假设检验是统计推断的另一类重要问题。对总体的分布函数的某些参数或分布函数的形 式作某种假设，然后利用样本的有关信息对所作的假设的正确性进行推断，这类统计问题称 为假设检验，所作的假设称为原假设(或统计假设)，用H0 表示

定义 6.7 设总体 X 的分布函数为 F(x;θ )，θ 为未知参数，( ) X X Xn , ,..., 1 2 是来 自总体 X 的样本

如果不是无偏估计量，就称这个估计量是有偏的，且称 (θ )−θ E ˆ

6.1.1 问题的提出 在实际问题中经常遇到随机变量X (即总体X)的分布函数

1.1 随机事件 1.2 事件的关系和运算 1.3 古典概率 1.4 几何概率 1.5 统计概率 1.6 概率的公理化定义

8.1 假设检验的基本概念 8.2 单个正态总体参数的显著性检验 8.3 两个正态总体参数的显著性检验

1.2概率的直观意义及其运算 一、概率直观意义 随机事件发生的可能性大小是一个客观存在的量

【例4-15】下面的程序段是根据考试成绩的等级输出五分制分数,其流程图见图4-17 caseA' printi(\85~100优秀n\), caseS': print(\70-84良好n\) caseC: printf(\60-69合格n\) printf(\60以下不及格ln\) default: printf\输入有误!n\)

第四章多维随机变量及其分布 4.1多维随机变量及其分布函数、 边缘分布函数 在前一章中,我们所讨论的随机现象只涉及到一个 随机变量,但在很多随机现象中,往往要涉及到多 个随机变量

3.1随机变量的概念 前面我们研究了随机事件及其概率,本章我们将在 这个基础上进一步研究随机变量及其分布 现在先研究随机变量的概念,它是概率论中最基本 的概念之一