正确推导 1-12解一720000,计算有利场合数 有一位85832 有两位8 7 6878 有三位87 有四位8—

一个正态总体 (1)关于μ的检验 拒绝域的推导 给定显著性水平a与样本值(x1,x2,…,xn) 设X~N(u,o2),o2已知,需检验: Ho:μ=0;H1:μ≠0 构造统计量-~N1

何为假设检验? 假设检验是指施加于一个或多个 总体的概率分布或参数的假设.所作 假设可以是正确的,也可以是错误的. 为判断所作的假设是否正确,从 总体中抽取样本,根据样本的取值,按 一定原则进行检验,然后作出接受或 拒绝所作假设的决定

7.3区间估计 引例已知X~N(μ,1) μ的无偏、有效点估计为 常数 随机变量 不同样本算得的μ的估计值不同, 因此除了给出μ的点估计外,还希望根据 所给的样本确定一个随机区间,使其包含 参数真值的概率达到指定的要求

7.2点估计的评价标准 对于同一个未知参数,不同的方法得 到的估计量可能不同,于是提出问题 应该选用哪一种估计量? 用何标准来评价一个估计量的好坏? (1)无偏性 常用 标准 （2)有效性 (3)致性

什么是参数估计? 参数是刻画总体某方面概率特性的数量. 当此数量未知时,从总体抽出一个样本, 用某种方法对这个未知参数进行估计就 是参数估计. 例如,~N(u,o2) 若从2未知,通过构造样本的函数,给出 它们的估计值或取值范围就是参数估计 的内容 点估计区间估计

确定统计量的分布 是数理统计的基本 问题之一 正态总体是最常见的总体,本节介绍 的几个抽样分布均对正态总体而言

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

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]

第五章大数定律与中心极限定理 本章要解决的问题 答复 1.为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计? 2.为何能以样本均值作为总体定律期望的估计? 3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位? 4.大样本统计推断的理论基础限定理是什么?