第一章 引言 第二章 实验、亏值、距离 第三章 同居性及Hellinger变换 第四章 独立观察值情况下似然比的极限分布 第五章 局部渐近正态族 第六章 独立同分布观测值 第七章 Bayes程序

第一章绪论 第二章数据的初步整理 第三章集中量 第四章傞异量 of Education 第五章概率极概率分布 第六章抽样分布及总体平均数的推断

§6-1 分子热运动与统计规律 §6-2 理想气体状态方程 §6-3 理想气体的压强 §6-4 理想气体的温度 §6-5 能量按自由度均分定理 §6-6 麦克斯韦速率分布律 §6-7 分子的平均碰撞频率 *§6-8 气体内的迁移现象 §6-9 玻尔兹曼分布律 *§6-10 实际气体等温线

四个基本定义与数理统计学的逻辑结构 一、随机变量的分布 二、二元随机变量 三、独立性 四、随机变量函数和分布

4.3随机变量的收敛性 一、分布函数弱收敛 定义4.3.1对于分布函数列{)}如果存在单调不降函数F(x)使

随机过程的分类 一、按照概率分布特性分类 二、具有特殊的概率分布 三、按照记忆特性分类 四、按照统计平稳特性分类 五、按照功率谱密度分类 六、按照遍历特性分类

教学目的: 通过本节内容的教学,使学生: 1、明确极大似然估计法是在总体分布类型已知的情况下的一种常 用的参数估计方法; 2、理解极大似然思想; 3、掌握求极大似然估计值的一般步骤,会求常见分布参数的极大 似然估计值

本章前四节所介绍的各种检验法,是在总体分布类型已知的情况下,对其中的未知参数 进行检验,这类统计检验法统称为参数检验.在实际问题中,有时我们并不能确切预知总仁 服从何种分布,这时就需要根据来自总体的样本对总体的分布进行推断,以判断总体服从何 种分布.这类统计检验称为非参数检验.解决这类问题的工具之一是英国统计学家K.皮尔 逊在1900年发表的一篇文章中引进的一x2检验法,不少人把此项工作视为近代统计学 的开端

推论统计有两个基本内容：①假设检验；②参数估计。有了概率和概率分布的知识，接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得，于是，理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别，这就引出了实践检验理论的问题。随机变量的取值状态不同，其概率分布的形式也就不同。本章我们不仅要引出二项分布和正态分布这两个著名的概率分布，并且要将它们与抽样调查联系起来，以领会统计检验，并逐步拓宽其应用面

1.如何理解电子分布函数f(E)的物理意义是:能量为E的一个量子态被电子所占据的平均 几率? [解答] 金属中的价电子遵从费密-狄拉克统计分布,温度为T时,分布在能级E上的电子数目 n二 e(E-Ep)/kg g为简并度,即能级E包含的量子态数目.显然,电子分布函数 f(e (E-EF)/kg!+1 是温度7时,能级E的一个量子态上平均分布的电子数.因为一个量子态最多由一个电子所 据,所以f(E)的物理意义又可表述为:能量为E的一个量子态被电子所占据的平均几