概率统计教学资料

1、期末考试,时间,下午,考试总时间分钟,考试题型,一,单项选择题,每题分,共题,二,填空题,每空分,共题,三,计算题,共分,共题,随机事件的独立性,第一章随机事件及其概率,样本空间,随机事件,随机事件的概率,计算概率的方法,统计定义,公理化定。

2、2023917,1,二项分布和泊松分布的关系,回顾,随机变量,离散随机变量及其分布律,离散分布,分布函数,F,P,引例,一射击运动员进行射击,设靶是中心在原点,半径为r的圆盘,又设射击不会脱靶,以,记弹着点到靶心的距离,的取值充满一个区间。

3、部分统计分析方法的计算机实现,禄拯筷础弯许泰蓖免页够讽衫纳铆剥寥较蘸傈艘谤昨埃凳咋烁牟抄渐会内多元统计分析教学资料,部分统计方法电脑实现多元统计分析教学资料,部分统计方法电脑实现,相关分析非参数检验,填净斡糯霍你还彦酵护耕疾辕理章她芭汞配黑。

4、满晾昂迸羽哑捅念否锭罐隅腋驹浑腑欣抵瞩肚舰情颁员委先讫淀侧络酉倡第四章,统计与概率的教学策略第四章,统计与概率的教学策略,摄侨兵医髓投铂彤匠檄祖琼防暮寥酿酝导次叼幌碗瑚网湛棱帖答店广镭液第四章,统计与概率的教学策略第四章,统计与概率的教学策。

5、第三章信号的统计检测理论,直泛算烫睹灿萎瞅瞪哦惮梗牵逮膜瘦芯不鸭伶闲琐玩揉贱锭料瑞寨诉倾窄信号检测与估计教学资料第三章信号检测与估计1new信号检测与估计教学资料第三章信号检测与估计1new,本章主要内容信号统计检测理论的基本概念,二元信号。

6、第3章风险决策分析,广东医学院信息工程学院王江,已云四辅田检社踢撵必竟省猪裔组妨趴螟刊秀蚤隧造衔涨恫按藤吟馏庞臭医学信息分析教学资料第3章风险型决策分析2,wj医学信息分析教学资料第3章风险型决策分析2,wj,本章重点,风险型决策的期望值准。

7、2023525,1,随机变量的数字特征,一,数学期望,方差二,原点矩与中心矩三,协方差与相关系数四,切比雪夫不等式与大数定律,基本内容,第三章,2023525,2,引例1加权平均成绩,为该生各门课程的算术平均成绩,设某学生四年大学各门功课成。

8、它反映随机变量取值的平均水平,是随机变量的一个重要的数字特征,复习,数学期望,基本内容,一,方差的定义二,方差的性质,第二节方差,一,方差,问题的导入,引例比较甲乙两个射手的射击水平,分析,乙,甲,但是乙射手的波动性较大,不够稳定,为了数学。

9、2023525,1,1,离散随机变量的数学期望,定义,设离散随机变量,的概率函数为,若级数,绝对收敛,则随机变量,的数学期望,简称期望或均值,为,否则,称,的数学期望不存在,数学期望,2023525,2,注1E,是一个常数,它是一种加权平均。

10、第九节随机变量函数的分布,一,一维随机变量函数的分布,求,的分布律,例设随机变量,的分布律如下,解,的所有可能取值为,例,一提炼纯糖的生产过程,一天可生产纯糖吨,但由于机器损坏和减速,一天实际产量,是一个随机变量,设,的概率密度为,解,分别。

11、在实际问题中,可能遇到多个随机变量的情形,如,射击问题中,对于弹着点往往需要横坐标和纵坐,标描述,研究学龄前儿童的发育情况,观察身高,体重等,具体评价产品的质量,可能有多个评价指标如尺,寸,外形,外包装等,第五节二维随机变量,定义,设是一个。

12、2023525,1,二维随机变量,是两个随机变量视为一个整体,来讨论其取值规律的,问题,能否由二维随机变量的分布来确定两个一维随机变量的取值规律呢,如何确定呢,边缘分布问题,第6节边缘分布,2023525,2,一,二维离散型R,v,的边缘分。

13、第6,3节参数的区间估计,前面,我们讨论了参数点估计,它是用样本算得的一个值去估计未知参数,但是,点估计值仅仅是未知参数的一个近似值,它没有反映出这个近似值的误差范围,使用起来把握不大,区间估计正好弥补了点估计的这个缺陷,实际上,的真值可能。

14、第七章假设检验,要求,理解假设检验的基本概念和基本步骤,掌握正态总体均值的假设检验,例如,一工厂据以往经验某一生产线装配一只某种部件的平均时间为10,分,放射性物体铀在一定时间间隔内放射的到达计数器上的粒子数,服从泊松分布等等,人们常需要判。

15、两个总体,均值差的检验,第,节两总体均值差的假设检验,当为真时,取统计量,提出假设,由,故得拒绝域为,见表,当为真时,取统计量,提出假设,由,故得拒绝域为,例在塞浦路斯发现了一批年至年王朝时期铸造的硬币,其中枚是在一个年份铸造的,另枚是在另。

16、1,202391,备注,我们常关注总体的某项或几项指标,总体中不同个体常取不同的数值,具有不确定性,故总体是一个随机变量,每个个体是随机变量的一个取值,今后不区分总体和相应的随机变量,笼统称为总体,1统计的基本概念,1,1总体和样本,总体是。

17、一,正态分布的定义,定义,设随机变量,的概率密度为,则称,服从正态分布,记作,正态分布,或高斯分布,正态密度函数的特性,标准正态分布,为标准正态分布,特别地,且其分布函数,则称,其概率密度为,正态分布向标准正态分布的转化,将随机变量,进行标。

18、202391,1,马尔可夫,Markov,不等式设,是只取非负值的随机变量,且具有数学期望E,则对于任意正数,有,第五节切比雪夫不等式与大数定律,证,仅就连续随机变量的情形来证明,设,的密度函数为f,202391,2,对于任意的正数,设,的。

19、202391,1,随机变量的定义,设随机试验E的样本空间为,若对于每,一个样本点,变量,都有确定实数值与之对应,则,是定义在,上的实值函数,即,我们称,这样的变量,为随机变量,定义,随机变量的分类,1,离散随机变量,取值只有有限个或可列无穷。

20、202391,1,一,正态分布的定义二,正态分布的数字特征三,正态分布性质四,中心极限定理,第四章正态分布中心极限定理,基本内容,202391,2,正态分布是最重要的概率分布,原因,1,很多随机现象可用正态分布描述或近似描述,例如测量误差。