概率论教案(共35页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上第一章 随机事件与概率第一节随机事件教学目的：了解概率的主要任务及其研究对象；掌握随机试验、随机事件等基本概念；掌握随机事件间的关系与运算，了解其运算规律。教学重点：随机试验，随机事件，事件间的关系与运算。教学难点：事件（关系、运算）与集合的对应，用运算表示复杂事件。教学内容：1、随机现象与概率统计的研究对象随机现象：在一定的条件下，出现不确定结果的现象。研究现象：概率论与数理统计研究随机现象的统计规律性。2、随机试验（E）对随机现象的观察。特点试验可在相同条件下重复；试验的所有可能结果不只一个，但事先已知；每次试验出现一个且出现一个，哪个出现事先不知。3、基本事件与样本空间 （1）基本事件：E中的结果（能直接观察到，不可再分），也称为样本点，用表示。 （2）样本空间：E中所有基本事件的集合称为这个随机试验E的样本空间，用表示。4、随机事件（1）随机事件：随机试验中可能发生也可能不发生的时间。用A、B、C等表示。（2）随机事件的集合表示（3）随机事件的图形表示必然事件（）和不可能事件（E）5、事件间的关系与运算（1）包含（子事件）与相等（2）和事件（加法运算）（2）积事件（乘法运算）（3）互斥关系（4）对立关系（逆事件）（5）差事件(减法运算)6、事件间的运算规律（1）交换律；（2）结合律；（3）分配律；（4）对偶律教学时数：2学时作 业：习题一1、2 第二节 概率的定义教学目的：掌握概率的古典定义，几何定义，统计定义及这三种概率的计算方法；了解概率的基本性质。教学难点：古典概率的计算，频率性质与统计概率。教学内容：1、概率用于表示事件A发生可能性大小的数称为事件A的概率，用P(A)表示。2、古典型试验与古典概率（1）古典型试验：特点基本事件只有有限个；所有基本事件的发生是等可能的。（2）古典概率，在古典型试验中规定P(A)=3、几何型试验与几何概率（1）几何型试验向区域G内投点，点落在G内每一点处是等可能的，落在子区域内(称事件A发生)的概率与的度量成正比，而与的位置和形状无关。（2）几何概率。在几何型试验中规律定P(A)=4、频率与统计概率（1）事件的概率设在n次重复试验中，事件A发生了r次，则称比值为在这n次试验中事件A发生的频率，记为（2）频率的性质；时，； 随机性：的出现是不确定的；稳定性：（3）统计概率，规定P(A)=P（4）统计概率的计算 (n很大)5、概率的基本性质从以上三种定义的概率中可归纳得到：（1）0（2）（3）（4）若AB=，则教学时数：2学时作 业：习题 一 4、7、8、11 第三节 概率的公理化体系教学目的：掌握概率的公理化定义及概率的性质；会用概率的基本公式求概率。教学重点：概率的公理化定义；概率基本公式。教学难点：用概率基本公式计算概率。教学内容：1、概率的公理化定义（1）为什么要用公理定义概率数学特点 ；深入研究的需要；是第二节中三种特殊形式的扩展。（2）定义设A为随机试验E中的任何事件，如果函数P(A)满足公理一(范围) 0；公理二(正则性) ；公理三(可列可加性)。若可列个事件两个互斥，则则称P(A)为事件A的概率。2、概率的性质从公理出发，可以严格证明性质1：性质2：若事件两两互斥，则性质3：对任何事件A，性质4：若性质 注： 性质5 P(A+B)=p(A)+P(B)-P(AB)注：性质5对任意有限个事件情况可以扩展教学时数：2学时作 业：习题一 15、16 第四节 条件概率，乘法定理、全概率公式与贝叶斯公式教学目的：理解条件概率的定义和概率的乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式。使学生掌握条件概率和概率的乘法公式，全概率公式和贝叶斯公式的应用。教学重点：条件概率、乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式。教学难点：条件概率的确定，用全概率公式和贝叶斯公式计算概率。教学内容：1、条件概率（1）实际问题中要确定在某事件已发生时，另一事件的概率，看书例，在具体问题求条件概率。（2）定义：若P(B)>0，称 为在事件B发生的条件下事件A的条件概率。