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概率论公式总结

日期:2021-05-24  类别:最新范文  编辑:一流范文网  【下载本文Word版

概率论公式总结 本文关键词:概率论,公式

概率论公式总结 本文简介:第一章P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)特别地,当A、B互斥时,P(A+B)=P(A)+P(B)条件概率公式概率的乘法公式全概率公式:从原因计算结果Bayes公式:从结果找原因第二章二项分布(Bernoulli分布)——X~B(n,p)泊松分布——X~P(λ)概率密度函数怎样计算概率均匀分

概率论公式总结 本文内容:

第一章

P(A+B)=P(A)+P(B)-

P(AB)

特别地,当A、B互斥时,

P(A+B)=P(A)+P(B)

条件概率公式

概率的乘法公式

全概率公式:从原因计算结果

Bayes公式:从结果找原因

第二章

二项分布(Bernoulli分布)——X~B(n,p)

泊松分布——X~P(λ)

概率密度函数

怎样计算概率

均匀分布X~U(a,b)

指数分布X~Exp

(θ)

分布函数

对离散型随机变量

对连续型随机变量

分布函数与密度函数的重要关系:

二元随机变量及其边缘分布

分布规律的描述方法

联合密度函数

联合分布函数

联合密度与边缘密度

离散型随机变量的独立性

连续型随机变量的独立性

第三章

数学期望

离散型随机变量,数学期望定义

连续型随机变量,数学期望定义

l

E(a)=a,其中a为常数

l

E(a+bX)=a+bE(X),其中a、b为常数

l

E(X+Y)=E(X)+E(Y),X、Y为任意随机变量

随机变量g(X)的数学期望

常用公式

方差

定义式

常用计算式

常用公式

当X、Y相互独立时:

方差的性质

D(a)=0,其中a为常数

D(a+bX)=b2D(X),其中a、b为常数

当X、Y相互独立时,D(X+Y)=D(X)+D(Y)

协方差与相关系数

协方差的性质

独立与相关

独立必定不相关

相关必定不独立

不相关不一定独立

第四章

正态分布

标准正态分布的概率计算

标准正态分布的概率计算公式

一般正态分布的概率计算

一般正态分布的概率计算公式

第五章

卡方分布

t分布

F分布

正态总体条件下

样本均值的分布:

样本方差的分布:

两个正态总体的方差之比

第六章

点估计:参数的估计值为一个常数

矩估计

最大似然估计

似然函数

均值的区间估计——大样本结果

正态总体方差的区间估计

两个正态总体均值差的置信区间

大样本或正态小样本且方差已知

两个正态总体方差比的置信区间

第七章

假设检验的步骤

根据具体问题提出原假设H0和备择假设H1

根据假设选择检验统计量,并计算检验统计值

看检验统计值是否落在拒绝域,若落在拒绝域则拒绝原假设,否则就不拒绝原假设。

不可避免的两类错误

第1类(弃真)错误:原假设为真,但拒绝了原假设

第2类(取伪)错误:原假设为假,但接受了原假设

单个正态总体的显著性检验

l

单正态总体均值的检验

?

大样本情形——Z检验

?

正态总体小样本、方差已知——Z检验

?

正态总体小样本、方差未知——

t检验

l

单正态总体方差的检验

?

正态总体、均值未知——卡方检验

单正态总体均值的显著性检验

统计假设的形式

双边检验

左边检验

右边检验

单正态总体均值的Z检验

拒绝域的代数表示

双边检验

左边检验

右边检验

比例——特殊的均值的Z检验

单正态总体均值的

t

检验

单正态总体方差的卡方检验

拒绝域

双边检验

左边检验

右边检验

篇2:概率论与数理统计期末考试之置信区间与拒绝域含答案

概率论与数理统计期末考试之置信区间与拒绝域含答案 本文关键词:概率论,数理,置信,区间,期末考试

概率论与数理统计期末考试之置信区间与拒绝域含答案 本文简介:概率论与数理统计期末置信区间问题八(1)、从某同类零件中抽取9件,测得其长度为(单位:mm):6.05.75.86.57.06.35.66.15.0设零件长度X服从正态分布N(μ,1)。求μ的置信度为0.95的置信区间。解:由于零件的长度服从正态分布,所以所以的置信区间为经计算的置信度为0.95的置

