§5.1 总体与样本 §5.2 样本数据的整理与显示 §5.3 统计量及其分布 §5.4 三大抽样分布 §5.5 充分统计量

为了全面研究随机试验的结果,揭示随机现象 的统计规律性,将随机试验的结果与实数对应 起来,将随机试验的结果数量化,引入随机变 量的概念. 在随机试验完成时,人们常常不是关心试验结 果本身,而是对于试验结果联系着的某个数感 兴趣

第一节 随机变量及其分布函数 第二节 离散型随机变量及其分布 第三节 连续型随机变量及其分布 第四节 随机变量函数的分布

1.1概率空间 1.2随机变量与分布函数； 1.3数字特征、矩母函数与特征函数 1.4收敛性 1.5独立性与条件期望

一、数据收集 二、数据分析和总结 三、概率论回顾 四、统计的抽样分布 五、推断:点估计和置信区间估计,假设检验 六、线性回归 七、方差分析 八、非参数方法 九、专题(数据挖掘?)

一、 随机变量的概念 二、随机变量的分布函数 三、离散型随机变量 四、连续型随机变量 五、 一维随机变量函数的分布

一、二维随机变量 二、边缘分布 三、相互独立的随机变量 四、两个随机变量的函数的分布

在实际问题中,试验结果有时需要同 时用两个或两个以上的rv来描述 例如用温度和风力来描述天气情况. 通过对含碳、含硫、含磷量的测定来研究 钢的成分.要研究这些rv之间的联系,就 需考虑多维r.v及其取值规律—多维分布

1、解:令n表在n次移动中向右移动的次数,则ξ服从二项分布, P(=}=*(1-p)\-,= 0, 1,..n以Sn表时刻时质点的位置,则Sn=5n-(n-5n)=25n-n

6.1 粒子运动状态的经典描述 6.2 粒子运动状态的量子描述 6.3 系统微观运动状态的描述 6.4 等概率原理 6.5 分布和微观状态 6.6 玻耳兹曼分布 6.7 玻色分布和费米分布 6.8 三种分布关系