概率统计第2章

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2、1,第一章 序列的统计量、检验和分布,EViews提供序列的各种统计图、统计方法及过程。当用前述的方法向工作文件中读入数据后，就可以对这些数据进行统计分析和图表分析。,EViews可以计算一个序列的各种统计量并可用表、图等形式将其表现出来。视图包括最简单的曲线图，一直到核密度估计。,。

3、第 3 章 概率与概率分布,3.1 随机事件及其概率3.2 随机变量及其概率分布3.3 大数定律与中心极限定理,学习目标,理解随机事件的概念、了解事件之间的关系 理解概率的三种定义，掌握概率运算的法则 理解随机变量及其概率分布的概念 掌握二项分布、泊松分布和超几何分布的背景、均值和方差及其应用 掌握正态分布的主要特征和应用，了解均匀分布的应用 理解大数定律和中心极限定理的重要意义,3.1 随机事件及其概率,一、随机试验与随机事件 二、随机事件的概率 三、概率的运算法则,一、随机试验与随机事件,3.1 随机事件及其概率,必然现象与随机。

4、2019/10/9,1,概率论与数理统计,主讲人： 杨荣奎 yangrk2004163.com 四川大学数学学院,Probability & Statistics,2019/10/9,2,第一章 概率论基础知识,?,概率论是研究什么的？,概率论研究随机现象并揭示其统计规律性的科学,某车间有200台车床，它们独立地工作着，开工率为0.6,开工时耗电各为1千瓦，问供电所至少要供给这个车间多少电力才能以99.9%的概率保证这个车间不会因供电不足而影响生产。,2019/10/9,3,分析,若提供200KW，当然机床能正常工作，但浪费 若提供120kW,电力又较少了一些 利用后面讲的二项分布及中心极限定理可算出，提供141。

5、2019/5/19,1,第六章 极限定理,6.1大数定律,2019/5/19,2,6.1.1切比雪夫不等式,定理6.1 设随机变量X的数学期望与方差都存在，则对任意的,有,或者等价的形式,证：我们就连续型的情形证明；,槐们稍司压朵酋欲克氧斋陆橙媚沟宙彩沟摔患订乓光躇游聪尔急瘫即簿驰大学概率统计教程第6章大学概率统计教程第6章,2019/5/19,3,切比雪夫不等式,可见，当E(X)，D(X)已知时，可对事件,发生的概率进行估计。,蝗石蛇毫对宛蛆才皆蔫赐篇掸难泰桂镑轨兵坏歌桔顾氰戴已芯捻艺白电搔大学概率统计教程第6章大学概率统计教程第6章,2019/5/19,4,例6.1,吞苛粱灼础卸。

6、第2章 基于统计决策的概率分类法,2.1 研究对象及相关概率 2.2 贝叶斯决策 2.3 贝叶斯分类器的错误率 2.4 聂曼-皮尔逊决策 2.5 概率密度函数的参数估计 2.6 概率密度函数的非参数估计 2.7 后验概率密度分类的势函数方法,第2章 基于统计决策的概率分类法,获取模式的观察值时，有二种情况：* 确定性事件：事物间有确定的因果关系。第三章内容。* 随机事件：事物间没有确定的因果关系，观察到的特征具有统计特性，是一个随机向量。只能利用模式集的统计特性进行分类，使分类器发生分类错误的概率最小。,1. 两类研究对象,2. 相关概率,1）概率的。

7、 习题2 2. 设离散型随机变量的分布律为 .4,3,2,1,12)( kkakXP 求（1）常数a；（2） )2( XP . 解 （1）由 ,1)91715131( a 得 248315a （2） 248105)1()2( XPXP （答案有误） 3.一颗骰子抛两次，以X表示两次中所得的最小点数，试求X的分布律。 解 X可能取值为1,2， 6, ，用二维数组表示两次的点数，则两次中最小点数为1可表示为： （1，1），（1,2），（2，1），（1,3），（3，1）， )1,6(),6,1(, ， 于是 36/111 XP ，同理可得其余。 4甲、乙两棋手约定进行10局比赛，以赢的局数多者为胜。设在每局中甲赢的概率为0.6，乙赢的概率为0.4。假。

8、第1章 概率统计简介,东华大学理学院,本章主要内容,什么是统计学几个概率统计的例子统计学发展历史简介,课程主要内容,描述统计学(Descriptive statistics, 第2章)概率论(Probability , 第3-5章)概率公理化定义随机变量分布随机变量数字特征推断统计学(Inferential statistics , 第6-9章)统计分布参数估计假设检验回归分析(介绍),统计学,Statistics is the study of the collection, organization, analysis, interpretation and presentation of data. When analyzing data, it is possible to use one of two statistics methodologies: d。