概率论与数理统计期末考试之置信区间与拒绝域含答案 本文内容:

概率论与数理统计期末

置信区间问题

八(1)、从某同类零件中抽取9件,测得其长度为(

单位:mm

):

6.0

5.7

5.8

6.5

7.0

6.3

5.6

6.1

5.0

设零件长度X服从正态分布N

(μ,1)。求μ的置信度为0.95的置信区间。

解:由于零件的长度服从正态分布,所以

所以的置信区间为

经计算

的置信度为0.95的置信区间为

即(5.347,6.653)

八(2)、某车间生产滚珠,其直径X

~N

(,0.05),从某天的产品里随机抽出9个量得直径如下(单位:毫米

):

14.6

15.1

14.9

14.8

15.2

15.1

14.8

15.0

14.7

若已知该天产品直径的方差不变,试找出平均直径的置信度为0.95的置信区间。

解:由于滚珠的直径X服从正态分布,所以

所以的置信区间为:

经计算

的置信度为0.95的置信区间为

即(14.765,15.057)

八(3)、工厂生产一种零件,其口径X(单位:毫米)服从正态分布,现从某日生产的零件中随机抽出9个,分别测得其口径如下:

14.6

14.7

15.1

14.9

14.8

15.0

15.1

15.2

14.7

已知零件口径X的标准差,求的置信度为0.95的置信区间。

解:由于零件的口径服从正态分布,所以

所以的置信区间为:

经计算

的置信度为0.95的置信区间为

即(14.802,14.998)

八(4)、随机抽取某种炮弹9发做实验,测得炮口速度的样本标准差S=3(m/s),设炮口速度服从正态分布,求这种炮弹的炮口速度的方差的置信度为0.95的置信区间。

因为炮口速度服从正态分布,所以

的置信区间为:

的置信度0.95的置信区间为

八(5)、设某校女生的身高服从正态分布,今从该校某班中随机抽取9名女生,测得数据经计算如下:。求该校女生身高方差的置信度为0.95的置信区间。

解:因为学生身高服从正态分布,所以

的置信区间为:

的置信度0.95的置信区间为

八(6)、一批螺丝钉中,随机抽取9个,测得数据经计算如下:。设螺丝钉的长度服从正态分布,试求该批螺丝钉长度方差的置信度为0.95的置信区间。

解:因为螺丝钉的长度服从正态分布,所以

的置信区间为:

的置信度0.95的置信区间为

八(7)、从水平锻造机的一大批产品随机地抽取20件,测得其尺寸

的平均值,样本方差。假定该产品的尺寸X服从正态分布,其中与均未知。求的置信度为0.95的置信区间。

解:由于该产品的尺寸服从正态分布,所以

的置信区间为:

的置信度0.95的置信区间为

八(8)、已知某批铜丝的抗拉强度X服从正态分布。从中随机抽取9根,经计算得其标准差为8.069。求的置信度为0.95的置信区间。

()

解:由于抗拉强度服从正态分布所以,

的置信区间为:

的置信度为0.95的置信区间为

,即

八(9)、设总体X

~,从中抽取容量为16的一个样本,样本方差,试求总体方差的置信度为0.95的置信区间。

解:由于

X~,所以

的置信区间为:

的置信度0.95的置信区间为

,即

八(10)、某岩石密度的测量误差X服从正态分布,取样本观测值16个,得样本方差,试求的置信度为95%的置信区间。

解:由于

X

~

,所以

的置信区间为:

的置信度0.95的置信区间为:

拒绝域问题

九(1)、某厂生产铜丝,生产一向稳定,现从其产品中随机抽取10段检查其折断力,测得。假定铜丝的折断力服从正态分布,问在显著水平下,是否可以相信该厂生产的铜丝折断力的方差为16?

解:待检验的假设是

选择统计量

在成立时

取拒绝域w

={}

由样本数据知

接受,即可相信这批铜丝折断力的方差为16。

九(2)、已知某炼铁厂在生产正常的情况下,铁水含碳量X服从正态分布,其方差为0.03。在某段时间抽测了10炉铁水,测得铁水含碳量的样本方差为0.0375。试问在显著水平下,这段时间生产的铁水含碳量方差与正常情况下的方差有无显著差异?

