这也是因为分布携带了太多的信 息,很难给人们一个快捷的印象. 而人们在研究两个随机变量的关系的时候, 也不关心它们的联合分布,这是携带了更多 信息的内容.人们关心的是,这两个随机变 量是联系非常紧密呢?还是毫无关系?即相 互独立?人们希望用一个数字就能够在相当 程度上描述两个随机变量的联系程度

定义2.5如果每次试验的结果对应着一组确 定的实数(1525),它们是随试验结果 不同而变化的n个随机变量,并且对任何一 组实数x12xn事件 \515x25xn\有确定的概率,则称 n个随机变量的整体(525)为一个n元 随机变量(或n元随机向量) 定义2.6称n元函数

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常数项级数审敛法 在研究级数时,中心问题是判定级数的敛散 性,如果级数是收敛的,就可以对它进行某些 运算,并设法求出它的和或和的近似值但是除 了少数几个特殊的级数,在一般情况下,直接 考察级数的部分和是否有极限是很困难的,因 而直接由定义来判定级数的敛散性往往不可行 ,这就要借助一些间接的方法来判定级数的敛 散性,这些方法称为审敛法

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基本要求：理解矩阵的概念，熟练掌握矩阵的运算，理解逆矩阵并会求逆矩阵，了解分块矩阵。 矩阵是线性代数中重要的工具，我们先从线性方程组引出矩阵。 §1 矩阵的概念 §2 矩阵的运算