从本章开始,我们将讲述数理统计的基本内容.数理统计作为一门学科诞生于19世纪 末20世纪初,是具有广泛应用的一个数学分支,它以概率论为基础,根据试验或观察得到 的数据,来研究随机现象,以便对研究对象的客观规律性作出合理的估计和判断 由于大量随机现象必然呈现出它的规律性故理论上只要对随机现象进行足够多次观 察,则研究对象的规律性就一定能清楚地呈现出来,但实际上人们常常无法对所研究的对象 的全体(或总体)进行观察

费希尔R.A.(1890~1962) 英国数学家现代数理统计学的奠基人.1890年2月生于伦 敦, 1962年7月逝世他1913年毕业于剑桥大学,1933年起任伦 敦大学教授在20世纪二三十年代提出了许多重要的统计方 法开辟了一系列统计学的分支领域他发展了正态总体下各 种统计量的抽样分布,与叶茨合作创立了“试验设计”统计分 支并提出相适应的方差分析方法;费希尔在假设检验分支中 引进了显著性检验概念并开辟了多元统计分析的方向在20 世纪三四十年代费希尔和他的学派在数理统计学研究方面 占据着主导地位

瓦尔德A(1902~1950) 著名统计学家.1902年10月生于罗马尼亚的克卢日,1950 年 12月因飞机失事遇难.1927年入维也纳大学学习数学,1931 年获博士学位,后在经济学领域作研究工作.1938年到美国, 在哥伦比亚大学做统计推断理论方面的工作,1944年任教 授,1946年被任命为新建立的数理统计系的执行官员

前面介绍的各种统计假设的检验方法,几乎都假定了总 体服从正态分布,然后再由样本对分布参数进行检验。 但在实际问题中,有时不能预知总体服从什么分布,这 里就需要根据样本来检验关于总体分布的各种假设,这 就是分布的假设检验问题。在数理统计学中把不依赖于 分布的统计方法称为非参数统计方法

一、大数定律 我们知道,概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的数学分支。但是,只有对大量随 机现象进行观测时,随机现象的统计规律性才会呈现出来。为了考察“大量”的随机现象,就导 致了极限定理的研究。概率论中极限定理的内容是很广泛的,其中最主要的是大数定律和中心极 限定理 在引入大数定理之前我们先证明一个重要的定理

统计量都是随机变量，统计量的分布称为抽样分布。 定理 5.7 设随机变量 X1 , X 2 ,\, X n 相互独立，且 ~ ( , ) 2 Xi N µ i σ i (i = 1,2,\n)

在一定条件下必然发生的现象,称为确定性现象。在个别试验中呈现出不确定性,在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象,称为随机现象。 概率论与数理统计是研究和揭示随机现象统计规律性的一门数学学科

一、总体与样本 二、统计量 三、几个常用的分布 四、正态总体统计量的分布

一、 随机样本 二、抽样分布 三、常用统计量 四、常用统计量的分布

北京工业大学：《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程电子教案（PPT教学课件）第十八讲 第六章 样本与统计量 第三节 统计量 第四节 正态总体