数理统计的基本知识习题

第八章假设检验习题

1．某种零件的尺寸方差为σ2=1.21，对一批这类零件检验6件得尺寸数据（毫米）为：

32.56 29.66 31.64 30.00 31.87 31.03

取α=0.05时，问这批零件的平均尺寸能认为是30.50毫米？（设零件尺寸服从正态分布）2．五名学生彼此独立地测量同一块土地，分别测量得面积为：（公里2）：

1.27 1.24 1.21 1.28 1.23

设测定值服从正态分布，试根据这些数据检验这块土地的面积是否为1.23

（公里2），取α=0.05

3．一种元件，要求其使用寿命不得低于1000小时，现在从一批这种元件中随机抽取25件测得其寿命平均值为950小时，已知该种元件寿命服从标准差σ=100小时的正态分布，试在显著性水平α=0.05下确定这批元件是否合格。

4．某工厂欲引入一台新机器，由于价格较高，故工程师认为只有在引入该机器能使产品的生产时间平均缩短8.05％方可采用，现随机进行6次试验，测得平均节约时间4.4％，样本标准差为0.32％，设新机器能使生产时间缩短的时数服从正态分布，问该厂是否引进这台新机器？（α=0.05）

5．某商店人员到工厂去验收一批产品，双方协议产品中至少只要有60％的一级品，今抽查了600件产品，其中有一级品346件，问可否接收这批产品？（α=0.05）

6．某香烟厂生产两种香烟，独立地随机抽取容量大小相同的烟叶标本测其尼古丁含量的毫克数，实验实分别做了六次试验测定，数据记录如下：

甲27 28 23 26 30 22

乙28 23 30 25 21 27

试问这两种尼古丁含量有无显著差异？已知α=0.05，假定香烟尼古丁含量服从正态分布，且方差齐性。

7．为了降低成本，想变更机件的材质，试研究：材质变化后，零件外径的方差是否改变了？原来材质的零件外径标准差为0.33毫米，材质变更后，零件外径尺寸的数据如下，（α=0.05）

32.54 35.08 34.88 35.71 33.98 34.96 35.17 35.26 34.77 35.47

8．在某机床上加工的一种零件的内径尺寸，据以往经验服从正态分布，标准差为σ＝0.033，某日开工后，抽取15个零件测量内径，样本标准差S＝0.050，问这天加工的零件方差与以往有无显著差异？（α=0.05）

（α=0.05）

2

20:B

A H σσ=

10. 某纺织厂进行轻浆试验，根据长期正常生产的累积资料，知道该厂单台布机的经纱断头率（每小时平均断经根数）的数学期望为9.73根，均方差为1.60根。现在把经纱上浆率降低20%，抽取200台布机进行试验，结果平均每台布机的经纱断头率为9.89根，如果认为上浆率降低后均方差不变，问断头率是否受到显著影响（显著水平α=0.05）？ 12. 某厂用自动包装机装箱，在正常情况下，每箱重量服从正态分布N （100，2）。某日开工后，随机抽查10箱,重量如下（单位：斤）：99.3，98.9，100.5，100.1，99.9，99.7，100.0，100.2，99.5，100.9。问包装机工作是否正常，即该日每箱重量的数学期望与100是否有显著差异? （α=0.05）

13 某电器厂生产一种云母片，根据长期正常生产积累的资料知道云母片厚度服从正态分布，厚度的数学期望为0.13毫米。如果在某日的产品中，随机抽查10片，算得子样观察值的均值为0.146毫米，均方差为0.015毫米。问该日生产的云母片厚度的数学期望与往日是否有显著差异（显著水平α=0.05）？

14. 某维尼龙厂根据长期正常生产积累的资料知道所生产的维尼龙纤度服从正态分布，它的均方差为0.048。某日随机抽取5根纤维，测得其纤度为1.32，1.55，1.36，1.40，1.44。问该日所生产得维尼龙纤度的均方差是否有显著变化（显著水平α=0.1）？

15. 某项考试要求成绩的标准为12，先从考试成绩单中任意抽出15份，计算样本标准差 为16，设成绩服从正态分布，问此次考试的标准差是否符合要求（α=0.05）?

16. 设（X 1，…，X n ）为从正态总体N （μ，1）中抽取的样本。在显著性水平α下检验0:0=μH ;0:1≠μH 。取拒绝域w 为｛

（x 1，…，x n ）:2

1||αμ->?X n },试求当μ=1时，所犯的第Ⅱ类错误的概率。

17 某卷烟厂生产甲、乙两种香烟，分别对他们的尼古丁含量（单位：毫克）作了六次测定,得子样观察值为：

甲：25，28，23，26，29，22； 乙：28，23，30，25，21，27。

假定这两种烟的尼古丁含量都服从正态分布，且方差相等,试问这两种香烟的尼古丁平均含量有无显著差异（显著水平α=0.05，）？ 18. 对第1题中两种香烟的尼古丁含量，检验它们的方差有无显著差异（显著水平α=0.1）？ 19. 为检验两架光测高温计所确定的温度读数之间有无显著差异，设计了一个试验，用两架

仪器同时对一组10只热炽灯丝作观察，得数据如下：

且方差相同，试根据这些数据来确定这两只高温计所确定得温度读数之间有无显著差异（α=0.05）?

20. 由累积资料知道甲、乙两煤矿的含灰率分别服从),(2

11σμN 及),(2

22σμN 。现从两矿各抽几个试件，分析其含灰率为：

甲矿：24.3，20.8，23.7，21.3，17.4（%）； 乙矿：18.2，16.9，20.2，16.7（%）。

问甲、乙两矿所采煤的平均含灰率是否有显著差异（α=0.05）？

第六章 数理统计的基本知识习题

1．求下列各组样本值的中位数、极差、平均数和方差： （1）2781 2836 2763 2858 2807 （2）11.20 11.28 11.12 11.20 11.40

（3）54 67 68 78 20 66 67 70 65 69

（4）99.3 98.7 100.5 101.2 98.3 99.7 99.5 102.1 100.5 99.7 （5）100.3 99.7 101.5 102.2 99.7100.7 100.5 103.1 101.5 99.8 2．利用样本均值和样本方差性质，计算下各组样本值的均值和方差： （1）410 370 420 360 440

（2）10.02 10.09 9.93 10.03 9.98

（3）576 572 570 572 570 570 572 568 576 574

3.设),(~2

σμN X ,μ未知,且2

σ已知, n X X ,,1 为取自此总体的一个样本,指出下列各式中哪些是统计量,哪些不是,为什么?

