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第一节 χ2分布和χ2检验的步骤 第二节 完全随机设计下两组频数分布的χ2检验 第三节 完全随机设计下多组频数分布的χ2检验 第四节 配对设计下两组频数分布的χ2检验 第五节 χ2检验要注意的问题 第六节 四格表的确切概率法
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针对机械零件的应力和强度在不确定因素作用下的时变性,基于含有时变和随机因素的时变可靠度计算模型,提出了包含时变和随机因素的时变不确定性机械设计方法.该方法以当前时刻为时间分析起点,不但考虑应力和强度受到随机因素的影响,而且考虑了在某一时刻t应力和强度的分布,讨论了其求解方法.该方法是基于时变可靠度计算模型的时变概率设计方法,它同样可以应用于其他领域如结构工程领域
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在许多随机试验中,需要考虑的指标不止一个。例如,考查某地区学龄前儿童发育情况,对这一地区的儿童进行抽样检查,需要同时观察他们的身高和体重,这样,儿童的发育就要用定义在同一个样本空间上的两个随机变量来加以描述。又如,考察礼花升空后的爆炸点,此时要用三个定义在同一个样本空间上的随机变量来描述该爆炸点。在这一章中,我们将引入多维随机变量的概念,并讨论多维随机变量的统计规律性
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定理1独立同分布的中心极限定理 设随机变量序列X,X2,Xn 独立同一分布,且有期望和方差: E(X)=,D(X)=2>0,k=12,… 则对于任意实数x
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一、填空题(满分15分) 1.已知P(B)=0.3,P(AB)=0.7,且A与B相互独立,则P(A)= 学 2.设随机变量X服从参数为二项分布,且P{X=0}=,则p= 号: 3.设X~N(3,02),且PX<0}=0.1,则P{3
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一、连续型随机变量的概念 定义设X是随机变量,若存在一个非负可积函数f(x),使得
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5.2中心极限定理 定理一林德伯格-列维中心极限定理(Lindberg-levi) 【独立同分布的中心极限定理] 定理二棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理(De Moivre-Laplace-) 【二项分布以正态分布为极限分布]
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1.问题的提法 众所周知,总体X的全部信息可以通过其分布 函数F(X,θ反映出来,但实际上参数θ往往未知有时 甚至F(X,0)的表达式也未知因此需要根据实际问题 的需要,对总体参数或分布函数的表达式做出某种 假设(称为统计假设),再利用从总体中获得的样本信 息来对所作假设的真伪做出判断或进行检验. 这种利用样本检验统计假设真伪的过程叫做 统计检验(假设检验)
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第2.1节随机变量 例2.1.1(1)随机的掷一颗骰子,ω表示所有的样本点, 0:出现1点出现2点出现3点出现4点出现5点出现6点
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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
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