2、概率的乘法公式(1) (2) (3) 3、概率的全概率公式与贝叶斯公式(1)看书。例3 分析和解决看两公式的实际背景。(2) 定理1 设事件两两互斥，且，对于任何事件B，若，则有 (全概率公式)(3) 定理2 ，定理1中的事件中，又，则有 (m=1,2,)(贝叶斯公式)教学时数：2学时作 业：习题一 12、14、17、18第五节 独立试验概型教学目的：掌握独立性的概念。会判断数乘的独立性并进行概率计算；掌握贝努里概型，会用二项概率公式计算概率。教学重点：事件独立性的概念，具有独立性的事件但相应的概率计算，贝努里概型与贝努里概型意义的正确理解。教学内容：1、两事件的独立性定义1 对任意两事件A，B，如果P(AB)=P(A)P(B)则称事件A、B相互独立。2、两事件独立的性质若事件A与B独立，则事件A与，都相互独立。3、三事件的独立性定义2 设有事件A、B、C，若有P(AB)=P(A)P(B)、P(AC)=P(A)P(C)、P(BC)=P(B)P(C)，则称事件A，B，C，两两相互独立；又，若P(ABC)=P(A)P(B)P(C)则称事件A，B，C相互独立。4、n个事件的独立性定义3、设有事件，若 其中()为(1,2，中任意S个不同的数。（）则事件相互独立。5、独立情况的概率公式定理1设事件相互独立，则（1）（2）定理2、若事件独立，则分别与独立。6、贝努里概型（1）贝努里试验：只有两个结果（和）的试验。（2）重贝努里试验：把同一个贝努里试验独立地重复次。也称贝努里概型。7二项概率公式在重贝努里试验中，时间恰好发生次的概率为教学时数：2学时作 业：习题一19、23、26、27、28第二章随机变量及其分布第一节随机变量与分布函数教学目的：掌握随机变量的概念，并利用其表示随机事件，掌握随机变量的分布函数的概念和性质。教学重点：随机变量的概念；随机变量分布函数的定义及其性质。教学难点：对随机变量及其分布函数的正确理解。教学内容：1随机变量的概念（1）引入随机变量的目的深入研究随机试验；求概率；整体描述随机试验。（2）定义定义1、设随机试验的样本空间为，若，有一个实数与之对应，则称为随机变量，并简记为。2事件的表示（1）对的取值加上形式的限制条件。（2）为一个数集。3概率分布（1）随机变量取得概率的点及其数量的分布情况。（2）可用的概率分布确定表示的事件的概率（3）两个大的类型：离散型随机变量与连续型随机变量4分布函数（1）定义2、设有随机变量，对于任何实数，称概率为随机变量的分布函数。记为（2）分布函数的几何意义落在数轴点左侧（含点）处概率的数量。（3）5分布函数的性质（1）（2）（3）是单调不减函数，则（4）是右连续函数，即教学时数：2学时作 业：习题二5第二节 离散型随机变量及其概率分布教学目的：掌握离散型随机变量的概念及其概率分布的几种表示方法；掌握四种常见的离散性分布。教学重点：离散型随机变量的概率分布；分布、二项分布、泊松分布、超几何分布四种常见分布。教学难点：正确理解概率分布；四种常见分布与所描述试验的对立性。教学内容：1离散型随机变量如果随机变量的所有可能取值只有有限个或可列个，则称为一个离散型随机变量。2概率分布取值：（1）图形表示（2）公式表示（3）表格表示3概率分布的基本性质（1）（2）4确定概率5求分布函数（阶梯型函数）6常见的离散型分布（1）分布（2）二项分布（3）泊松分布（3）超几何分布教学时数：2学时作 业：习题二 3、6、7、9第三节 连续型随机变量及其概率密度函数教学目的：掌握连续型随机变量及其概率密度函数的定义；会求概率；掌握均匀分布和指数分布。教学重点：连续型随机变量；概率密度函数；均匀分布和指数分布。教学难点：正确理解概率密度函数教学内容：1连续型随机变量及其概率密度的定义（1）说明当随机变量取值充满某区间时，象离散型情况那样给出概率分布的不可行性。（2）连续取值随机变量的概率（线）密度（在分布函数的可微点处）（3）定义设随机变量的所有可能取值充满某个区间，如果存在一个非负函数，使得的分布函数则称为一个连续型随机变量。称为的概率密度函数（或分布密度函数）2的性质（1）相当于离散型概率分布中的。（2）基本性质；（3）（4）几何意义（5），从而（6）（在的连续点处）（7）是连续函数。