解:待检验的假设是

选择统计量

在成立时

取拒绝域w

={}

由样本数据知

接受,即可相信这批铁水的含碳量与正常情况下的方差无显著差异。

九(3)、某厂加工一种零件,已知在正常的情况其长度服从正态分布,现从一批产品中抽测20个样本,测得样本标准差S=1.2。问在显著水平下,该批产品的标准差是否有显著差异?

解:待检验的假设是

选择统计量

在成立时

取拒绝域w

={}

由样本数据知

拒绝,即认为这批产品的标准差有显著差异。

九(4)、已知某炼铁厂在生产正常的情况下,铁水含碳量X服从正态分布。现抽测了9炉铁水,算得铁水含碳量的平均值,若总体方差没有显著差异,即,问在显著性水平下,总体均值有无显著差异?

解:待检验的假设是

选择统计量

在成立时

取拒绝域w={}

由样本数据知

拒绝,即认为总体均值有显著差异。

九(5)、已知某味精厂袋装味精的重量X

~,其中=15,,技术革新后,改用新机器包装。抽查9个样品,测定重量为(单位:克)

14.7

15.1

14.8

15.0

15.3

14.9

15.2

14.6

15.1

已知方差不变。问在显著性水平下,新机器包装的平均重量是否仍为15?

解:待检验的假设是

选择统计量

在成立时

取拒绝域w={}

经计算

接受,即可以认为袋装的平均重量仍为15克。

九(6)、某手表厂生产的男表表壳在正常情况下,其直径(单位:mm)服从正态分布N(20,1)。在某天的生产过程中,随机抽查4只表壳,测得直径分别为:

19.5

19.8

20.0

20.5.

问在显著性水平下,这天生产的表壳的均值是否正常?

解:

待检验的假设为

选择统计量

当成立时,

U~

取拒绝域w={}

经计算

接受,即认为表壳的均值正常。

九(7)、某切割机在正常工作时,切割得每段金属棒长服从正态分布,且其平均长度为10.5cm,标准差为0.15cm。今从一批产品中随机抽取16段进行测量,计算平均长度为=10.48cm。假设方差不变,问在显著性水平下,该切割机工作是否正常?

解:

待检验的假设为

选择统计量

当成立时,

U~

取拒绝域w={}

由已知

接受,即认为切割机工作正常。

九(8)、某厂生产某种零件,在正常生产的条件下,这种零件的周长服从正态分布,均值为0.13厘米。如果从某日生产的这种零件中任取9件测量后得=0.146厘米,S

=0.016厘米。问该日生产的零件的平均轴长是否与往日一样?

解:

待检验的假设为

选择统计量

当成立时,

T~t(8)

取拒绝域w={}

由已知

拒绝,即认为该生产的零件的平均轴长与往日有显著差异。

九、某灯泡厂生产的灯泡平均寿命是1120小时,现从一批新生产的灯泡中抽取9个样本,测得其平均寿命为1070小时,样本标准差小时。问在显著性水平下,检测灯泡的平均寿命有无显著变化?

解:

待检验的假设为

选择统计量

当成立时,

T~t(8)

取拒绝域w={}

由已知

接受,即认为检测灯泡的平均寿命无显著变化。

九、正常人的脉搏平均为72次/分,今对某种疾病患者9人,测得其脉搏为(次/分):

68

65

77

70

64

69

72

62

71

设患者的脉搏次数X服从正态分布,经计算得其标准差为4.583。试在显著水平=0.05下,检测患者的脉搏与正常人的脉搏有无显著差异?

解:

待检验的假设为

选择统计量

当成立时,

T

~

取拒绝域w={}

经计算

接受,检测者的脉搏与正常的脉搏无显著差异。

篇3:研数学一概率论与数理统计学习计划

研数学一概率论与数理统计学习计划 本文关键词:概率论,数理,学习计划,统计,数学一

研数学一概率论与数理统计学习计划 本文简介:研数学一概率论与数理统计学习计划2010年02月01日11:29来源:海天教育注意:本计划对应习题涵盖在以下教材中:《概率论与数理统计》第三版浙江大学盛骤谢式千潘承毅编高等教育出版社复习计划使用说明:(1)学习时间是针对复习知识点在大纲中的要求而建议应该使用的学习时间,平时如果学习时间不够,可利用周

