本文深入探讨统计学中的关键概念，包括中心极限定理的应用条件，数理统计中的分位数理解，常用统计分布的定义、图像及性质，以及抽样分布的求解方法。此外，还介绍了点估计之矩估计与最大似然估计法，并讨论了点估计法的评价标准，参数的区间估计及其置信度解释。
实际上是对某此事件进行大概的估计。
中心极限定理：
什么情况下要用？要判断求的随机变量是由很多随机变量相加的情况
数理统计：
分位数：要根据前面的分布函数合起来学
常用的统计分布：很重要：
1、定义 2、图像 3、部分性质
抽样分布：
先要找到所求的分布是什么，跟哪个形式相关的分布，来求。
点估计之矩估计：
利用随机变量的数学期望或方差，用的最多的是数学期望。
最大似然估计法：重点
如何求似然函数？
点估计法的评价标准：
参数的区间估计：
置信度：就是有多大把握说这句话。
第八章 假设实验
假设检验基本思想和概念：
单正态总体假设实验：
双正态假设检验：不是重点
上面的公式一定要学会推导，下面的公式只能死记了
回归分析：基本不考
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