概率论与数理统计总复习课件(期末、考研均适用)

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E(X)D(X)Cov(X,Y)点估计(矩估计法、最大似然估计法)区间估计数量化最大值的分布函数是边缘分布函数之积;最小值的分布函数是边缘分布函数关于1的补数之积的补数。3546可以证明,s>0时,Gamma积分收敛,即𝑒−𝑥𝑥𝑠−1𝑑𝑥=𝑒−𝑥𝑥𝑠−1𝑑𝑥10+𝑒−𝑥𝑥𝑠−1𝑑𝑥+∞1+∞0𝑒−𝑥2𝑑𝑥=+∞−∞12=𝜋证明:𝑒−𝑥2𝑑𝑥=+∞−∞2𝑒−𝑥2+∞0𝑑𝑥=====2𝑒−𝑡2𝑡+∞0𝑑𝑡=𝑒−𝑥𝑥+∞0𝑑𝑥=𝑥12−1+∞0𝑒−𝑥=12=𝜋𝑥2=𝑡二项分布的数学期望把X,Y标准化后再求协方差*,XEXXDX*YEYYDY**(,)CovXY[]XEXYEYEDXDY**()EXY****{[()][()]}EXEXYEY{[][]}()EXEXYEYDXDY(,)()CovXYDXDY三大抽样分布——1.以0为中心,左右对称的单峰分布;2.t分布是一簇曲线,其形态变化与n(确切地说与自由度ν)大小有关。自由度ν越小,t分布曲线越低平;自由度ν越大,t分布曲线越接近标准正态分布(u分布)曲线。3.随着自由度逐渐增大,t分布逐渐接近标准正态分布。对应于每一个自由度ν,就有一条t分布曲线,每条曲线都有其曲线下统计量t的分布规律,计算较复杂。学生氏分布(或称t分布),在概率统计中,在置信区间估计、显著性检验等问题的计算中发挥重要作用。综上,对于t分布:当n=1时,E(X)和D(X)均不存在当n>1时,E(X)为0;当n=2时,D(X)不存在;当n>2时,D(X)=𝒏𝒏−𝟐.综上,对于F分布:当𝒏𝟐>2时,E(X)=n𝟐n𝟐−𝟐;当𝒏𝟐>4时,D(X)=𝟐n𝟐𝟐(𝒏𝟏+𝒏𝟐−𝟐)𝒏𝟏(𝒏𝟐−𝟐)(𝒏𝟐−𝟒).其它情况下,E(X)或D(X)不存在知识回顾KnowledgeReview

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