【摘要】：我们注意到，概率研究随机变量时，总是假定随机变量的概率分布或某些数字特征为已知，而在实际问题中，这些随机变量的概率分布或某些数字特征往往是不知道或知之甚少.这时，如何用概率知识来分析处理有关问题呢?这些就是所谓的数理统计学中的统计推断.参数估计和假设检验是其中的两个主要问题.本章从数理统计的基本概念入手，重点讨论参数估计和假设检验两部分内容.
我们注意到，概率研究随机变量时，总是假定随机变量的概率分布或某些数字特征为已知，而在实际问题中，这些随机变量的概率分布或某些数字特征往往是不知道或知之甚少.这时，如何用概率知识来分析处理有关问题呢?通常的做法是对要研究的随机现象进行观察和试验，从中收集一些与我们要研究的问题有关的一些数据，以此对随机现象的客观规律做出推断.数理统计就是研究这一类问题的应用数学学科.它的主要任务是研究怎样用有效的方法去收集和使用带有随机性影响的数据，并利用这些数据对提出的问题做出伴有一定概率的结论.下面举例说明数理统计的基本内容以及着力要解决的基本问题.
例9.1 某工厂某日生产一批螺栓，当生产正常时，每个螺栓的长度服从正态分布N（μ，σ2），抽查其中100个，得到100个数据，试问：
（1）今日生产是否正常，即指标X是否服从正态分布N（μ，σ2）；
（2）如何去估计参数μ和σ2的数值；(https://www.xing528.com)
（3）若规定螺栓的长度不能超过数α，如何根据这100个数据来判定这批螺栓是否符合规定?
这些就是所谓的数理统计学中的统计推断.参数估计和假设检验是其中的两个主要问题.本章从数理统计的基本概念入手，重点讨论参数估计和假设检验两部分内容.
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
