数理统计第二章

数理统计第二章Tag内容描述：<p>1、随机变量的数字特征,随机变量概率分布(或密度函数)及分布函数能全面了解统计规律性，可以计算随机变量取各个值或一个区间的概率大小。,但在实际中，很难得到一个精确的密度函数及分布函数，再者有时只需知道随机变量的一些特征就可说明实际问题，如平均值和离散程度。,数字特征就是用来表示平均值和离散程度等的量，分两类： 1、表示随机变量均值特征(大小或位置)的数学期望、中位数、众数等； 2、表示离散程度的方差、变异系数、协方差等。,2.1 数学期望,离散型随机变量数学期望 连续型随机变量数学期望 随机变量函数的数学期望,一、数学。</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,.,28,.,29,.,30,.,31,.,32,.,33,.,34,.,35,.,36,.,37,.,38,.,39,.,40,.,41,.,42。</p><p>3、1 第第第第2 2章章章章 数理统计的基本概念数理统计的基本概念数理统计的基本概念数理统计的基本概念 Chapter II Basic Concepts of Mathematical Chapter II Basic Concepts of Mathematical StatisticsStatistics 2 1 数理统计的几个基本概念数理统计的几个基本概念 Several Basic Con。</p><p>4、点估计量的定义：,第二章 参数估计(Parameter Estimation),参数估计：）点估计(Point Estimate ) ）区间估计(Interval Estimate),P250,点估计方法： ）矩估计法(Moment Estimation) ）极大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation),.矩估计和极大似然估计方法,矩法估计特点：,样,即,矩估计。</p><p>5、1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46。</p><p>6、1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46。</p>