(1) μ-++n X X X 21 (2)1--n n X X (3)

σ

μ

-X (4)

∑

=-n

i i X 1

2

2

)(σ

μ

4.设n X X ,,1 是来自具有)(2m χ分布的总体的样本.求样本均值X 的期望与方差.

5.设总体X~N(10,9),61,X X 是它的一个样本,∑==6

1

i i

X

Z ,(1)写出Z 的概率密度; (2)求

P(Z>11).

6. 设从总体),(~2σμN X 中抽取容量为18的样本, μ,σ2未知 ,(1)求P(S 2/σ2≤1.2052),

其中1

)(1

2

2--=

∑=n X X

S n

i i

.,(2) 求D(S 2).

7. 设)(~),1,0(~2n Y N X χ,X 与Y 相互独立,又n

Y X t =,证明),1(~2

n F t .

8. 设总体)20,80(~2N X ，从总体中抽取一个容量为100的样本，问样本均值与总体均值之差的绝对值大于3的概率是多少？

9. 设总体X~N(0,1),从此总体中取一个容量为6的样本(61,,X X ),设

26542321)()(X X X X X X Y +++++=,试决定常数c,使得随机变量cY 服从2χ分布.

10. 总体Y X ,独立,)625,125

(~),400,150(~N Y N X ,各从中抽取容量为5的样本,Y X ,分别样本均值,求0≤-Y X 的概率.

数理统计的基本概念知识点

10 06 数理统计的基本概念 知识网络图 正态总体下的四大分布统计量样本函数样本个体总体数理统计的基本概念→???? ?????????????? 主要内容 一、样本 我们把从总体中抽取的部分样品n x x x ,,,21Λ称为样本。样本中所含的样品数称为样本容量，一般用n 表示。在一般情况下，总是把样本看成是n 个相互独立的且与总体有相同分布的随机变量，这样的样本称为简单随机样本。在泛指任一次抽取的结果时，n x x x ,,,21Λ表示n 个随机变量（样本）；在具体的一次抽取之后，n x x x ,,,21Λ表示n 个具体的数值（样本值）。我们称之为样本的两重性。 二、.统计量 1.定义：称不含未知参数的样本的函数),,,(21n X X X f Λ为统计量 2.常用统计量 样本均值 .11 ∑==n i i x n x 样本方差 ∑=--=n i i x x n S 122.)(11 样本标准差 .)(111 2∑=--=n i i x x n S 样本k 阶原点矩 ∑===n i k i k k x n A 1 .,2,1,1Λ 样本k 阶中心矩

∑==-=n i k i k k x x n B 1 .,3,2,)(1Λ μ=)(X E ，n X D 2 )(σ=， 22)(σ=S E ，221)(σn n B E -=, 其中∑=-=n i i X X n B 1 22)(1，为二阶中心矩。 三、抽样分布 1.常用统计量分布 （1）设n X X X ,,,21Λ是相互独立的随机变量，且均服从与标准正态分布)1,0(N ，则222212n n X X X X Λ++=，服从自由度为n 的-2χ分布，记为()n 2~χχ. （2）设()()n Y N X 2~,1,0~χ，且X 与Y 相互独立，则.n Y X T =服从自由度为n 的-t 分 布，记为()n t T ~. （3）设X 与Y 相互独立，分别服从自由度为1n 和2n 的-2χ分布，则1 22 1n n Y X n Y n X F ?==。服从自由度为()21,n n 的-F 分布，记为()21,~n n F F 2.正态总体场合 设n X X X ,,,21Λ是从正态总体()2,σμN 中抽取的一个样本，记 ()2 1211,1∑∑==-==n i i n n i i X X n S X n X ，则 （1）;,~2??? ? ??n N X σμ （2）X 与2 n S 相互独立. （3）()()1~1222 --n S n χσ；或()1~)(2212 --∑=n X X n i i χσ

模拟数字电路基础知识

第九章 数字电路基础知识 一、 填空题 1、 模拟信号是在时间上和数值上都是 变化 的信号。 2、 脉冲信号则是指极短时间内的 电信号。 3、 广义地凡是 规律变化的，带有突变特点的电信号均称脉冲。 4、 数字信号是指在时间和数值上都是 的信号，是脉冲信号的一种。 5、 常见的脉冲波形有，矩形波、 、三角波、 、阶梯波。 6、 一个脉冲的参数主要有 Vm 、tr 、 Tf 、T P 、T 等。 7、 数字电路研究的对象是电路的输出与输入之间的逻辑关系。 8、 电容器两端的电压不能突变，即外加电压突变瞬间，电容器相当于 。 9、 电容充放电结束时，流过电容的电流为0，电容相当于 。 10、 通常规定，RC 充放电，当t = 时，即认为充放电过程结束。 11、 RC 充放电过程的快慢取决于电路本身的 ，与其它因素无关。 12、 RC 充放电过程中，电压，电流均按 规律变化。 13、 理想二极管正向导通时，其端电压为0,相当于开关的 。 14、 在脉冲与数字电路中，三极管主要工作在 和 。 15、 三极管输出响应输入的变化需要一定的时间，时间越短，开关特性 。 16、 选择题 2 若一个逻辑函数由三个变量组成，则最小项共有（ ）个。 A 、3 B 、4 C 、8 4 下列各式中哪个是三变量A 、B 、C 的最小项（ ） A 、A B C ++ B 、A BC + C 、ABC 5、模拟电路与脉冲电路的不同在于( )。 A 、模拟电路的晶体管多工作在开关状态，脉冲电路的晶体管多工作在放大状态。 B 、模拟电路的晶体管多工作在放大状态，脉冲电路的晶体管多工作在开关状态。 C 、模拟电路的晶体管多工作在截止状态，脉冲电路的晶体管多工作在饱和状态。 D 、模拟电路的晶体管多工作在饱和状态，脉冲电路的晶体管多工作在截止状态。 6、己知一实际矩形脉冲，则其脉冲上升时间( )。 A 、.从0到Vm 所需时间 B 、从0到2 2Vm 所需时间 C 、从0.1Vm 到0.9Vm 所需时间 D 、从0.1Vm 到 22Vm 所需时间 7、硅二极管钳位电压为( ) A 、0.5V B 、0.2V C 、0.7V D 、0.3V 8、二极管限幅电路的限幅电压取决于( )。 A 、二极管的接法 B 、输入的直流电源的电压 C 、负载电阻的大小 D 、上述三项 9、在二极管限幅电路中,决定是上限幅还是下限幅的是( ) A 、二极管的正、反接法 B 、输入的直流电源极性 C 、负载电阻的大小 D 、上述三项 10、下列逻辑代数定律中，和普通代数相似是( ) A 、否定律 B 、反定律 C 、重迭律 D 、分配律

