概率论课件

1、第二章随机变量及其概率分布,离散型随机变量,随机变量的分布函数,连续型随机变量及其概率密度,随机变量函数的分布,例掷一枚骰子,样本空间,对于每次试验结果,都有一个数值与之对应,我们可引进一个变量,出现的点数,的可能取值为,离散型随机变量,一。

2、1,第三章,随机变量的数字特征,2,2,1数学期望,引例,3,1,1数学期望的定义,某射击运动员射击结果如下,101099988888,则他的平均命中的环数为,3,若用,表示他射击时命中的环数,则,是一个随机变量,其分布律可表示为,上面的可。

3、1二维随机变量,二维随机变量联合分布函数联合分布律联合概率密度,返回主目录,设E是一个随机试验,它的样本空间是S,e,设,e,和Y,Y,e,是定义在S上的随机变量,由它们构成的一个向量,Y,叫做二维随机向量,或二维随机变量,S,e,e,Y。

4、2边缘分布,边缘分布函数边缘分布律边缘概率密度,返回主目录,一和的分布,第三章多维随机变量及其分布,5多维随机变量函数的分布,例1,返回主目录,例1,续,5多维随机变量函数的分布,返回主目录,第三章多维随机变量及其分布,例1,续,5多维随机。

5、年月日,概率论与数理统计,经管类,武汉大学出版社,年版,年月日,目录,随机事件与概率,随机变量及其概率分布,多维随机变量及其概率分布,随机变量的数字特征,大数定律及中心极限定理,统计量及其抽样分布,参数估计,假设检验,回归分析,年月日,引言。

6、习题课,第三章多维随机变量及其分布,1二维随机变量2边缘分布3条件分布4相互独立的随机变量5两个随机变量的函数的分布,第三章多维随机变量及其分布,1要理解二维随机变量的分布函数的定义及性质,2要理解二维随机变量的边缘分布以及与联合分布的关系。

7、一元回归分析,讶业法逊妖袱根赢浑硫骄范傣悍师吧僵墙旁闸船袱澡妻骇盛辣挂馆澈胸情概率论与数理统计课件第9章概率论与数理统计课件第9章,在现实问题中,处于同一个过程中的一些变量,往往是相互依赖和相互制约的,它们之间的相互关系大致可分为两种,相关。

8、2边缘分布,边缘分布函数边缘分布律边缘概率密度,返回主目录,条件分布律条件分布函数条件概率密度,第三章随机变量及其分布,返回主目录,3条件分布,引例下表给出了两种不同类型的鸟寄生了两种类型的寄生虫,虱子和螨虫的联合分布律,2边缘分布,一,离。

9、5,2参数的区间估计,点估计量是一个统计量,在取得样本观测值后便得到未知参数的一个估计值,这个值可以作为的近似值,对于一个未知量,人们在测量和计算时,常不以得到近似值为满足,还需要估计误差,即需知道所求真值所在的范围,类似地,对于未知参数。

10、第八章假设检验,第一节假设检验,若对参数有所了解,但有怀疑猜测需要证实之时,用假设检验的方法来处理,假设检验是指施加于一个或多个总体的概率分,为判断所作的假设是否正确,从总体中抽取样,布或参数的假设,所作假设可以是正确的,也可以是,错误的。

11、第四章随机变量的数字特征,例甲,乙两人进行打靶,所射中环数分别记为,它们的分布律分别为,试评定他们射击技术的好坏,随机变量的数学期望,若使两个射手各射枪,则他们打中的环数大约是,他们平均射中的环数约为,平均起来甲每枪射中,环,乙射中,环,因。

12、一,二维随机变量,在实际应用中,有些随机现象需要同时用两个或以,上的随机变量来描述,例如,研究某地区学龄前儿童,前儿童的发育情况时,体重,这里,某地区的全部学龄前儿童,上的两个随机变量,在这种情况下,我们不但要研究,多个随机变量各自的统计规。

13、第二节基于截尾样本的最大似然估计,一,基本概念,二,基于截尾样本的最大似然估计,三,小结,一,基本概念,1,寿命分布的定义,产品寿命T是一个随机变量,它的分布称为寿命分布,2,完全样本的定义,一种典型的寿命试验,如果不能得到完全样本,就考虑。

14、第六章统计量及其抽样分布,数理统计学的任务,数理统计学,诞生于19世纪末20世纪初,具有广泛应用的一门数学分支,它以概率论为基础,研究如何有效收集和分析带有随机性影响的数据,它的内容包括两大类,一类是试验设计和抽样调查设计,即研究如何更有效。

15、希腊字母,第六章,样本及抽样分布,二,抽样分布,一,随机样本,100个样品进行强度测试,于是面临下列几个问题,1,估计这批合金材料的强度均值是多少,参数的点估计问题,2,强度均值在什么范围内,参数的区间估计问题,3,若规定强度均值不小于某个。

16、1,第三章,随机变量的数字特征,2,2,1数学期望,引例,3,1,1数学期望的定义,某射击运动员射击结果如下,101099988888,则他的平均命中的环数为,3,若用,表示他射击时命中的环数,则,是一个随机变量,其分布律可表示为,上面的可。

17、第五章大数定律及中心极限定理,概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的学科,随机现象的规律性只有在相同的条件下进行大量重复试验时才会呈现出来,也就是说,要从随机现象中去寻求必然的法则,应该研究大量随机现象,研究大量的随机现象,常常采用极限。

18、第五章大数定律与中心极限定理,本章要解决的问题,为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计,2,为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位,答复,大数定律,中心极限定理,第一节大数定律,一,切比雪夫Chebyshev不等式,二,几个常见的。

19、概率统计教研室2012,概率统计教研室2012,一,课程介绍,引言,概率统计教研室2012,二,简谈概率与数理统计发展史1,概率论的起源与初步发展早在16世纪,赌博中的偶然现象就开始引起人们的注意,意大利数学家帕乔利,L,Pacioli,1。

20、设随机变量,和Y的数学期望都是2,方差分,别为1和4,而相关系数为0,005,则根据切比雪夫,不等式求,解,1,契比雪夫不等式可以用来干什么,一,复习,则,2,大数定律的含义是什么,独立同分布大数定律说明,经过算术平均后得,到的随机变量的取。