研数学一概率论与数理统计学习计划 本文内容:

研数学一概率论与数理统计学习计划

2010年02月01日

11:29

来源:海天教育

注意:本计划对应习题涵盖在以下教材中:

《概率论与数理统计》第三版浙江大学

谢式千

潘承毅

编高等教育出版社

复习计划使用说明:

(1)

学习时间是针对复习知识点在大纲中的要求而建议应该使用的学习时间,平时如果学习时间不够,可利用周末的时间做调整。

(2)

计划里明确了每章该看的知识点、该做的习题,后面备有大纲要求,学员要根据大纲要求合理学习知识点。

(3)

每章复习结束后都必须做单元测试题,单元测试题是准确把握学员是否按照大纲要求掌握了本章内容。学员在做复习完每章内容后,跟主管顾问要本章测试题。测试题做完后一定要把成绩反馈给你的主管顾问,以便主管顾问和教研组老师根据你的复习情况及时调整你的学习方法与内容。

(4)

同学们在复习的时候一定要和你周围的同学、老师多交流学习心得。只有你总结出来的方法才是最适合你的方法。

(5)

同学们在复习的过程中肯定要遇到一些疑难问题、做错的题目,一定要在第一时间把他整理到你的笔记本里,方便的时候可以答疑。

概率论与数理统计

第一章

随机事件和概率

我们应该了解样本空间的概念,理解随机事件的概念,并要熟练掌握随机事件的关系和运算法则,理解概率、条件概率的概念,掌握概率的基本性质。加法公式、乘法公式、减法公式、全概率公式、贝叶斯公式是概率的五个基本公式,应用它们再结合时间运算和概率的基本性质,可以解决不少有关随机事件概率的计算问题。

学习时间

复习知识点与对应习题

大纲要求

2小时

样本空间与随机事件的概念,事件的关系与运算,文氏图,事件运算法则和常用结论,概率的概念,概率的基本性质(6个性质),例(4页)1-3,习题(32页),1,2

1、了解样本空间(基本事件空间)的概念,理解随机事件的概念,掌握事件的关系及运算。

2、理解概率、条件概率的概念,掌握概率的基本性质,会计算古典型概率和几何型概率,掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式。

3、理解事件的独立性的概念,掌握用事件独立性进行概率计算;理解独立重复试验的概念,掌握计算有关事件概率的方法。

2-3小时

古典概型,几何型概率,概率的加法定理,例(12页)1-8,习题(32页)4,5,8,9,12,13

2-3小时

条件概率,概率的乘法定理,全概率公式,贝叶斯(Bayes)公式,事件的独立性,例(20页)2-6,例(28页)2-4,习题(34页)22,25,28,29

3小时

总结回顾,本章应注重对基本概念和基本公式的复习,以及应用概率的基本性质和基本公式计算独立性事件的概率。习题(33页)6,14,16,21,26,30,31

2小时

本章测试题——检验自己是否对本章复习合格(合格成绩为80分以上),如果合格,继续进行下一章复习,如果不合格,总结自己的薄弱点要有针对性的对本章的内容进行复习或者到总部答疑。

第二章

随机变量及其分布

随机变量是概率论和数理统计所要研究的基本对象,它是定义在样本空间上具有某种可测性的实值函数。离散型和连续型随机变量是最重要的两类随机变量。

学习时间

复习知识点与对应习题

大纲要求

2.5-3.5小时

随机变量,离散型随机变量及其分布律,0-1分布,伯努利试验、二项分布,泊松分布,例(40页)1-4,习题(69页)2,4,5,9,10,13

1、理解随机变量的概念,理解分布函数的概念及性质;会计算与随机变量相联系的事件的概率。

2、理解离散型随机变量及其概率分布的概念,掌握0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布及其应用。