数理统计的基础知识

第五章数理统计的基础知识 在前四章的概率论部分中，我们讨论了概率论的基本概念、思想和方法。知道随机变量的统计规律性是通过随机变量的概率分布来全面描述的。在概率论的许多问题中，概率分布通常是已知的或假设为已知的，在这一前提下我们去研究它的性质、特点和规律性，即讨论我们关心的某些概率、数字特征的计算以及对某些问题的判断、推理等。 但在许多实际问题中，所涉及到的某个随机变量服从什么分布我们可能完全不知道，或有时我们能够根据某些事实推断出分布的类型，但却不知道其分布函数中的某些参数。 例如：1、某种电子元件的寿命服从什么分布是完全不知道的。 2、检测一批灯泡是否合格，则每个灯泡可能合格，也可能不合格，则服从（0-1） 分布，但其中的参数p未知。 对这类问题要深入研究，就必须知道与之相应的分布或分布中的参数。数理统计要解决的首要问题就是：确定一个随机变量的分布或分布中的参数。 数理统计学是研究随机现象规律性的一门学科，它以概率论为理论基础，研究如何以有效的方式收集、整理和分析受到随机因素影响的数据，并对所考察的问题作出推理和预测，直至为采取某种决策提供依据和建议。 数理统计研究的内容非常广泛，可分为两大类： 一是：怎样有效地收集、整理有限的数据资料。 二是：怎样对所得的数据资料进行分析和研究，从而对所考察对象的某些性质作出尽可能精确可靠的判断—本书中参数估计和假设检验。 第一节数理统计的基本概念 一、总体与总体的分布 在数理统计中，我们将研究对象的全体称为总体或母体，而把组成总体的每个元素称为个体。总体中所包含的个体的个数称为总体的容量.容量为有限的总体称为有限总体；容量为无限的总体称为无限总体. 总体和个体之间的关系就是集合与元素之间的关系. 在实际问题中，研究对象往往是很具体的事物或现象，而我们所关心的不是每一个个体的种种具体的特征，而是其中某项或某几项数量指标，记为X。 例如：研究一批灯泡的平均寿命时，该批灯泡的全体构成了研究的总体，其中每个灯泡就是个体。 但在实际问题中，我们仅仅关心灯泡的使用寿命（记X表示该批灯泡的寿命）。则X就是我们研究的总体（所有灯泡寿命的集合），每一个灯泡的寿命就是一个个体。 再如：考查某一群体的身高和体重，则全体人员的（身高、体重）是总体，每个人的身高和体重是个体。 由此给出定义： 总体：对所研究对象的某些指标进行试验，将试验的全部可能的观测值称为总体记为X。 个体：每一个可能的观测值称为个体。 对不同的个体，X的取值一般是不同的。例如在试验中观察若干个个体就会得到X的一种数值，但在试验或观察之前，无法确定会得到一组什么样的数值，所以X是一个随机变量或随机向量，而X的分布也就完全描述了我们所关心的指标，即总体的分布。 为方便起见，以后我们将X的可能取值的全体组成的集合称为总体，或直接称随机变量X为总体，X的分布也就是总体的分布。 例如：正态总体：是指表示总体某个数量指标的随机变量服从正态分布。 【注1】总体的分布一般情况下是未知的，这就需要利用总体中部分个体的数据资料来

统计(名词解释)

统计 第一章绪论 统计学：是研究统计方法和原理，一类是数理统计【以概率论为基础，对统计数据量关系模式加以解释，对统计原理和方法加以数学证明】，一类是应用统计【数理统计的方 法在各个邻域的应用】。 教育统计学：应用数理统计的方法和原理研究教育问题的一门学科。 从具体应用：描述统计：对已获得的数据进行整理概括显现其分布特征的统计 方法 推断统计：根据样本提供的信息，运用概率的理论分析，论证， 在一定可靠程度上对总体分布特征进行推测和估计 其内容包括假设检验和总体参数估计。 基本概念：随机变量：我们把能表示随机现象各个结果的变量称作随机变量。 总体：是我们研究的具有某种共同特性的个体的总和。总体中的每个单位称 作个体 样本：从总体中抽取的作为观察对象的一部分个体。 统计量：样本的数据特征 参数：总体的数据特征 第二章数据统计分类 按数据来源分：点计数据：指计算个数获得的数据 度量数据：指用一定工具或一定测量标准所获得的数据。 按随机变量：间断性随机变量：数据单位是独立的，两个单位之间不能在划分为更细小的单 位 连续性随机变量：取值个数无限。 统计图表：表示间断变量统计图：直条图、圆形图、 表示连续变量统计图：线形图、频数分布图【直方图、多边图、累计频数和累 计百分比】 第三四章集中量差异量【注意每个量的表示】 算数平均数：原始数据计算 频数分布表计算【每一段频数计算组中值，乘以个数求和】 方差标准差：离差平方的算数平均数是方差，开放后为表准差 原始数据的计算，定义式的计算。 中位数：是位于以一定大小顺序排列的一组数据中央位置的数据。 原始数据计算【个数分奇偶】频数计算方式。【大小】 四分位距：第三个四分位数与第一个四分位数的差的一半称之为四分位距 百分位距：两个百分位数之差，通常是90%和10%的差。 众数：理论众数：频数分布曲线最高点对应的横坐标上的一点。 粗略众数：一组数据中频数出现最多的那个数。 皮尔逊经验法、金氏插补法。 平均差：每一个数据和中位数离差的绝对值的算术平均数。 原始数据、频数计算 差异系数：标准差和算术平均数的百分比，【1】可以比较不同单位的差异程度、【2】比较单位相同但平均数差异较大的离散程度、【3】可判断特殊差异情况。 ※平均数、众数、中位数三者之间的关系：

