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第6章要点 一、统计量的概念及常用统计量 二、抽样分布:统计三大分布?2分布,t分布,F分布 三、分位数的概念: 标准正态分布,?2分布,t分布,F分布的分位数 作业:一、1,2,4,7,二、1,2,3、三、1,2 第7章要点 一、参数的点估计 1 矩估计:三步法: ①求总体矩; ②样本矩代替总体矩; ③求出矩估计量(矩估计值) 2 最大似然估计法: 二步法: ①求(对数)似然函数; ②求(对数)似然函数的最大值点 例 作业:一、4,8,12,13,三、3,5,6,8 第7章要点 二、估计量的评价标准 1.无偏性 2.有效性 3.相合性 作业:二、2,6 三、7,8,9 三、区间估计 正态总体均值与方差的区间估计 例7.10,7.11,7.12 作业:三、12, 14,15 一、假设检验的两类错误 犯第一类错误的概率: P{弃真} = P{拒绝了H0 | H0为真} = P{检验统计量的值落入拒绝域 | H0为真} ? ? 犯第二类错误的概率: P{存伪} = P{接受了H0 | H0为假} = P{检验统计量的值未落入拒绝域 | H0为假} = ? 例8.6,8.7 作业:一、3,4 二、3,4,7,三、5, 8 第8章要点 第8章要点 二、单正态总体N(?, ?2)的均值?的假设检验 检验名称 条件 检验类别 H0 H1 检验统计量 分布 拒绝域 Z 检 验 ?2 已知 双边检验 μ = μ0 μ ≠ μ0 N(0,1) {| z | ≥ zα/2} 左边检验 μ ≥ μ0 μ μ0 {z ≤ -zα} 右边检验 μ ≤ μ0 μ μ0 {z ≥ zα} T 检 验 ?2未知 双边检验 μ = μ0 μ ≠ μ0 t(n– 1) {| t | ≥ tα/2(n – 1)} 左边检验 μ ≥ μ0 μ μ0 {t ≤ – tα(n – 1)} 右边检验 μ ≤ μ0 μ μ0 {t ≥ tα(n – 1)} 三、单正态总体N(?, ?2)的方差?2的假设检验 检验名称 条件 检验 类别 H0 H1 检验统计量 分布 拒绝域 μ未知 双边 检验 ?2=?02 ?2??02 ?2(n-1) {?2??21-?/2(n-1)}? {?2??2?/2(n-1)} 左边 检验 ?2??02 ?2?02 {?2??21-?(n-1)} 右边 检验 ?2??02 ?2?02 {?2??2?(n-1)} 选择题 解 设 X1, X2, X3相互独立,其中X1服从均匀分布U[0,6], X2服从正态分布N(0,22), X3服从泊松分布P(3),记Y=X1 -2X2 +3X3,则EY和DY分别等于( ) (A)EY=12,DY=46 (B)EY=12,DY=4 (C)EY=9,DY=4 (D)EY=9,DY=46 A 设随机变量X服从泊松分布 ,且 ,则 ( ) 解 (A)0 (B)1 (C)2 (D)3 C 一、事件间关系和运算 子事件 A?B A发生必然导致B发生 事件相等 A=B A、B中其中一个发生另一个也发生 互不相容(互斥) A∩B=? A、B不同时发生 对立(互逆) A∩B=?, A∪B=Ω A和B中有且只有一个发生 (记 B = ) 差事件 A-B A-B发生?A发生B不发生 积事件 A∩B A∩B发生?A、B都发生 和事件 A∪B A∪B发生?A、B至少有一个发生 第1章要点 二、事件运算满足的定律 事件的运算性质和集合的运算性质相同,设A,B,C为事件,则有 交换律: 结合律: 分配律: 对偶律: 例1.3, 作业: 一、 3,二、 1,2 第1章要点 三、概率的性质 (1) P(?) = 0. (2) (有限可加性) 两两互不相容,则 (3) (逆事件的概率) 对任一事件A,有 (4) (单调性)若 P(A) ? P(B) ,且P(A–B) = P(A) - P(B). (5) 对任意两个事件A,B
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