通过本章的学习，要求掌握抽样推断的基本概念和一般原理：抽样误差的形成原因及其影响因素，抽样平均误差的计算；极限误差的含义、计算；概率度、概率的含义；总体参数的估计等。 第一节 抽样推断的意义和作用 第二节 抽样推断中的基本概念 第三节 抽样误差 第四节 抽样估计的方法 第五节 抽样的组织方式 第六章 抽样推断

一、二维连续型随机变量的概念 1.定义:设F(x,y)是二维随机变量(X,的联合分布函数,如果存在非负可积函数f(x,y),使 得对于任意实数xy有F(,y)=f(u)dud则称(,是二维连续型随机变量,称fxy)为 (X,的联合概率密度或密度函数

在随机试验中,人们除对某些特定事件发生的概率感兴趣外,往往还关心某个与随机试验的结果相联系的变量.由于这一变量的取值依赖于随机试验结果,因而被称为随机变量.与普通的变量不同,对于随机变量,人们无法事先预知其确切取值,但可以研究其取值的统计规律性.本章将介绍两类随机变量及描述随机变量统计规律性的分布

一、两个事件的独立性 定义若两事件A,B满足(AB)=P(A)P(B) (1)则称A,B独立,或称A,B相互独立注:当P(A)>0,P(B)>0时,A,B相互独立与A,B互不相容不能同时成立.但与S既相互独立又互不相容(自证)定理1设A,B是两事件,且P(A)>0,若AB相互独立,则(AB)=P(A).反之亦然定理2设事件A,B相互独立则下列各对事件也相互独立:A与B,A与B,A与B

数理统计是运用概率论的知识,研究如何有效地对带有随机性影响的数据进行收集、整理、 分析和推断的学科,由于随机性现象广泛存在于工、农业生产、工程技术、自然科学和社会科学 等领域中,因此数理统计有着最广泛的应用

一、随机试验 随机现象:在基本条件不变的情况下,一系列试 验或观察会得到不同的结果,在大量重复试验或 观察中又呈现某种固有的规律性(统计规律性)

延安大学：《社会统计学 Social Statistics》课程教学资源（作业习题）第六章 概率与概率分布

第一节 抽样调查的概念及程序 第二节 概率抽样调查 按照随机原则，从总体中抽取一定数目的单位作为样本，用样本数据来推断总体数量的特征，并控制抽样误差。 第三节 非概率抽样调查 从总体中非随机地选择部分单位构成样本，说明总体的特征。 第四节 样本单位数的确定 第五节 调查误差及其控制 调查误差的概念 调查误差的分类 调查误差的控制

教学目的: 1. 掌握系统误差与随机误差的区别和减免；准确度与精密度的区别、联系与表示方法。 2. 熟练掌握有效数字的位数确定及运算规则，会用置信区间和置信概率处理分析数据。 3. 了解随机误差的分布规律，了解ｔ检验和 F 检验在具体分析中的应用。 教学重点： 1. 有效数字及其运算，标准偏差和平均值置信区间的计算 2. t、F 检验法的方法与作用，可疑值的取舍， 3. 提高分析结果准确度的方法。 教学难点： 1. 正态分布的概率范围； 2. 平均值的置信区间(如从σ求µ的置信区间,从 S 求 X 的置信区间，t 分布)

第五章大数定律和中心极限定理(简介) 第一节大数定律 定义5.1(依概率收敛)