概率论与数理统计知识点总结(详细)

《概率论与数理统计》 第一章概率论的基本概念 (2) §2．样本空间、随机事件..................................... 2.. §4 等可能概型（古典概型）................................... 3.. §5．条件概率.............................................................. 4.. . §6．独立性.............................................................. 4.. . 第二章随机变量及其分布 (5) §1随机变量.............................................................. 5.. . §2 离散性随机变量及其分布律................................. 5..§3 随机变量的分布函数....................................... 6..§4 连续性随机变量及其概率密度............................... 6..§5 随机变量的函数的分布..................................... 7..第三章多维随机变量. (7) §1 二维随机变量............................................ 7...§2边缘分布................................................ 8...§3条件分布................................................ 8...§4 相互独立的随机变量....................................... 9..§5 两个随机变量的函数的分布................................. 9..第四章随机变量的数字特征.. (10)

西南财经大学统计学院统计学专业

西南财经大学统计学院统计学专业

西南财经大学统计学院统计学专业 《数理统计学》教学大纲 一、说明 1、本课程教学的目的和任务 本课程是统计专业本科生的一门重要的专业基础课，它具有一定的理论和实用性，对于认识和理解统计基本思想、基本原理和方法具有十分重要的意义。 2、教学要求 要求学生通过本课程的学习，掌握如何有效地分析与解释反映社会和经济管理问题中的数据，认识数据的社会和经济涵义。本课程重在培养学生运用统计基本理论和基本方法，分析社会经济中的一些问题，以提高学生解决问题的能力。 本课程包括的主要内容有：抽样及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。其核心内容是统计推断的三章：抽样分布、参数估计和假设检验。 3、预备知识 学习本课程应先修《微积分》、《线性代数》、《概率论》等课程。 4、本课程3学分，总学时为60学时。学时分配如下： 本着以上教学目的和任务，本课程选择了“九五”国家级统计专业重点教材《概率论与数理统计》，本书由茆诗松、周纪芗编著。同时在授课过程中，主要参考了由本校教师周惠彬、谢小燕、张卫东、刘明杰编著的《概率论与数理统计》一书，并辅之以其它一些参考书籍（详见附录）。 二、讲授大纲 第一章统计量及其分布 目的要求：通过本章的学习，使学生对抽样法及抽样分布意

二、有效性 三、均方误差准则 四、相合性 第三节极大似然估计 一、极大似然估计的思想与概念 二、求极大似然估计的方法 三、极大似然估计的不变原则 四、极大似然估计的渐近正态性 第一节区间估计 一、区间估计的概念 二、枢轴量法 三、正态均值μ的置信区间（σ已知） 四、正态均值μ的置信区间（σ未知） 五、正态方差σ2与标准差σ的置信区间 六、两个正态均值差的置信区间 七、两个正态方差比的置信区间 第二节单侧置信限 一、单侧置信限的概念 二、基于连续分布函数构造置信限 三、基于阶梯分布函数构造置信限 第三节比率p的置信区间 一、小样本场合下的p的置信区间 二、大样本场合下的p的近似置信区间 *第七节贝叶斯估计 一、统计推断中的三种信息 二、贝叶斯公式的密度函数形式 三、共轭先验分布 四、贝叶斯点估计 五、贝叶斯区间估计 思考题 1、用样本指标估计总体参数时，样本指标估计应具备一些什么性 质，才能使估计更有效？ 2、矩估计法、极大似然估计法的基本思想是什么？ 3、在参数估计中有了点估计，为什么还要引进区间估计？

应用数理统计习题答案 西安交大 施雨

应用数理统计答案 学号： 姓名： 班级：

目录 第一章数理统计的基本概念 (2) 第二章参数估计 (14) 第三章假设检验 (24) 第四章方差分析与正交试验设计 (29) 第五章回归分析 (32) 第六章统计决策与贝叶斯推断 (35) 对应书目：《应用数理统计》施雨著西安交通大学出版社

第一章 数理统计的基本概念 1.1 解：∵ 2 (,)X N μσ ∴ 2 (,)n X N σμ ∴ (0,1)N 分布 ∴(1)0.95P X P μ-<=<= 又∵ 查表可得0.025 1.96u = ∴ 2 2 1.96n σ= 1.2 解：(1) ∵ (0.0015)X Exp ∴ 每个元件至800个小时没有失效的概率为： 800 0.00150 1.2 (800)1(800) 10.0015x P X P X e dx e -->==-<=-=? ∴ 6个元件都没失效的概率为： 1.267.2 ()P e e --== (2) ∵ (0.0015)X Exp ∴ 每个元件至3000个小时失效的概率为： 3000 0.00150 4.5 (3000)0.00151x P X e dx e --<===-? ∴ 6个元件没失效的概率为： 4.56 (1)P e -=- 1.4 解：

i n i n x n x e x x x P n i i 1 2 2 )(ln 2121)2(),.....,(1 22 =-- ∏∑ = =πσμσ 1.5证： 2 1 1 2 2)(na a x n x a x n i n i i i +-=-∑∑== ∑∑∑===-+-=+-+-=n i i n i i n i i a x n x x na a x n x x x x 1 2 2 2 2 11) ()(222 a) 证： ) (1111 1+=+++=∑n n i i n x x n x ) (1 1 )(1 1 11n n n n n x x n x x x n n -++=++=++

第六章数理统计学的基本概念

第六章数理统计的基本概念 一、教学要求 1．理解总体、个体、简单随机样本和统计量的概念，掌握样本均值、样本方差及样本矩的计算。 2．了解分布、t分布和F分布的定义和性质，了解分位数的概念并会查表计算。 3．掌握正态总体的某些常用统计量的分布。 4．了解最大次序统计量和最小次序统计量的分布。 本章重点：统计量的概念及其分布。 二、主要内容 1．总体与个体 我们把研究对象的全体称为总体(或母体)，把组成总体的每个成员称为个体。在实际问题中，通常研究对象的某个或某几个数值指标，因而常把总体的数值指标称为总体。设x为总体的某个数值指标，常称这个总体为总体X。X的分布函数称为总体分布函数。当X为离散型随机变量时，称X的概率函数为总体概率函数。当X为连续型随机变量时，称X的密度函数为总体密度函数。当X服从正态分布时，称总体X为正态总体。正态总体有以下三种类型： (1)未知，但已知； (2)未知，但已知； (3)和均未知。 2．简单随机样本 数理统计方法实质上是由局部来推断整体的方法，即通过一些个体的特征来推断总体的特征。要作统计推断，首先要依照一定的规则抽取n个个体，然后对这些个体进行测试或观察得到一组数据，这一过程称为抽样。由于抽样前无法知道得到的数据值，因而站在抽样前的立场上，设有可能得到的值为，n维随机向量()称为样本。n称为样本容量。(）称为样本观测值。 如果样本()满足 （1）相互独立； (2) 服从相同的分布，即总体分布； 则称()为简单随机样本。简称样本。 设总体X的概率函数(密度函数)为，则样本（)的联合概率

