2024年3月25日发(作者:徐州六上数学试卷)

概率论名词解释-频数与频率

频数:事件发生的次数。频率:每单位时间内所发生的频数。重

复试验:为获取平均值,需要在实验中进行多次测量。概率论:研究

随机现象总体规律的一门学科。

1、重复试验:从一系列有随机误差的观察中所得到的结果。 2、

离散型随机变量:随机变量只能取整数值,但不能是小数,如, π

是一个离散型随机变量,它的取值范围是0到pi。 3、连续型随机

变量:随机变量的取值可以分布于某一区间之内,但不能落在边界上。

例如:设π的取值是从0到pi,而π在0到1之间是连续型随机变

量。 4、分布函数:反映随机变量取值范围的概率密度函数。 5、数

学期望:由样本函数的取值计算而来的期望。

最小可信度:对于某一随机变量,若用这个随机变量来估计总体

参数时,所估计的值越接近于真实值,则这个估计值就越可信,或者

说该随机变量的可信度越高。也即最小可信度越大。这里的n是指统

计量的取值区间,统计量是由样本统计量推导出来的,而由样本统计

量推导出来的统计量,其分布服从统计学规律,因此它们之间具有一

定的相关性。

6、中心极限定理,又称大数定律,定义为:大数定律说明如果

随机变量序列{X}服从N(0, 1), N(-∞, +∞), N(0, 1), N(1,

∞))=1的均匀分布,则对于任意给定的正实数,这个概率密度P(X| 0,

1, ∞)的取值为{0, 1, ∞}。 7、标准差(SD),由下列公式计算:

SD=σ2-σ1。 8、样本空间:用于描述被研究对象集合。

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最大似然估计法(MLE)又称贝叶斯估计法,其基本思想是利用样

本空间中的全部数据,估计样本统计量。通常情况下,它是作为参数

估计的一种补充手段,用于统计假设检验或参数估计。该方法要求事

先知道总体的分布和参数,因而对未知的抽样误差不敏感。最大似然

估计法的步骤为: (1)确定事先给定的随机抽样方案; (2)从总体中

按一定的统计规律抽取容量足够大的样本; (3)计算样本统计量; (4)

根据样本统计量的分布特征,利用抽样分布,推断总体参数的分布特

征; (5)解释样本统计量的意义。最大似然估计法中使用的是“足够

大”的样本。

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