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实验报告内容： 1 、实验目的： 熟练掌握利用SPSS进行描述性统计分析的基本技能。 2 、实验要求： (1) 利用SPSS软件计算常用统计量（样本均值、中位数、众数、分位数；最大值、最小值、极差、总和、样本方差、样本标准差、变异系数；偏度系数、峰度系数等）的值； (2)
重温《概率论与数理统计》进行查漏补缺，并对其中的概念公式等内容进行总结，以便日后回顾。 目录 第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样
自然界的 现象 分为两类，一类是 确定现象 ，如正负电荷的吸引；一类是 随机现象 ，如抛硬币出现正负。 研究后发现，随机现象也有 统计规律性 。 随机试验 随机现象（通过随机试验，来研究随机现象。） 样本空间 样本点 随机事件（特定情况下，样本空间的一个子集。
泊松分布 连续性随机变量概率密度 概率密度积分求分布函数，概率密度函数积分求概率，分布函数端点值相减为概率 均匀分布 正太分布标准化 例题 离散型随机变量函数的分布 概率密度求概率密度 先积分，再求导 例题 二维离散型随机变量的分布 联合分布律 离散型用枚举
从一批灯泡中随机地取5只作寿命试验，测得寿命（单位：h）为 [ 1050 , 1100 , 1120 , 1250 , 1280 ] [1050,1100,1120,1250,1280] [ 1 0 5 0 , 1 1 0 0 , 1 1 2 0 , 1 2 5 0 , 1 2 8 0 ] ，设灯泡寿命服从正态分布。求灯泡寿命平均值的置信水平为0.90的置信区间 算法设计 这个地方关于python的实现我还没
本博客为《概率论与数理统计－－茆诗松（第二版）》阅读笔记，记录下来，以便自用。 连乘符号： ；总和符号： ；正比于： ∝ ；“任意”符号：∀；“存在”符号：∃； 随机现象所有基本结果的全体称为这个随机现象的基本空间。常用Ω={w}表示,其中元素w就是基本结果
A − B = A − A B = A B ‾ B = A ‾ ⟺ A B = ∅ 且 A ∪ B = Ω ( 1 ) 吸 收 律 若 A ⊂ B , 则 A ∪ B = B , A B = A ( 2 ) 交 换 律 A ∪ B = B ∪ A , A B = B A ( 3 ) 结 合 律 ( A ∪ B ) ∪ C = A ∪ ( B ∪ C ) , ( A B ) C = A ( B C ) ( 4 ) 分 配 律 A ( B ∪ C ) = A B ∪ A C , A ∪ B C = ( A ∪
首先是X分布： n=1的时候，f(y)就是正态分布平方的密度函数，这个可以用y=g(x)的密度函数计算方法来计算。 自由度是什么？： 很显然，几个X加起来，也就是自由度加起来： 接下来是t型分布： 这个T型分布建立在X型分布和标准正态分布上。 最后是F分布： 这
随机变量 随机变量就是随机事件的数值体现。 例如投色子记录色子的点数，记录的点数其实就是一个随机变量，他是这个点数出现的数值体现。 注意： 随机变量X = X(e) , 是一个单实值函数，每个随机事件的结果只能对应一个随机变量。 X(e)体现的是对随机事件的描述，本质