函数(联合密度函数为)

3. 统计量 完全由样本确定的量，是样本的函数。即：设是来自总体X 的 一个样本，是一个n 元函数，如果中不含任何总体的未知参数，则称 为一个统计量，经过抽样后得到一组样本观测值 ，则称 为统计量观测值或统计量值。 4. 常用统计量 （1）样本均值： （2）样本方差： （3）样本标准差： 它们的观察值分别为： 这些观察值仍分别称为样本均值、样本方差和样本标准差。 （4）样本（k 阶）原点矩 1 1,1,2,n k k i i A X k n ===∑L （5）样本（k 阶）中心矩 1 1(),2,3,n k k i i B X X k n ==-=∑L 其中样本二阶中心矩21 1(),n k i i B X X n ==-∑又称为未修正样本方差。 （6）顺序统计量 将样本中的各个分量由小到大的重排成 (1)(2)()n X X X ≤≤≤L 则称(1)(2)(),,n X X X L 为样本顺序统计量，()(1)n X X -为样本的极差。 （7）样本相关系数： 1 1 2 211 ()()()() 11()()n n i i i i i i xy n n x y i i i i x x y y x x y y r S S x x y y n n ====----= = --∑∑∑∑

数理统计的基础知识

第4章数理统计的基础知识 数理统计与概率论是两个有密切联系的学科, 它们都以随机现象的统计规律为研究对象.但在研究问题的方法上有很大区别：概率论——已知随机变量服从某分布,寻求分布的性质、数字特征、及其应用; 数理统计——通过对实验数据的统计分析, 寻找所服从的分布和数字特征, 从而推断整体的规律性. 数理统计的核心问题——由样本推断总体 从本章开始，我们将讨论另一主题：数理统计。 数理统计是研究统计工作的一般原理和方法的科学，它主要阐述搜集、整理、分析统计数据，并据以对研究对象进行统计推断的理论和方法，是统计学的核心和基础。 本章将介绍数理统计的基本概念：总体、样本、统计量与抽样分布。 由于大量随机现象必然呈现出它的规律性，因而从理论上讲，只要对随机现象进行足够多次观察，被研究的随机现象的规律性一定能清楚地呈现出来。但客观上只允许我们对随机现象进行次数不多的观察试验，也就是说, 我们获得的只是局部观察资料。 数理统计就是在概率论的基础上研究怎样以有效的方式收集、整理和分析可获的有限的, 带有随机性的数据资料,对所考察问题的统计性规律尽可能地作出精确而可靠的推断或预测，为采取一定的决策和行动提供依据和建议.

§4.1 总体与样本 一、 总体与总体分布 1.总体：具有一定的共同属性的研究对象全体。总体中每个对象或成员称为个体。 研究某批灯泡的质量，该批灯泡寿命的全体就是总体；考察国产 轿车的质量，所有国产轿车每公里耗油量的全体就是总体；某高校学习“高等数学”的全体一年级学生。 个体与总体的关系，即集合中元素与集合之间的关系。统计学中关心的不是每个个体的所有具体特性，而是它的某一项或某几项数量指标。某高校一年级学生“高等数学”的期末考试成绩。 对于选定的数量指标 X （可以是向量）而言，每个个体所取的值是不同的，这一数量指标X 就是一个随机变量（或向量）；X 的概率分布就完全描述了总体中我们所关心的这一数量指标的分布情况。数量指标X 的分布就称为总体的分布。 说明 例如 服装厂生产的各式服装，玩具厂生产的儿童玩具，检验部门通常将产品分成若干等级。 3X 总体分布就是设定的表示总体的随机变量.的分布. 4.1 X X 定义统计学中称随机变量（或向量）为，并把随机 变量（或向量）的分布称为总体总体分布.1X 表示总体的既可以是随机变量，也可以.是随机向量.2 有时个体的特性本身不是直接由数量指.标来描述的.

研究生《应用数理统计基础》庄楚强 四五章部分课后答案

4-45. 自动车床加工中轴，从成品中抽取11根，并测得它们的直径（mm ）如下： 10.52，10.41，10.32，10.18，10.64，10.77，10.82，10.67，10.59，10.38，10.49 试用W 检验法检验这批零件的直径是否服从正态分布？（显著性水平05.0=α） （参考数据：） 4-45. 解：数据的顺序统计量为： 10.18，10.32，10.38，10.41，10.49，10.52，10.59，10.64，10.67，10.77，10.82 所以 6131 .0][)()1(5 1 ) (=-= -+=∑k k n k k x x a L ， 又 5264.10=x ， 得 38197 .0)(11 1 2 =-∑=i i x x 故 984.0) (11 1 2 2 =-= ∑=i i x x L W ， 又 当n = 11 时，85.005.0=W 即有 105.0<

1-数理统计基础

1、数理统计基础 1.1 随机变量 1.1.1随机事件和概率 观测或试验的一种结果，称为一个事件。在一定条件下进行大量重复试验时，每次都发生的事件，称为必然事件（Ω）；反之，每次都不发生的事件，称为不可能事件（Φ）；有时发生有时不发生的事件，称为随机事件或偶然事件（A ）。 随机事件的特点是在一次观测或试验中，它可能出现，也可能不出现，但在大量重复观测或试验中呈现统计规律性。用来描述事件发生可能性大小的量就是概率。 概率的统计定义是：在相同条件下进行n 次重复试验，事件A 发生了m 次，称m 为事件的频数，称m /n 为事件的频率。当n 足够大时，频率m /n 稳定地趋向于某一个常数p ，此常数p 称为事件A 的概率，记为)(A P ＝p ，即： )(A P ＝n m n ∞→lim ＝p （1.1） 即概率是频率的极限值。 由概率的定义可归纳出概率的三个基本性质： （1）必然事件Ω的概率等于1，即)(Ωp =1； （2）不可能事件Φ的概率等于0，即)(Φp =0； （3）任何事件的概率都介于0和1之间，即0≤)(A P ≤1。 小概率原理：当某一事件的概率非常接近于0时，说明这个事件在大量的试验中出现的概率非常小，这样的事件称为小概率事件。小概率事件虽然不是不可能事件，但在一次连续试验中出现的可能性很小，一般可以认为不会发生，此即为小概率原理。 概率的三个定理： （1）互补定理：某事件发生的概率与不发生的概率之和为1。当发生的概

