1 Bernoulli试验和Bernoulli试验序列 2 二项分布定义 3 二项分布的条件 4 二项分布的概率函数 5 二项分布的特征

什么是二项分布 二项分布的应用

1、了解 Bernoulli 概型，熟练掌握二项分布、Poisson 分布； 2、熟练掌握均匀分布、正态分布和指数分布及其性质； 3、熟记二项分布、泊松分布、均匀分布的数学期望和方差；

1. MATLAB中概率分布函数 2. 二项分布实验 3. 泊松分布实验 4. 二项分布与泊松分布关系实验 5. 连续型随机变量分布实验 6. 随机变量的均值与方差 7. 逆累积分布函数实验 8. 中心极限定理实验

1. MATLAB中概率分布函数 2. 二项分布实验 3. 泊松分布实验 4. 二项分布与泊松分布关系实验 5. 连续型随机变量分布实验 6. 随机变量的均值与方差 7. 逆累积分布函数实验 8. 中心极限定理实验

我们在第一章就已经知道，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。 第一节 二项分布 第二节 统计检验的基本步骤 第三节 正态分布 第四节 中心极限定理 第五节 总体均值和成数的单样本检验

第二讲随机变量及其概率分布 内容提要 (1)随机变量及其分布函数(分布函数的性质) (2)离散型随机变量的分布律 (3)连续型随机变量的密度函数及概率计算 (4)重要分布的定义及背景(二项分布,超几何分布,几何分布,负二项分布, Poisson分布,均匀分布,指数分布, amma分布,正态分布) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合)

第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节波松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布

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]

第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节波松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布