概率分布拟合

概率分布拟合Tag内容描述：<p>1、5.5 分布拟合检验,前面几节讨论了关于总体分布中未知参数的假设检验，在这些检验中总体的分布是已知的。然而在许多情况下，并不知道总体分布的类型，此时需要根据样本提供的信息，对总体分布形式的假设进行检验，常用的2拟合优度检验就是其中一种方法。,2拟合优度检验法是在总体的分布为未知时，根据样本 X1,X2,Xn来检验关于总体分布的假设。具体步骤如下：,其中的 形式是完全已知的；而 为分布中未 知参数，若 为它们的极大似然估计量，则 将估计量代入 表达式，可使 成为完全已知的分布函数。,解 一颗骰子的六个面是否均匀就是检验每个。</p><p>2、1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 三 分布拟合的检验 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64。</p><p>3、1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,三、分布拟合的检验,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64。</p><p>4、复习,能熟练运用EXCEL软件计算以下分布的概率 正态分布和中心极限定理 赔款额的理论分布 赔款次数的理论分布,对数正态分布,帕累托（Pareto）分布,伽玛（Gamma）分布,泊松（Poisson）分布,负二项分布,二项分布,非 寿 险 精 算,第十四讲 统计推断 之 1.损失分布的拟合,研究损失分布的三种方法,损失分布的拟合方法 根据公司实际损失数据建立与之相适合的理论分布，再由已知理论分布的各种性质讨论损失分布 贝叶斯统计方法 根据公司实际损失数据精算师经验，估计损失分布的参数 随机模拟方法 已知理论分布时，利用某种方法迅速得到大量损失数。</p><p>5、7 47 4 分布拟合优度检验分布拟合优度检验 教学目的 教学目的 了解有限离散总体分布的拟合优度检验 列联表的独立性检验 和正态性检验 能用 R 软件来完成这些检验 会解决简单的实际问题 教学重点 教学重点 列联表的独立性检验和正态性检验 教学难点 教学难点 解决简单的实际问题 本章前四节所介绍的各种检验法 是在总体分布类型已知的情况下 对其 中的未知参数进行检验 这类统计检验法统称为参数检验。</p><p>6、第六节分布拟合检验 二 偏度 峰度检验 三 小结 一 拟合检验法 说明 1 在这里备择假设H1可以不必写出 则上述假设相当于 则上述假设相当于 3 皮尔逊定理 定理 注意 解 例1 试检验这颗骰子的六个面是否匀称 根据题意需要检验假设 把一颗骰子重复抛掷300次 结果如下 H0 这颗骰子的六个面是匀称的 其中X表示抛掷这骰子一次所出现的点数 可能值只有6个 在H0为真的前提下 所以拒绝H0 认为这。</p><p>7、第六节分布拟合检验 二 偏度 峰度检验 三 小结 一 拟合检验法 说明 1 在这里备择假设H1可以不必写出 则上述假设相当于 则上述假设相当于 3 皮尔逊定理 定理 注意 解 例1 试检验这颗骰子的六个面是否匀称 根据题意需要检验假设 把一颗骰子重复抛掷300次 结果如下 H0 这颗骰子的六个面是匀称的 其中X表示抛掷这骰子一次所出现的点数 可能值只有6个 在H0为真的前提下 所以拒绝H0 认为这。</p><p>8、数值计算方法实验报告19温度分布的曲线拟合学号:XX 姓名：XXX1. 实验描述美国洛杉矶郊区11月8日的温度（华氏温度）如表1所示。采用24小时制。表1 温度数据时间，p.m.温度时间，a.m.温度16615826625836535846445856355766。</p><p>9、统计推断的过程 第三章概率 概率分布与抽样分布 第一节常用的抽样方法第二节抽样分布 1 理解常用的概率抽样方法概念2 掌握抽样分布的概念3 掌握单一总体的样本统计量的分布及特征4 理解中心极限定理的内涵 学习目标。</p><p>10、简单的描述性统计只能对统计数据做比较肤浅的描述、显示。要想从中探索出规律性的东西，需要推断统计的方法。推断统计就是在搜集、整理观测样本数据的基础上，对有关总体作出推断。根据随机性的观测样本数据以及问题的条件和假定，对未知事物作出的以概率形式表述的推断。即概率论与数理统计的内容。,第五章 概率与概率分布,本 章 内 容,5.1 概率基础 5.1.1 随机事件及其概率 5.1.2 概率的性质与运算法则 5.2 随机变量及其分布 5.2.1 随机变量 5.2.2 离散型随机变量的概率分布 5.2.3 连续型随机变量的概率分布,5.1 概率基础,5.1.1 随机事。</p><p>11、第6章 统计指数,本章内容 6.1 离散型概率分布 6.2 连续型概率分布,6.1 离散型概率分布,概率分布图是将概率分布用图形直观表示出来。 如果变量 对应结果为一组离散值 的概率分别为 ，其中 ， 则称X为离散型随机变量， 称为X的概率函数，对应X的分布称为离散型概率分布。 根据概率分布函数的定义，离散型随机变量对应的分布函数为： 离散型随机变量 对应的概率分布为 ，则对应的均值为： 方差为：,二项分布又称贝努利分布，用来描述不连续的离散资料。如果在任一次的试验中，某事件发生的概率（或称成功的概率）均为p，则不发生的概率均为q。</p><p>12、第一章 概率及概率分布,第一节 事件及其相互关系 （随机现象及概率定义、古典概型） 第二节 概率运算法则 （加法法则、乘法法则） 第三节 贝努利概型 （间断性变量的概率分布类型） 第四节 数据整理 （误差的概念、次数分布及特征数） 第五节 正态分布 （连续性变量的概率分布类型）,第一章要点提示,本章择要讲授概率论的基本常识和随机变量最典型的三种概率分布。学习时应了解随机事件相互关系并熟悉概率运算的基本法则；掌握两种间断性变量的概率分布类型，即古典概型和贝努利概型；牢固树立研究误差的思想，重点掌握误差作为连续性变量。</p><p>13、第五章 概率与概 率分布 统计学 第五章 概率与概率分布 第一节第一节 随机事件及其概率随机事件及其概率 第二节第二节 概率的性质与运算法则概率的性质与运算法则 第三节第三节 离散型随机变量及其分布离散型随机变量及其分布 第四节第四节 连续型随机变量的概率分布连续型随机变量的概率分布 学习目标 1.1.定义试验、结果、事件、样本空间、概 率 2.2. 理解概率的定义，掌握概率的性质和运算理解概率的定义，掌握概率的性质和运算 法则法则 3.3. 理解随机变量的概念及其常见分布理解随机变量的概念及其常见分布 4.4. 会用会用ExcelExcel。</p>