率为p，则不发生的概率为1-p。全部基本事件之和为必然事件。 （2）加法定理：相互独立而又互不相容的各个事件，其概率等于它们分别 出现之和。例如，A 1，A 2 ，…A n 为相互独立而又互不相容的事件，其中任一事件 出现的概率为各个事件概率的总和，即 P（A）=P（A 1）+P（A 2 ）+…+P（A n ）=∑ = n i i A P 1 ) (（1.2） （3）乘法定理：相互独立的事件同时发生的概率是这些事件各自发生的概率的乘积，即 P（A 1A 2 …A n ）=P（A 1 ）P（A 2 ）…P（A n ）=∏ = n i i A P 1 ) (（1.3） 1.1.2 随机变量与分布函数 每次试验的结果可以用一个变量X的数值来表示，这个变量的取值随偶然因素而变化，但又遵从一定的概率分布规律，这种变量称为随机变量。 随机变量根据其取值的特征可以分为离散型随机变量和连续型随机变量。 离散型随机变量试验结果的可能值可以一一列举出来，即随机变量X可取的值是间断的、可数的。 连续型随机变量试验结果的可能值不能一一列举出来，即随机变量X可取的值是连续充满在一个区间的。 随机变量的特点是以一定的概率在一定的区间范围内取值，但并不是所有的观测值都能以一定的概率取某一固定值。因此人们关心的是随机变量在某一个区间取值的概率是多少？即P（a≤X≤b）＝？ 根据概率的加法定理，某随机变量X在区间[a，b]的取值概率为： P（a≤X≤b）＝P（X＜b）－P（X＜a）显然只要求出P（X＜b）和P（X＜a）即可，这比求出P（a≤X≤b）简单得多。 对于任何实数x，事件（X＜x）的概率当然是x的函数，令F（x）=P（X ＜x）表示（X＜x）的概率，并定义F（x）为随机变量X的概率分布函数，

最新研究生《应用数理统计基础》庄楚强-何春雄编制---课后答案

研究生 习题2： 2-7. 设 )1,0(~N ξ，),,,,,(654321ξξξξξξ为其一样本，而26542321)()(ξξξξξξη+++++=， 试求常数c ，使得随机变量ηc 服从2 χ分布。 2-7解：设3211ξξξη++=，所以 )3,0(~1N η 6542ξξξη++=，所以 )3,0(~2N η 所以 )1,0(~3 1 N η ， )1,0(~3 2 N η )2(~)(3 1332 22212 22 1χηηηη+=??? ??+??? ?? 由于 2 22 1ηηη+= 因此 当 3 1=c 时，)2(~2 χηc 。 2-8. 设 ),,,(1021ξξξΛ为)3.0,0(2 N 的一个样本，求 ? ?? ???>∑=101244.1i i P ξ 。（参考数据：） 2-8解：因为 )3.0,0(~),,,(2 1021N ξξξξΛ=， 所以 )1,0(~3 .0N ξ ， 即有)10(~3.0210 12 χξ∑=?? ? ??i i 所以 ??? ???>∑=101244.1i i P ξ??????>=∑=1012223.044.13.0i i P ξ??????>=∑=10122163.0i i P ξ ? ?? ???≤-=∑=10122163.01i i P ξ1.09.01=-= 2-14. 设总体)4,1(~N ξ，求{}20≤≤ξP 与{} 20≤≤ξP ，其中ξ是样本容量为16的样 本均值。（参考数据：）

2-14解： {}20≤≤ξP )0()2(F F -=)210()212( -Φ--Φ=)2 1 ()21(-Φ-Φ= 1)2 1 (2-Φ=3830.016915.02=-?= 由于 )4,1(~N ξ ， 所以 )1,0(~21 1 16 21N -=-ξξ {} 20≤≤ξP ????? ?-≤-≤-=21122112110ξP ? ?? ???≤-≤-=22112ξP )2()2(-Φ-Φ=9545.019725.021)2(2=-?=-Φ= 2-17. 在总体)20,80(2 N 中随机抽取一容量为100的样本，问样本平均值与总体均值的差的 绝对值大于3的概率是多少？（参考数据：） 2-17解：因为 )20,80(~2 N ξ， 所以 )1,0(~2 80 100 20 80 N -= -ξξ 所以 {}380>-ξP {} 3801≤--=ξP ?? ? ?????? ?≤--=232801ξP ? ?? ???≤ -≤--=23280 231ξP )]5.1()5.1([1-Φ-Φ-= ]1)5.1(2[1-Φ-=1336.0)93319.01(2)5.1(22=-=Φ-= 2-25. 设总体ξ的密度函数为 ?? ?<<=其它 102)(x x x p 取出容量为4的样本),,,(4321ξξξξ，求： （1） 顺序统计量)3(ξ的密度函数)(3x p ；（2）)3(ξ的分布函数)(3x F ；（3）??? ? ??>21)3(ξP 。 2-25解：（1）由 ()()[][])()(1)(! !1! )(1)(x p x F x F k n k n x p k n k k -----= ξ 所以 当 10<

