从不确定性因素的数学处理方法入手,介绍基于概率统计学(处理随机性)的风险计算模型,提出基于模糊隶属度(处理模糊性)、基于灰数(处理灰性)和基于未确知数(处理未确知性)的风险计算模型。为水资源系统风险规划与管理奠定基础

• 衡量点估计好坏的标准 • 数理统计学中的常用 • 点估计法 • 数据分布特征

取得总体的样本后,通常是借助样本的统计量对未知的总体分布进行推断,为此须进一 步确定相应的统计量所服从的分布,除在概率论中所提到的常用分布外,本节还要介绍几个 在统计学中常用的统计分布:

第一章绪论 概述 一、统计学(statistics):统计学是一门研究数据(资料)的搜集、整理、和分析的普遍原理和方法的学科。 二、医学统计学(medical statistics):医学统计学是运用概率论和数理统计等数学的原理和方法,研究医学现象中数据(资料)的搜集、整理、和分析的一门应用性学科

一、抽样分布 有时,总体分布的类型虽然已知,但其中含有未知参数此时需对总体的未知参数或对 总体的重要数字特征(如数学期望、分差等)进行统计推断,此类问题称为参数统计推断在 参数统计推断问题中,常需利用总体的样本构造出合适的统计量,并使其服从或渐近地服从 已知的总体分布.统计学中泛称统计量分布为抽样分布

本章是推断统计的基础。基础概率 概率的数学性质 概率分布、期望值与变异数

Basic Probability Concepts: Sample Spaces and Events, Simple Probability, and Joint Probability(联合概率) Conditional Probability(条件概率) Bayesian Theorem(贝叶斯定理) .The Probability of a Discrete Random Variable .Binomial, Poisson, and Hypergeometric Distributions Covariance(协方差) and its Applications in Finance

第六章数理统计的基本概念 数理统计的分类 1、描述统计学对随机现象进行观测、试验,以取得有代表性的观测值。 2、推断统计学对已取得的观测值进行整理、分析,作出推断、决策,从而找出所研究的对象的规律性

要点：掌握概率、概率分布和随机变量等的基本概念。重 点区分清楚总体和样本。 2.1一些符号 2.2实验、样本空间、样本点和事件 2.3随机变量 2.4概率 2.5随机变量及其概率分布 2.6多元概率密度函数 2.7总结

4.1 概率分布 4.2 抽样分布