第2章概率統(tǒng)計復(fù)習(xí)和eviews簡介-第2章-全文預(yù)覽
【正文】 第二步：根據(jù)檢驗的需要設(shè)計檢驗統(tǒng)計量，推導(dǎo)原假設(shè)下檢驗統(tǒng)計量的分布。 極大似然估計更為有效。 ),( ?? ??X)E()()E()]E)([(E),(C o v ?????????? EE ?????)(V a r)(V a r/),(C ov),( ??????? ? 概率論復(fù)習(xí) 隨機向量 ?條件分布 ?條件期望和條件方差 ?條件期望性質(zhì) ),( ?? ??X)|()|(| xyPxyF ???? ?????)(),()|(xyxxy?? ???? ??? ???? ??? dyxyxx )|()|(E ???? ?)]|(E[)|(E)|(V a r 2 xxx ????? ?????? 概率論復(fù)習(xí) 隨機向量 ?條件期望性質(zhì) （ i） （ ii） （ iii） 若 ， 則 ),( ?? ??X??? E)]|(E[E ?)|(E)()|)((E ?????? gg ?0)|(E ???0))(E( ??? g 獨立 強于 強于 不相關(guān) ??, 0)|(E ??? ??, 概率論復(fù)習(xí) 極限定理 極限定理討論一組隨機變量的平均值當(dāng)隨 機變量個數(shù)趨于無窮大時的極限，用于研究樣 本量無限增加時樣本均值的性質(zhì)。 隨機變量數(shù)字特征 ? 數(shù)學(xué)期望： ? 方差 ? 矩 階矩： 階中心矩： ? 偏度： ? 峰度： 隨機變量的偏度峰度常與正態(tài)分布相比，以判斷是正偏還是負偏，薄尾還是厚尾。 0)( ?x?),( ????),( ????),0( ??連續(xù)隨機變量的概率分布 ? 正態(tài)分布 若 密度函數(shù)為 ，則稱 服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即 。 離散型隨機變量概率分布 二項分布 （ Binomial Distribution） 兩點分布 —— 二項分布的特例 nippCiP iniin ,2,1,0,)1()( ????? ??1,0,)1()1()( 11 ??????? ?? ippppiP ii ?? ??離散型隨機變量概率分布 二項分布概率分布圖 01 6 11 16 21 26 31 36 41kp( ξ =k)n=20,p=n=40,p=連續(xù)隨機變量的概率分布 一般用概率密度函數(shù)來描述連續(xù)隨機變 量，概率密度函數(shù)滿足兩個條件： （ i）取非負值 （ ii）在 上的積分等于 1 連續(xù)隨機變量的取值統(tǒng)一規(guī)定為全部實 數(shù) ，如果實際取值為實數(shù)的一部分，如 正數(shù) ，只需要將取其它值時的概率密度 設(shè)為 0即可。 ? 2?dtedttx xtx?? ???????? 22221)()( ???)(1)( xx ?????),(~ 2??? N )1,0(~/)( N???? ??連續(xù)隨機變量的概率分布 ? 正態(tài)分布 連續(xù)隨機變量的概率分布 ? 正態(tài)分布的衍生分布 （ i） 分布（ Chisquare Distribution） （ ii） 分布（ tDistribution） 對稱分布，自由度增加時趨于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài) （ iii） 分布（ FDistribution） 2?tF概率分布的統(tǒng)一表示 — 分布函數(shù) 定義 ： 分布函數(shù)可統(tǒng)一描述離散型和連續(xù)性隨機變量，且由定義知它： （ i）單調(diào)遞增； （
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