数字电子技术基础知识总结

数字电子技术基础知识总结引导语：数字电子技术基础知识有哪些呢？接下来是小编为你带来收集整理的文章，欢迎阅读！ 处理模拟信号的电子电路。“模拟”二字主要指电压(或电流)对于真实信号成比例的再现。 其主要特点是： 1、函数的取值为无限多个; 2、当图像信息和声音信息改变时，信号的波形也改变，即模拟信号待传播的信息包含在它的波形之中(信息变化规律直接反映在模拟信号的幅度、频率和相位的变化上)。 3.初级模拟电路主要解决两个大的方面：1放大、2信号源。 4、模拟信号具有连续性。 用数字信号完成对数字量进行算术运算和逻辑运算的电路称为数字电路，或数字系统。由于它具有逻辑运算和逻辑处理功能，所以又称数字逻辑电路。 其主要特点是： 1、同时具有算术运算和逻辑运算功能 数字电路是以二进制逻辑代数为数学基础，使用二进制数字信号，既能进行算术运算又能方便地进行逻辑运算(与、或、非、判断、比较、处理等)，因此极其适合于运算、比较、存储、传输、控制、决策等应用。

2、实现简单，系统可靠 以二进制作为基础的数字逻辑电路，可靠性较强。电源电压的小的波动对其没有影响，温度和工艺偏差对其工作的可靠性影响也比模拟电路小得多。 3、集成度高，功能实现容易 集成度高，体积小，功耗低是数字电路突出的优点之一。电路的设计、维修、维护灵活方便，随着集成电路技术的高速发展，数字逻辑电路的集成度越来越高，集成电路块的功能随着小规模集成电路(SSI)、中规模集成电路(MSI)、大规模集成电路(LSI)、超大规模集成电路(VLSI)的发展也从元件级、器件级、部件级、板卡级上升到系统级。电路的设计组成只需采用一些标准的集成电路块单元连接而成。对于非标准的特殊电路还可以使用可编程序逻辑阵列电路，通过编程的方法实现任意的逻辑功能。 模拟电路是处理模拟信号的电路;数字电路是处理数字信号的电路。 模拟信号是关于时间的函数，是一个连续变化的量，数字信号则是离散的量。因为所有的电子系统都是要以具体的电子器件，电子线路为载体的，在一个信号处理中，信号的采集，信号的恢复都是模拟信号，只有中间部分信号的处理是数字处理。具体的说模拟电路主要处理模拟信号，不随时间变化，时间域和值域上均连续的信号，如语音信号。而数

自考概率论与数理统计基础知识.

一、《概率论与数理统计（经管类）》考试题型分析： 题型大致包括以下五种题型，各题型及所占分值如下： 由各题型分值分布我们可以看出，单项选择题、填空题占试卷的50%，考查的是基本的知识点，难度不大，考生要把该记忆的概念、性质和公式记到位。计算题和综合题主要是对前四章基本理论与基本方法的考查，要求考生不仅要牢记重要的公式，而且要能够灵活运用。应用题主要是对第七、八章内容的考查，要求考生记住解题程序和公式。结合历年真题来练习，就会很容易的掌握解题思路。总之，只要抓住考查的重点，记住解题的方法步骤，勤加练习，就能够百分百达到过关的要求。二、《概率论与数理统计（经管类）》考试重点说明：我们将知识点按考查几率及重要性分为三个等级，即一级重点、二级重点、三级重点，其中，一级重点为必考点，本次考试考查频率高；二级重点为次重点，考查频率较高；三级重点为预测考点，考查频率一般，但有可能考查的知识点。第一章随机事件与概率 1．随机事件的关系与计算 P3-5 （一级重点）填空、简答事件的包含与相等、和事件、积事件、互不相容、对立事件的概念 2．古典概型中概率的计算 P9 （二级重点）选择、填空、计算记住古典概型事件概率的计算公式 3. 利用概率的性质计算概率 P11-12 （一级重点）选择、填空 ,（考得多）等，要能灵活运用。 4. 条件概率的定义 P14 （一级重点）选择、填空记住条件概率的定义和公式： 5. 全概率公式与贝叶斯公式 P15-16 （二级重点）计算记住全概率公式和贝叶斯公式，并能够运用它们。一般说来，如果若干因素（也就是事件）对某个事件的发生产生了影响，求这个事件发生的概率时要用到全概率公式；如果这个事件发生了，要去追究原因，即求另一个事件发生的概率时，要用到贝叶斯公式，这个公式也叫逆概公式。 6. 事件的独立性（概念与性质） P18-20（一级重点）选择、填空定义：若，则称A与B 相互独立。结论：若A与B相互独立，则A与，与B 与都相互独立。 7. n重贝努利试验中事件A恰好发生k次的概率公式 P21（一级重点）选择、填空在重贝努利试验中，设每次试验中事件的概率为（），则事件A恰好发生。第二章随机变量及其概率分布 8．离散型随机变量的分布律及相关的概率计算 P29，P31（一级重点）选择、填空、计算、综合。记住分布律中，所有概率加起来为1，求概率时，先找到符合条件的随机点，让后把对应的概率相加。求分布律就需要找到随机变量所有可能取的值，和每个值对应的概率。 9. 常见几种离散型分布函数及其分布律 P32-P33（一级重点）选择题、填空题以二项分布和泊松分布为主，记住分布律是关键。本考点基本上每次考试都考。 10. 随机变量的分布函数 P35-P37（一级重点）选择、填空、计算题记住分布函数的定义和性质是关键。要能判别什么样的函数能充当分布函数，记住利用分布函数计算概率的公式：①；②其中；③。 11. 连续型随机变量及其概率密度 P39（一级重点）选择、填空重点记忆它的性质与相关的计算，如①；；反之，满足以上两条性质的函数一定是某个连续型随机变量的概率密度。③；④ 设为的

