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《概率论与数理统计教程》课件
目录
总体与样本．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1总体与个体．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2样本与样本空间．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3简单随机抽样．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.4样本分布函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.5样本均值与样本方差．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
统计量与抽样分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1统计量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2抽样分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3正态总体的抽样分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.4卡方分布、t分布和F分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
参数估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.1点估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2估计量的评价标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3区间估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.4极大似然估计法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
假设检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.1假设检验的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2单个正态总体均值的假设检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.3两个正态总体均值之差的假设检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.4非参数检验简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
方差分析与回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.1单因素方差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.2双因素方差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.3线性回归模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.4回归分析的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
列联表分析与非参数方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
6.1列联表分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
6.2秩和检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
6.3Wilcoxon符号秩检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
数理统计中的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
7.1应用实例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
7.2应用实例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
7.3应用实例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
1.总体与样本
在概率论与数理统计中，了解总体与样本的概念是至关重要的。以下是这两个基本概念的详细解释：
总体（Population）：
总体是指我们希望了解的、研究对象的全体。它可以是一个国家的人口、一个城市的企业、一种产品的质量数据等。总体具有两个显著特点：
无限性：总体可能包含无限多个个体。
具体性：总体具有明确
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