数理统计

, 可视为一个随机试验 , 试验结果可用一随机变量 X 来刻画 : 若恰好抽到具有 该特征的个体 , 记 1X。 否则 , 记 0X . 这样 , X 便服从以 p为参数的伯努利分布 . 通常参数 p是未知的 , 故需通过抽样对其作统计推断 . 例 4 设总体 X 服从参数为  的泊松分布 , nXXX , 21  为其样本 , 则样本的概率分布为 ,!,!,!!}{},{

则 E （ ）。 （ A） 0 （ B） 1 （ C） （ D） 不存在 67 设  的密度函数为    21 1 xnx ，则 2 的密度函数为 （ A）  211x （ B）  242x （ C）  4112x （ D）  241 1 x 6任何一个连续型函数随机变量的密 度函数 xp 一定满足（ ）。 （ A）  

统计量 对给定的 ，小概率事件为 22(n)， 查出 2(n) )(~ 21202 nXnii   21 方差的假设检验 拒绝域 (2(n)， +) ，接受域 (0， 2(n)) • 左侧检验： H0: 2 = 02 ， H1: 2 02。 统计量 2(同上 ) 对给定的 ，小概率事件为 221(n)， 查出 21(n)

)2(2 ntt xxxx SntbSntbbbˆ)2(ˆ,ˆ)2(ˆ),(2221 五、线性回归的方差分析 (F检验法 )      eniiiniiniiiiniiyyQSyyyyyyyyyyS回12121212ˆˆ)ˆ()ˆ(22 线性回归的方差分析 回归平方和 残差平方和 Syy自由度为 n1