数理统计在医学中的应用

谈数理统计在医学中的应用 摘要：目前数理统计在医学方面的应用越来越广泛。本文首先论述了其研究内容和特点，再通过举例说明，表明数理统计这门学科在疾病的治疗、药物的研究等方面发挥着不可替代的作用，最后是对该学科的展望，数理统计这门学科有广阔的发展空间，并且越来越多地应用到实际生活中。 关键词：数理统计医学贝叶斯公式药物疾病 第一章概述 数理统计是研究现实世界中大量现象的客观规律性的科学。也即从实际资料出发，来研究大量现象的规律性。具体来说，数理统计是研究从被研究对象的总体中抽出的一部分的某些性质，从而推断分析所研究的总体的性质。 医用数理统计方法是研究医学随机现象变异规律性的一门科学方法，它运用数理统计的基本知识，研究如何科学地搜集原始数据资料，建立有效的数据处理方法，进行统计分析，通过被研究问题作出估计和检验，从而指出事物变异的统计规律性。 在实际生活中，医学随机现象的变异性是普遍存在的，如同一地区内性别、年龄在不同时间段的构成比不同；同一疾病用同一种方法治疗，不同人群会有不同的治疗效果等。医学随机事件直接表现为一；定数量，这些数量的取值不能事先确定，而是受偶然因素的影响而改变的。这种随着偶然因素而改变的变量，称为随机变量。例如治愈数、死亡数、测量身高、体重所产生的误差等。通过数理统计研究使我们对于随机变量的特征及其变化规律获得一个总的认识，即通常所说的统计规律性就是随机变量概率分布特征的规律性。 统计学原理中要求抽样调查必须遵循的原则是抽样随机化。随机变量一般分为连续型随机变量和离散型随机变量，连续型随机变量是指随机变量取值充满某一个区间，如人的身高和血压的测定值等，它符合正态分布; 离散型随机变量是指随机变量只能取有限个或可数个值，如同一疾病中的治愈人数等，它符合二项分布。在医疗实践中，数理统计就是对大量随机事件进行科学的搜集整理统计资料并根据概率理论，以样本资料对总体的某些性质作出估计和判断

数字电路基础知识

第11章数字电路基础知识 教学重点： 1．掌握与门、或门、非门的逻辑功能及逻辑符号。 2．了解与或非门、同或门、异或门、OC门与三态门等复合门的逻辑功能和逻辑符号。3．掌握基本逻辑运算、逻辑函数的表示方法。 4．掌握逻辑代数的基本公式；熟练应用公式化简逻辑函数。 教学难点： 1．各种逻辑关系的含义。 2．用公式化简逻辑函数。 3．根据函数表达式画出逻辑图。 学时分配： 11.1数字电路概述 11.1.1 数字电路及其特点 电子线路中的电信号有两大类：模拟信号和数字信号。 1．概念 模拟信号：在数值上和时间上都是连续变化的信号。 数字信号：在数值上和时间上不连续变化的信号。 模拟电路：处理模拟信号的电路。 数字电路：处理数字信号的电路。 2．数字电路特点

(1) 电路中工作的半导体管多数工作在开关状态。 (2) 研究对象是电路的输入与输出之间的逻辑关系，分析工具是逻辑代数，表达电路的功能主要用真值表，逻辑函数表达式及波形图等。 11.1.2 数字电路的发展和应用 数字电路的发展：与器件的改进密切相关，集成电路的出现促进了数字电路的发展。 数字电路的应用：范围广泛，国民经济许多部门中都将大量应用数字电路。 11.2 基本逻辑门电路 各种逻辑门电路是组成数字电路的基本单元。 11.2.1 关于逻辑电路的几个规定 一、逻辑状态的表示方法 用数字符号0和1表示相互对立的逻辑状态，称为逻辑0和逻辑1。 表11.2.1 常见的对立逻辑状态示例 二、高、低电平规定 用高电平、低电平来描述电位的高低。 高低电平不是一个固定值，而是一个电平变化范围，如图11.2.1(a)所示。 单位用“V ”表示。 在集成逻辑门电路中规定 —— 标准高电平V SH —— 高电平的下限值； 标准低电平V SL —— 低电平的上限值。 应用时，高电平应大于或等于V SH ；低电平应小于或等于V SL 。 三、正、负逻辑规定 正逻辑：用1表示高电平，用0表示低电平的逻辑体制。 负逻辑：用1表示低电平，用0表示高电平的逻辑体制。 11.2.2 与门电路 基本的逻辑关系：与逻辑、或逻辑和非逻辑。 一、与逻辑 1．与逻辑关系 与逻辑关系如图11.2.2所示。当决定一件事情的几个条件全部具备后，这件事情才能发生，否则不发生。 图11.2.1 正逻辑和负逻辑

数字电子技术基础第五版期末知识点总结..

数电课程各章重点 第一、二章 逻辑代数基础知识要点 各种进制间的转换，逻辑函数的化简。 一、二进制、十进制、十六进制数之间的转换；二进制数的原码、反码和补码 .8421码 二、逻辑代数的三种基本运算以及5种复合运算的图形符号、表达式和真值表：与、或、非 三、逻辑代数的基本公式和常用公式、基本规则 逻辑代数的基本公式 逻辑代数常用公式： 吸收律：A AB A =+ 消去律：B A B A A +=+ A B A AB =+ 多余项定律：C A AB BC C A AB +=++ 反演定律：B A AB += B A B A ?=+ B A AB B A B A +=+ 基本规则：反演规则和对偶规则，例1-5 四、逻辑函数的三种表示方法及其互相转换 逻辑函数的三种表示方法为：真值表、函数式、逻辑图 会从这三种中任一种推出其它二种，详见例1-7 五、逻辑函数的最小项表示法：最小项的性质；例1-8 六、逻辑函数的化简：要求按步骤解答 1、 利用公式法对逻辑函数进行化简 2、 利用卡诺图对逻辑函数化简 3、 具有约束条件的逻辑函数化简 例1.1 利用公式法化简 BD C D A B A C B A ABCD F ++++=)( 解：BD C D A B A C B A ABCD F ++++=)( BD C D A B A B A ++++= )(C B A C C B A +=+ BD C D A B +++= )(B B A B A =+

C D A D B +++= )(D B BD B +=+ C D B ++= )(D D A D =+ 例1.2 利用卡诺图化简逻辑函数 ∑=)107653()(、、、、 m ABCD Y 约束条件为 ∑8)4210(、、、、 m 解：函数Y 的卡诺图如下： 00 01 11 1000011110AB CD 111 × 11××××D B A Y += 第三章 门电路知识要点 各种门的符号，逻辑功能。 一、三极管开、关状态 1、饱和、截止条件：截止：T be V V <， 饱和：β CS BS B I I i => 2、反相器饱和、截止判断 二、基本门电路及其逻辑符号 与门、或非门、非门、与非门、OC 门、三态门、异或； 传输门、OC/OD 门及三态门的应用 三、门电路的外特性 1、输入端电阻特性：对TTL 门电路而言，输入端通过电阻接地或低电平时，由于输入电流流过该电阻，会在电阻上产生压降，当电阻大于开门电阻时，相当于逻辑高电平。 习题2-7 5、输出低电平负载电流I OL 6、扇出系数N O 一个门电路驱动同类门的最大数目 第四章 组合逻辑电路知识要点