3两个常见的连续函型分布（1）均匀分布（2）指数分布教学时数：2学时作 业：习题二 11、14、15、16第四节 正态分布教学目的：正态分布是概率统计中最重要的分布，掌握正态分布的定义、特点，标准正态分布，正态分布中的概率计算。教学难点：正态分布的定义、特点、标准正态分布，概率计算（查表）教学难点：对正态分布的正确理解教学内容：1正态分布（1）定义：如果随机变量的概率密度为，其中，>0为常数，则称服从于参数为和的正态分布，记为（2）实际问题中正态分布非常广泛和常见。（3），由此可证明（4）正态分布的分布函数2正态分布的概率密度曲线3标准正态分布（1）时的正态分布，记为（2）分布函数（3）的性质；4概率计算（查表）当时，可查表求得函数值。（1）；（2），教学时数：1学时作 业：习题二 12、18第五节 随机变量函数的分布教学目的：掌握求离散型和连续型随机变量函数的概率分布的方法；掌握正态分布的两个重要性质。教学重点：离散型随机变量函数的分布；连续型随机变量函数的分布；正态分布的两个重要性质。教学难点：连续型随机变量函数的分布教学内容：1离散型随机变量函数的分布（1）举例1（P62）。说明基本方法，总结归纳一般方法。（2）的分布为；则的分布为2连续型随机变量函数的分布设的概率密度为，求的概率密度（1）分布函数法，（连续点处）（2）单调变换法当单调、连续、可导时，其反函数存在且单调、连续、可导，则3两个重要结论（1），则，一般地（2）教学时数：1学时作 业：习题二、1，13第三章多维随机变量第一节 多维随机变量及其分布函数教学目的：掌握多维随机变量的概念，掌握二维随机变量的分布函数及其性质。教学重点：多维随机变量的定义，二维随机变量的分布函数及其性质。教学难点：正确理解多维随机变量及其分布函数。教学内容：1多维随机变量的定义定义1、如果是定义在样本空间上的个随机变量，则这个随机变量的整体（）称为维随机变量，也称为元随机变量或元随机向量。时，二维随机变量记为2事件表示二维数集，事件表示为3二维随机变量的分布函数定义2、设有二维随机变量，对于任何实数和，称概率为的（联合）分布函数，记为4二维随机变量分布函数的性质（1）（2）（3）关于变量和分别为不减函数。（4）关于变量和分别为右连续函数。（5），有教学时数：2学时作 业：第二节 离散型二维随机变量教学目的：掌握离散型二维随机变量及其联合分布、边缘分布和条件分布，会求这三种分布。教学重点：离散型二维随机变量及其联合概率分布，边缘分布，条件分布，概率计算问题。教学难点：正确理解联合分布，边缘分布，条件分布。教学内容：1离散型二维随机变量对于二维随机变量，如果分量和都是离散型随机变量，则称为离散型二维随机变量。2联合分布取值：取值：称为的联合概率分布。注：也可以列成表格形式3边缘分布中两个分量和的分布称为的边缘分布，可由联合分布来确定。（1）（2）注：可以在表格形式的联合分布上行列分别相加得到。4条件分布（1）固定时，的条件分布为：（2）固定时，的条件分布为：注：条件分布可在表格上利用某一行（或列）上计算得到。教学时数：2学时作 业：习题三 2、3第三节 连续性二维随机变量教学目的：掌握连续型二维随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布；掌握二维均匀分布和二维正态分布。教学重点：连续型二维随机变量的概念与联合分布、边缘分布、条件分布；二维均匀分布和二维正态分布。教学难点：正确理解三种分布；求分布和概率时所涉及的积分计算。教学内容：1定义与联合分布（1）定义1、对于二维随机变量，如果存在非负函数，使得的分布函数，则称为连续型二维随机变量，其中称为的联合概率分布函数。（2）为在点处分布概率的面密度。2的性质（1）对比性与一维情况对比，相当于；与离散情况对比，相当于（2）基本性质，（3）设D为任何平面区域，则（4），（在的连续点处）3边缘分布连续型二维的边缘分布为连续性的。可由其联合密度确定。（1）关于的边缘分布密度（2）关于的边缘分布密度4条件分布（1）当固定时，的条件密度为（1）当固定时，的条件密度为5二维均匀分布设G为一个有界平面区域，若的概率密度为则称服从G上的均匀分布。注：二维均匀分布描述平面区域上的几何型试验。6二维正态分布如果的概率密度为：其中是常数，则称服从二维正态分布，记作：注：二维正态分布是常见的重要二维分布，其边缘分布和条件分布都是正态分布。