概率论第五章

概率论第五章Tag内容描述：<p>1、第五章 大数定律与中心极限定理第一节 大数定律在第一章中我们已经指出，人们经过长期实践认识到，虽然个别随机事件在某次试验中可能发生也可能不发生，但是在大量重复试验中却呈现明显的规律性，即随着试验次数的增大，一个随机事件发生的频率在某一固定值附近摆动.这就是所谓的频率具有稳定性.同时，人们通过实践发现大量测量值的算术平均值也具有稳定性.而这些稳定性如何从理论上给以证明就是本节介绍的大数定律所要回答的问题.在引入大数定律之前，我们先证一个重要的不等式契比雪夫（Chebyshev）不等式.设随机变量X存在有限方差D（X。</p><p>2、第五章,大数定律与中心极限定理,一、大数定律,二、中心极限定理,机动 目录 上页 下页 返回 结束,大数定律,第五章,第一节,一、 切比雪夫Chebyshev不等式,二、几个常见的大数定律,定义1,有:,设随机变量序列,，如果存,在常数 a ，使得对于任意,预备知识：,机动 目录 上页 下页 返回 结束,等价形式：,有,则称此式为切比雪夫不等式。,存在，则对任意,证明 设 X 为连续性（离散型类似），其密度为,设随机变量X 的数学期望,命题 (切比雪夫Chebyshev不等式）,机动 目录 上页 下页 返回 结束,则,注：Chebyshev不等式对随机变量在以,的一个领域外取。</p><p>3、第五章 参数估计,1,第五章 参数估计,参数估计是统计推断的基本内容之一。,参数估计就是由样本对总体的未知参数作出估计。,参数估计一般有两种方式：点估计和区间估计。,第五章 参数估计,2,第五章 参数估计,第一节 点估计,第二节 极大似然估计,第三节 矩估计法,第四节 正态总体参数的区间估计,第五节 比率的区间估计,第五章 参数估计,3,第一节 点估计,一、点估计的概念,设总体的分布类型已知，但分布函数中的 参数未知。,为待估的未知参数。,第五章 参数估计,4,二、估计量的评价标准,1.无偏性,第五章 参数估计,5,证,第五章 参数估计,6,第五。</p><p>4、第五章 数理统计的基础知识 I 教学基本要求 1 理解总体 个体 样本 统计量 样本均值和样本方差的概念 会根据样本数据计算样本均值和样本方差 2 了解经验分布函数的概念 了解直方图 茎叶图的作法 3 了解分布 分布 分布。</p><p>5、第五章 大数定律与中心极限定理 第一节 大数定律 在第一章中我们已经指出 人们经过长期实践认识到 虽然个别随机事件在某次试验中可能发生也可能不发生 但是在大量重复试验中却呈现明显的规律性 即随着试验次数的增。</p><p>6、1 第五章大数定律与中心极限定理 在大量随机现象中 我们不仅看到随机事件频率的稳定性 而且还看到一般的平均结果的稳定性 概率论中用来阐明大量随机现象平均结果的稳定性的一系列定理统称为大数定律 大数定律是一种。</p>