关于数理统计你需要知道的

本文介绍了数理统计中的核心概念,包括基本概念如样本、经验分布函数等,点估计的无偏性、有效性与相合性,置信区间的构建,以及假设检验的相关原理,如原假设、错误类型、p值等。并详细阐述了各种正态总体参数的置信区间和检验方法。

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参考:概率论与数理统计教程(第2版)茆诗松

以下列出了数理统计中最最基本的知识点,供参考

基本概念

  • 样本
  • 经验分布函数
  • 样本均值(sample mean)
  • 样本方差(sample variance)
  • 样本矩
  • 次序统计量
  • 三大抽样分布
  1. χ2\chi^2χ2分布
  2. FFF分布
  3. ttt分布

点估计(point estimation)

  • 无偏性(unbiasedness)
  • 有效性(efficiency)
  • 相合性(consistency)
  • 矩估计(method of moments)
  • 极大似然估计(maximum likelihood estimators)
  • 均方误差(mean squared error)的定义

置信区间(confidence set)

  • 置信区间的定义
  • 单个正态总体参数的置信区间
  1. σ\sigmaσ已知时,μ\muμ的置信区间
  2. σ\sigmaσ未知时,μ\muμ的置信区间
  3. σ2\sigma^2σ2的置信区间
  • 大样本置信区间
  • 两个正态总体下的置信区间
  1. σ12\sigma_1^2σ12σ22\sigma_2^2σ
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