3、掌握泊松定理的结论和应用条件,会用泊松分布近似表示二项分布。

4、理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用,其中参数为的指数分布的概率密度为

5、会求随机变量函数的分布。

2-3小时

随机变量的分布函数,连续型随机变量及其概率密度,均匀分布,指数分布,例(48页)1,2,例(52页)1,2,习题(71页)15,18,21,22

2-3小时

正态分布,随机变量的函数的分布,例(52页)3,例(62页)1-5,习题(73页)23,24,28,29,31

3小时

总结回顾,本章注重对以下几个方面的复习(1)利用概率密度函数求概率;(2)常见的随机变量的分布及计算;(3)与其他各章内容结合的综合题及应用题。习题(69页)3,6,11,14,17,19,30,32

2小时

本章测试题——检验自己是否对本章的复习合格(合格成绩为80分以上),如果合格,继续进行下一章复习,如果不合格,总结自己的薄弱点要有针对性的对本章的内容进行复习或者到总部答疑。

第三章

多维随机变量及其分布

对于二维随机变量,不仅应该理解二维随机变量联合分布函数的概念与性质,还要掌握二维离散型维随机变量的联合概率分布、边缘分布、条件分布和二维连续型随机变量的联合概率密度、边缘密度和条件密度。

学习时间

复习知识点与对应习题

大纲要求

2-3小时

二维随机变量的分布函数,二维离散型随机变量的概率分布和边缘分布,二维连续型随机变量的概率密度和边缘概率密度,例(77页)1-2,例(81页)1-2,习题(104页)2,3,5,7

1、理解多维随机变量的概念,理解多维随机变量分布的概念和性质,理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布,理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度,会求与二维随机变量相关事件的概率。

2、理解随机变量的独立性及不相关性的概念,掌握随机变量相互独立的条件。

3、掌握二维均匀分布,了解二维正态分布的概率密度,理解其中参数的概率意义。

4、会求两个随机变量简单函数的分布,会求多个相互独立随机变量简单函数的分布。

2.5-3.5小时

二维离散型随机变量的条件分布,二维连续型随机变量的条件密度,相互独立的随机变量,例(84页)1-4,例(92页),习题(105页)8,9,11,12,13

2-3小时

两个随机变量的函数的分布,的分布,及的分布,例(95页)1-4,习题(106页)17,19,24,26,27

3小时

总结回顾,本章是的复习应从以下几个方面(1)联合密度与边缘密度,条件密度之间的关系与转化;(2)分布函数与概率密度的关系;(3)利用联合密度求概率;(4)独立性的判断与应用;(5)随机变量的简单函数的分布。习题(104页)6,10,14,16,20,23,25,28

2小时

本章测试题——检验自己是否对本章的复习合格(合格成绩为80分以上),如果合格,继续进行下一章复习,如果不合格,总结自己的薄弱点要有针对性的对本章的内容进行复习或者到总部答疑。

第四章

随机变量的数字特征

随机变量的数字特征是描述随机变量分布特征的数字,它们能够集中的刻画出随机变量取值规律的特点。

学习时间

复习知识点与对应习题

大纲要求

2.5-3.5小时

数学期望的概念及性质,随机变量函数的数学期望,例(110页)1-12,习题(139页)3,5,8,9

1、理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念,会运用数字特征的基本性质,并掌握常用分布的数字特征。

2、会求随机变量函数的数学期望。

2.5-3.5小时

方差、标准差的概念及性质,切比雪夫(Chebyshev)不等式,常见分布的数学期望和方差,例(122页)1-8,习题(140页)16,18,20,22,23

2.5-3.5小时

随机变量的协方差、相关系数的定义及性质,矩及协方差矩阵的定义及性质,例(132页)1-2,习题(141页)25,27,29,30

3小时

总结回顾,主要从以下几个方面复习本章内容(1)利用随机变量的概率分布求数学期望和方差;(2)利用常见分布的数字特征解决各种问题;(3)随机变量函数的数学期望;(4)数学期望和方差应用于数理统计问题;(5)协方差,相关系数等数字特征的计算;(6)相关系数为零(即不相关)与独立性的区别。习题(139页)6,7,13,19,21,24,28,31,33

2小时

本章测试题——检验自己是否对本章的复习合格(合格成绩为80分以上),如果合格,继续进行下一章复习,如果不合格,总结自己的薄弱点要有针对性的对本章的内容进行复习或者到总部答疑。