9、概率统计第二章自测题一选择题（每题 3 分，共 30 分）1. 离散随机变量 的分布函数为 ，且 ，则 . X)(xF11kkx)(kxXP（ ） ； （ ） ； A)(1kkxP B)(kF（ ） ； （ ） . C1D)(1kx2设随机变量 X 的分布律为 。 则5,432,5/)(XP的值是 .)5.2.0(P( ) ； ( ) ； A6B.0( ) ； ( ) C4. D83设随机变量 相互独立， , ，则 .,XY1NX,Y； ；)(2/1)0P)(2/1)XP； .4下列各函数中可以作为某个随机变量 的分布函数的是 .； ( ) ；)(AxFsinB21(xF( ) ； ( ) C;)。

10、2020/1/20,第二章 概率和概率分布,2.1 概率的基本概念 2.2 概率分布 2.3 总体特征数 2.4 几种常见的概率分布律,2020/1/20,第二章 概率和概率分布,2.1 概率的基本概念,自然现象：确定性现象和非确定性现象（随机现象） 从随机现象中做大量的研究，能从其偶然性中揭示内在的规律 统计学所研究的是非确定性现象，,2020/1/20,概率的统计定义是在大量的试验中，以频率的稳定性为基础上提出来的。设k次随机试验，成功事件A 出现l次，则称l/k是K次随机试验中成功的频率。频率是由样本数据计算得到的。由于样本分布的不恒定性，不同的随机试验，事。

11、第四章 随机变量的数字特征,随机变量的数学期望 随机变量的方差 随机变量的协方差和相关系数 矩、协方差矩阵,4.1 数学期望 一.数学期望的定义,例1 设某班40名学生的概率统计成绩及得分人数如下表所示：,数学期望描述随机变量取值的平均特征,则学生的平均成绩是总分总人数(分)。即,定义 1. 若XPX=xk=pk, k=1,2,n, 则称,定义 2. (p110)若XPX=xk=pk, k=1,2,且,为离散型随机变量X 的数学期望，简称期望或均值。,，则称,为离散型随机变量X 的数学期望,例2 掷一颗均匀的骰子，以X 表示掷得的点数，求X的数学期望。,定义 3 若X f (x), -x,为连续。

12、1 SWJTU 随机变量及其分布函数 第二章 第一节 SWJTU -刘赪 - Def. 设 E为随机试验，其样本空间 S=e， x eS Xe XXe R ()() (,) = -+ 若对于每一个 ，均有一个实 数 与之对应，这样一个定义在 样 本空间上的单值实函数 称为随机变量 ,值域为 。 随机变量 定义 SWJTU -刘赪 - 分布函数 分布函数的概念 分布函数的性质 例题 SWJTU -刘赪 - ()() FxPXx = 0 X x Def. 设 X是一个随机变量 , x是任意实数 ,函数 称为 X的分布函数。 分布函数 定义 SWJTU -刘赪 - 1212 1 ,()() xxFxFx “ ） 分布函数的性质 -1 2 0()1()lim()0()lim()1 x x Fx FFx F。

13、第1节 随机事件,、随机事件的概念,确定性现象和随机现象. 确定性现象 在一定条件下必然会出现某一结果，这种现象称为确定性现象.随机现象 在一定条件，可能出现的结果不止一个，且预先无法确定出现哪个结果，这种现象称为随机现象.概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一个数学分支.,第一章,随机事件及其概率,对随机现象进行观察的过程称为随机试验,简称试验. 它有如下三个特征：1.试验可以在相同条件下重复进行；2.试验的所有可能结果是已知的,且不止一个；3.每次试验都恰好出现这些结果中的一个,但在试之 前不能确定出现哪个结果。

14、第二章,随机变量及其分布,一、随机变量,二、离散型随机变量及其分布,三、随机变量的分布函数,四、连续型随机变量及其分布,五、随机变量的函数的分布,第一节,为了全面研究随机试验的结果，数学处理上的方便，,机动 目录 上页 下页 返回 结束,第二章,要将随机试验的结果数量化。,随机变量,对于随机试验而言，它的结果未必是数量化的。,例1、,掷一枚硬币，,X = X(e) =,1, e = H,0, e = T,例3.从一批灯泡中任取一灯泡测量其寿命,用X表示其寿命，则,例2、,从100件（其中5件是次品）产品中任取2件，观察 取得次品的个数，我们用X表示，则,X=0,机。