概率统计 统计量分布的数字特征 红线出怎么得来的 是不是错了

如题所述

复习重点
1. 概率的一般加法公式;
2. 条件概率;
3. 全概率公式;
4. 贝叶斯公式;
5. 常见的离散型随机变量的概率分布:两点分布,二项分布,泊松分布;
6. 离散型随机变量的分布函数;
7. 连续型随机变量的分布函数;
8. 连续型随机变量的概率密度函数;
9. 常见的连续型随机变量的概率分布:均匀分布,指数分布,正态分布;
10. 离散型(列举法)
连续型(分布函数法)
11. 二维随机变量的联合分布函数;
12. 二维离散型分布的联合分布列;
13. 二维连续型分布的联合分布密度函数(联合密度函数);
14. X的边缘分布函数,边缘分布列,X的边缘密度函数;
15. 怎样验证X与Y是否独立;
16. 常见离散型随机变量的期望:两点分布,二项分布,泊松分布;
17. 连续型随机变量期望的算法;
18. 常见连续型随机变量的期望:均匀分布,指数分布,正态分布;
19. 期望的简单性质,方差的简化公式;
20. 常见分布的期望及方差P77表格;
21. 二维随机变量的数字特征,协方差和相关系数的计算;
22. 切比雪夫不等式;
23. 样本的数字特征;
24. U统计量,卡方统计量,t统计量;
25. 矩估计法的计算过程(极大似然估计法);
26. 怎样验证无偏性?
27. 区间估计中正态总体均值的区间估计:当方差已知时,均值的区间估计。当
方差未知时,均值的区间估计。正态总体方差的区间估计;
28. 判断假设检验中第一类错误和第二类错误;
29. 正态总体均值的假设检验:当方差已知时均值的检验(U检验法),当方差未
知时均值的检验(t检验法)。
30. 正态总体方差的假设检验:单个正态总体方差的检验(卡方检验法)。
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