《概率论与数理统计》概率论(7).ppt
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第二章随机变量及其分布在实际问题中,随机试验的结果可以用数量来表示,由此就产生了随机变量的概念.又如:某射手每次命中目标的概率为0.8,若独立射出3次,求3次命中目标次数为k的概率,k=0,1,2,3。如:某放射物在一段时间内放出的粒子数为k的概率。2、在有些试验中,试验结果看来与数值无关,但我们可以引进一个变量来表示它的各种结果.也就是说,把试验结果数值化.正如裁判员在运动场上不叫运动员的名字而叫号码一样,二者建立了一种对应关系.定义2.1.1设随机试验的样本空间为S={e}.X=X(e)是定义在样本空
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应用多元统计分析第七章主成分分析目录第七章主成分分析第七章§7.1总体的主成分什么是主成分分析第七章§7.1总体的主成分什么是主成分第七章§7.1总体的主成分什么是主成分第七章§7.1总体的主成分什么是主成分第七章§7.1总体的主成分什么是主成分第七章§7.1总体的主成分什么是主成分第七章§7.1总体的主成分主成分的定义第七章§7.1总体的主成分主成分的几何意义第七章§7.1总体的主成分主成分的几何意义第七章§7.1总体的主成分主成分的几何意义第七章§7.1总体的主成分主成分的几何意义第七章§7.1总体的
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习题七1.设总体X服从二项分布b(n,p),n已知,X1,X2,…,Xn为来自X的样本,求参数p的矩法估计.【解】E(),(),X=npEX=A1=X因此np=XX所以p的矩估计量pˆ=n2.设总体X的密度函数⎧2⎪(θ−x),0<x<θ,f(x,θ)=⎨θ2⎩⎪0,其他.X1,X2,…,Xn为其样本,试求参数θ的矩法估计.232θ2⎛xx⎞θ【解】E(X)=x(θ−x)dx=θ−θ=,2∫2⎜⎟0θ0θ⎝23⎠3θ令E(X)=A1=X,因此=X3^所以θ的矩估计量为θ=3X.3.设总体X的密度函数为f(
《概率论与数理统计》概率论.ppt
§3协方差及相关系数设X和Y为两随机变量,若E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}存在,则称之为随机变量X和Y的协方差,记为Cov(X,Y),即Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)二、相关系数相关系数的性质:说明对随机变量X,Y,有如下事实等价:注:独立性和不相关性有联系,但又不同,独立性比不相关性更强。求: