第五章大数定律与中心极限定理 本章要解决的问题 答复 1.为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计? 2.为何能以样本均值作为总体定律期望的估计? 3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位? 4.大样本统计推断的理论基础限定理是什么?

• 概率分布与伪随机数生成 • 统计量分析 • 数理统计分析方法及计算机实现 • 统计假设检验 • 方差分析及计算机求解

这一讲我们介绍了全概率公式、贝叶斯公式它们是加法公式和乘法公式的综合运用,同学们可通过进一步的练习去掌握它们.值得一提的是，后来的学者依据贝叶斯公式的思想发展了一整套统计推断方法，叫作“贝叶斯统计”.可见贝叶斯公式的影响

一、教学目的要求 1.了解抽样的基本内容:总体和样本。 2.理解分位数、分位点等概念。 3.掌握统计量的基本概念及常用统计量、常用三大分布

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、教学目的要求 1.了解参数估计的估计值、估计量。 2掌握矩估计法、最大似然估计法的原理及定义。 3理解顺序统计量法的定义。 二、教学方法 讲授法:讲解参数估计的估计值、估计量等概念、矩估计法、最大似然估计定义、顺序统计量法的定义

参数估计:当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时 ,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当 取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的 估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性。 参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法

1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

第一节 概率论的基本概念 第二节 样本空间、随机事件 第三节 频率与概率 第四节 等可能概型(古典概型) 第五节 条件概率 第六节 独立性 一、事件的相互独立性 二、几个重要定理 三、例题讲解

概率论第二章习题参考解答 1.用随机变量来描述掷一枚硬币的试验结果写出它的概率函数和分布函数 解:假设=1对应于\正面朝上”,=0对应于反面朝上.则