第五章

大数定律及中心极限定理

大数定律和中心极限定理都是随机变量序列的极限定理,它们是概率论中比较深入的理论结果。

学习时间

复习知识点与对应习题

大纲要求

2.5-3.5小时

三个大数定律(切比雪夫(Chebyshev)大数定律,伯努利(Bernoulli)大数定律,辛钦(Khinchine)大数定律),三个中心极限定理(独立同分布的中心极限定理、李雅普诺夫(Liapunov)定理、棣莫佛-拉普拉斯(De

Moivre-Laplace)定理),例(151页)1-3,习题(154页)1,4,7,8

1、了解切比雪夫不等式。

2、了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律)。

3、了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)和列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)。

3小时

总结回顾,本章复习的重点应放在以下几个方面(1)利用切比雪夫不等式估计概率;(2)考查随机变量序列是否满足大数定律和中心极限定理的条件或结论;(3)利用中心极限定理解决应用中的近似计算问题。习题(154页)2,3,5,6,9

2小时

本章测试题——检验自己是否对本章的复习合格(合格成绩为80分以上),如果合格,继续进行下一章复习,如果不合格,总结自己的薄弱点要有针对性的对本章的内容进行复习或者到总部答疑。

第六章

样本及抽样分布

学习时间

复习知识点与对应习题

大纲要求

2.5-3.5小时

总体、个体、简单随机样本和统计量的定义,样本均值、样本方差和样本矩的定义,几个常用统计量的分布(分布,分布,分布,正态总体的样本均值与样本方差的分布),分位数的概念,习题(174页)1,4,9

1、理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念。其中样本方差定义为:

2、了解分布、分布和分布的概念及性质,了解上侧分位数的概念并会查表计算。

3、了解正态总体的常用抽样分布。

3小时

总结回顾,应重点复习数理统计的基本概念以及利用常见的分布及其相关理论求概率或数字特征。习题(175页)2,3,5,6,7,8

2小时

本章测试题——检验自己是否对本章的复习合格(合格成绩为80分以上),如果合格,继续进行下一章复习,如果不合格,总结自己的薄弱点要有针对性的对本章的内容进行复习或者到总部答疑。

第七章

参数估计

参数估计问题分为点估计和区间估计。

学习时间

复习知识点与对应习题

大纲要求

2.5-3.5小时

点估计的概念,用矩估计法和最大似然估计法求点估计,估计量的评选标准(无偏性、有效性、相和性),例(176页)1-6,例(187页),例(189页)1-3,习题(207页)1,5,8,11

1、理解参数的点估计、估计量与估计值的概念。

2、掌握矩估计法(一阶、二阶矩)和最大似然估计法。

3、了解估计量的无偏性、有效性(最小方差性)和一致性(相和性)的概念,并会验证估计量的无偏性。

4、理解区间估计的概念,会求单个正态总体的均值和方差的置信区间,会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间。

2-3小时

区间估计的概念,单个正态总体均值、方差的置信区间,两个正态总体均值差、方差比的置信区间,例(196页)1-5,习题(210页)14,16,19,20

3小时

总结回顾,本章的复习重点应放在(1)求矩估计量和最大似然估计量;(2)验证估计量的无偏性及利用无偏性确定参数;(3)求正态总体参数的置信区间。习题(208页)3,7,9,12,13,15,18,21

2小时

本章测试题——检验自己是否对本章的复习合格(合格成绩为80分以上),如果合格,继续进行下一章复习,如果不合格,总结自己的薄弱点要有针对性的对本章的内容进行复习或者到总部答疑。

第八章

假设检验

学习时间

复习知识点与对应习题

大纲要求

2.5-3.5小时

显著性检验的概念,假设检验的两类错误,假设检验的步骤,单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验,例(213页)1-2,例(221页)1-3,例(227页)1-2,习题(263页)2,8,13,16

1、理解显著性检验的基本思想,掌握假设检验的基本步骤,了解假设检验可能产生的两类错误。

2、掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。

3小时

总结回顾,本章应重点复习(1)假设检验中统计量的选取;(2)正态总体参数的检验过程;(3)假设检验中的两类错误;(3)

单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。习题(263页)3,4,9,10,14,15

2小时

本章测试题——检验自己是否对本章的复习合格(合格成绩为80分以上),如果合格,继续进行下一章复习,如果不合格,总结自己的薄弱点要有针对性的对本章的内容进行复习或者到总部答疑。

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