教学时数：2学时作 业：习题三、4、5第四节 随机变量的独立性教学目的：掌握随机变量独立性的意义、定义，判断独立性的充分必要条件，会用意义和充分必要条件判断随机变量的独立性。教学重点：随机变量独立性的定义，判断独立性的充分必要条件。教学难点：正确理解由独立性意义所给出的独立性定义。教学内容：1随机变量独立性的概念（1）定义1 对于二维随机变量，设和为任何两数集，若则称与相互独立。（2）意义与相互独立的意义是与的取值情况互不影响，可由此直接判断与的独立性。（3）与相互独立2离散型情况的联合分布为，则与独立3连续型情况的联合概率密度为，则与独立4推广（1）以上二维随机变量中与独立性的三个充分必要条件都可以推广到维随机变量中分量独立性的情况。（2）相互独立的意义是的取值情况互相无任何影响，也可由此判断其独立性。教学时数：2学时作 业：习题三 9、11第五节 多维随机变量函数的分布教学目的：掌握离散型二维随机变量函数的分布，求连续型二维随即变量函数的一般方法。和的分布，商的分布，掌握数理统计中的几个常见分布。教学重点：求离散型、连续型二维随机变量函数分布的一般方法，和的分布，商的分布，随机变量函数的独立性。四个统计常用分布。教学难点：连续型二维随机变量函数的分布。教学内容：1离散型二维随机变量函数的分布联合分布为：的分布为2连续型二维随机变量函数的分布的概率密度为，（1）先求的分布函数（2）（在的可微点）3和的分布4商的分布5随机变量函数的独立性设有个随机变量；相互独立，是元连续函数，令，则相互独立。6数理统计中的几个常用分布（1）正态随机变量函数的分布（2）分布（3）分布（4）分布注：以上分布主要记住其性质，概率密度曲线。教学时数：2学时作 业：习题三 14、7、16、18第四章 随机变量的数字特征第一节 数学期望教学目的：掌握数学期望的概念，随机变量函数的数学期望，数学期望的性质，同时掌握常见随机变量分布的数学期望。教学重点：随机变量及其函数的数学期望的计算。教学难点：各种概念的正确理解。教学内容：1讲解随机变量的数学期望1） 定义1：设离散型随机变量的概率函数为，若级数绝对收敛，则定义的数学期望为2） 定义2：设连续型随机变量的概率密度函数为，若积分绝对收敛，则定义的数学期望为2讲解常见随机变量分布的数学期望1）0-1分布2）泊松分布3）二项分布4）均匀分布5）指数分布6）正态分布3讲解随机变量函数的数学期望及例题（1）定理1：设，是连续函数当是离散型随机变量，概率分布为，且 收敛，则有=当是连续型随机变量，概率密度函数为，且收敛，则有=（2）定理2：设，是连续函数当（，）是二维离散型随机变量，概率分布为，且 收敛时，则有=当（，）是二维连续型随机变量，概率密度函数为，且收敛时，则有=4讲解数学期望的性质（1），为常数（2），为常数（3）（4）若与相互独立，则教学时数：2学时作 业：习题四 1、2、3第二节 方差教学目的：掌握随机变量的方差、标准差的概念性质，并在此基础上进行相关计算，同时掌握常见随机变量分布的方差。教学重点：方差的计算及方差的性质。教学难点：方差概念定义的正确理解。内容提要：1 方差的概念定义：设是随机变量，若存在，则称它为随机变量的方差，记为，并称为标准差。2 常见随机变量分布的方差计算1）0-1分布2）泊松分布3）二项分布4）均匀分布5）指数分布6）正态分布3方差的性质1）为常数2），为常数3）若与相互独立，则4）的充要条件为，为常数教学时数：2学时作 业：习题四 5、6、7、8、9、10、11第三节 随机变量的其它数字特征教学目的：掌握协方差、相关系数、矩的定义，性质，并在此基础上进行相关的运算。教学重点：相关系数的含义及性质，相关系数与独立性的关系。 教学难点：相关系数的含义及性质。 内容提要：1 协方差1） 定义：设（，）是一个二维随机变量，若存在，则称它为与的协方差，记作，即=2） 协方差的性质=，为常数+=，为常数2 相关系数（1）定义：设（，）是一个二维随机变量，若存在，且，则称为与的相关系数，记作，即=（2）定义：当时，称与正相关；当时，称与负相关；当=0，称与不相关。（3）定理：设为与的相关系数，则的充要条件是存在常数，使（4）定理：随机变量与不相关（=0）与下面的每一个结论都等价：3.