概率論與數理統計（數理統計部分）

數理統計部分

P60 總體和樣本

1.總體

2.樣本

3.簡單隨機抽樣

P61 統計量

視頻中的例子將了爲什麼不是1/n而是1/n-1

P62 卡方分佈

1.卡方分佈的定義，密度函數，函數圖像，性質

2.上a分位數

P63 t分佈和F分佈

1.t分佈的定義，密度函數，函數圖像和a（阿爾法）分位數

極限區趨於正態分佈

2.F分佈，密度函數，函數圖像和a（阿爾法）分位數

P64單個正態總體的抽樣分佈

P65兩個正態總體的抽樣分佈

證明視頻中有講

p66矩估計

1. 常見概念（參數，店估計，區間估計）

2.矩估計

p67極大似然估計

1.離散型事件的極大似然估計

2.連續型的極大似然估計

p68 最大似然估計習題

p69估計量的評價準則

1.常用評價準則

2.無偏性

p70有效性準則和軍方誤差準則

####2.有效性準則（接上一節）

3.均方誤差準則

p71 相合性準則

4.相合性準則

p72置信區間，精確度

1.雙側置信區間

2.單側置信區間

2.精確度

區間長度越小精確度越高

p73樞軸量法

樞軸量法是用來求置信區間的方法

1.樞軸量法

2.樞軸量與統計量的區別

3.可轉換成單側置信區間求解

p74樞軸量法（二）

p75 單個正態總體均值的區間估計

1.知道分分佈的情況

Za/2 上 a/2分位數（概率論中概念）

2.分佈未知但是可以看做正態的

p76成對數據均值差，單個正太總體方差的區間估計

1.成對數據均值差的區間估計

2.方差的區間估計

p77 兩個正態總體參數的區間估計

p78假設檢驗的基本思想（一）

1.假設檢驗四步曲

1.1假設檢驗四步的原則和形式

2，檢驗統計量，接受域，拒絕域

p79假設檢驗的基本思想（二）

3.兩類錯誤和臨界值

4. 根據樣本結果得出結論

5.P_值法的三四步

臨界值法概述

P值法概述

p80單個正太總體的均值假設檢驗（標準差已知）

檢驗統計量服從正態分佈，推導了雙邊檢驗和單邊檢驗的公式有例題

p81單個正太總體的均值假設檢驗（標準差未知）

檢驗統計量服從t分佈，推導了雙邊檢驗和單邊檢驗的公式有例題

P82 成對數據做差的均值和標註差的建設檢驗

p83 兩個正態總體的假設檢驗（比較兩個正態總體均值的檢驗）

p84 兩個正態總體的假設檢驗（比較兩個正態總體標準差的檢驗）

p85 擬合優度檢驗

檢驗樣本是否服從某種分佈

p86單因素方差分析

相當於多個隨機變量均值的假設檢驗

p87 單因素方差分析（參數估計）

p88一元線性迴歸（參數估計）

p89一元線性迴歸（模型校驗和實際應用）