数学模型( Mathematical Model) 是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题 本质属性的抽象而又简洁的刻划,它或能解释某些客 观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一 现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略

数理统计的任务:观察现象,收集资料,创 建方法,分析推断 统计推断:伴随着一定概率的推测。其特点 是:由“部分”推断“整体

第2.1节随机变量 例2.1.1(1)随机的掷一颗骰子,ω表示所有的样本点, 0:出现1点出现2点出现3点出现4点出现5点出现6点

1.问题的提法 众所周知,总体X的全部信息可以通过其分布 函数F(X,θ反映出来,但实际上参数θ往往未知有时 甚至F(X,0)的表达式也未知因此需要根据实际问题 的需要,对总体参数或分布函数的表达式做出某种 假设(称为统计假设),再利用从总体中获得的样本信 息来对所作假设的真伪做出判断或进行检验. 这种利用样本检验统计假设真伪的过程叫做 统计检验(假设检验)

确定性现象: 1.抛一石块观察结局; 2.导体通电考察温度; 3.异性电菏放置一起观察其关系;

一、大数定律 定义设随机变量序列{Xn},如果存在一个常数a,使得对任意的e>0

例检验两批灯泡的质量,从中分别随机抽样只,测得使用寿命如下: A:2000150010005001000;B:1501500100010001000 (单位:小时),试比较这两批灯泡质量的好坏. 计算得:平均寿命分别为:A:1200,B:1200

数理统计的主要任务之一是依据样本推断总体 推断的基本内容包括两个方面:是依据样本寻找 总体未知参数的近似值和近似范围;二是依据样本 对总体未知参数的某种假设作出真伪判断本章先 介绍求近似值和近似范围的方法

一、多元函数的极值及最大值、最小值 二、条件极值拉格朗日乘数法

一、方向导数 二、梯度