矩的定义设与为随机变量，若存在，则称它为的阶原点矩，简称阶矩；若存在，则称它为的阶中心矩；而与分别称为阶混合矩和阶中心混合矩。教学时数：2学时作 业：习题四 13、14、15、16第五章 大数定律与中心极限定理第一节 切贝谢夫不等式教学目的：掌握切贝谢夫不等式及其运用。教学重点：切贝谢夫不等式及其运用。 教学难点：切贝谢夫不等式的含义。内容提要：讲解切贝谢夫不等式及其举例。定理（切贝谢夫不等式）：设随机变量有期望值及方差，则对任意，有；教学时数：0.5学时作 业：习题五1、2第二节 大数定律教学目的：掌握切贝谢夫大数定律与贝努力大数定律及其含义。教学重点：贝努力大数定律及其含义。 教学难点：频率与概率的关系。内容提要：1切贝谢夫大数定律定理：设，是相互独立的随机变量序列，各有期望值，及方差，并对所有有，其中是与无关的常数，则对任意，有。2贝努力大数定律定理：在次独立试验序列中，设每次试验中事件出现的概率为，以表示 次试验中出现的次数，则对任意，有。第三节 中心极限定理教学目的：掌握独立同分布的中心极限定理，德莫佛拉普拉斯定理及其应用。教学重点：掌握独立同分布的中心极限定理，德莫佛拉普拉斯定理。教学难点：掌握独立同分布的中心极限定理，德莫佛拉普拉斯定理的应用。内容提要：1.独立同分布的中心极限定理定理：设，是相互独立且同分布的随机变量序列， ，则对任意实数，有2. 德莫佛拉普拉斯定理定理：在重贝努力试验中，成功的次数为，而在每次试验中成功的概率为，则对任意实数，有教学时数：1学时作 业：习题五 3、4、5、6第六章 数理统计基本概念第一节 总体与样本教学目的：掌握总体、样本、简单样本、样本分布等概念的含义。教学重点：掌握总体、总体单元、有限总体、无限总体、一元总体、多元总体、样本、简单样本、样本分布概念。教学难点：教学重点中的这些概念的实际含义。 内容提要：1.总体（1）总体：把研究对象的全体称为总体。（2）总体单元（个体）：组成总体的基本单位称为总体单元。（3）有限总体：总体单元数有限的总体称为有限总体。（4）无限总体：总体单元数无限的总体称为无限总体。（5）一元总体：只研究总体的一个指标，这样的总体称为一元总体。（6）多元总体：研究总体的二个或二个以上指标，这样的总体称为多元总体。2.样本（1）样本：从总体（一元总体）中抽取个个体（总体单元），则称（，）为来自总体的容量为的样本，称为样本容量。（2）简单样本（简称样本）：设（，）为来自总体的容量为的样本，如果，相互独立且均与同分布，则称（，）为简单随机样本，以后无特殊说明均简称样本。3. 样本的分布设总体的分布函数为，则样本（，）的联合分布函数为=当为离散总体且概率分布为，则（，）的联合概率分布为=当为连续总体且分布函数为时，则（，）的联合分布为教学时数：2学时第二节 统计量与抽样分布教学目的：掌握统计量、常用统计量及抽样分布，并在此基础上灵活运用抽样分布。教学重点：常用统计量及抽样分布。教学难点：抽样分布及其运用。 内容提要：1.统计量定义：（，）为来源于总体的样本，若为的元连续函数，且中不含任何未知参数，则称为一个统计量，抽样前，统计量作为维随机变量（，）的函数为一随机变量，而抽样后，都有了具体取值，相应称为统计量的值。2. 常用统计量（1）样本均值：（2）样本方差：（3）样本标准差：（4）样本离差平方和：（5）样本阶矩（原点矩）：，（6）样本阶中心矩：，3.抽样分布（1）定理1：设总体，（，）为来源于总体的样本，则，且。推论：若总体，则（2）定理2：设总体，（，）为来源于总体的样本，则与独立且。（3）定理3：设总体，（，）为来源于总体的样本，则。（4）定理4：设两总体与相互独立， ，（，）和（，）分别来源于总体和的容量分别为和的样本，样本平均数与样本方差分别记为和，则有：（1）（2）（3）如果有，则教学时数：2学时作 业：习题六1、2、3、4、6、7、8、9、11 第七章 估计第一节 点估计教学目的：掌握参数点估计的两种常见方法：矩法及最大似然法；会判定估计量的优良性，即无偏性、有效性及一致性。教学重点：矩估计的方法；最大似然估计的基本思想及具体求法；评价点估计量的优良性。教学难点：理解最大似然法的原理与矩估计法的不同，掌握评价点估计量的优良性。教学内容：1.求点估计量方法（1）矩法估计的概念和具体求法（2）最大似然法思想和具体求法2.估计的优良性（1）无偏性（2）有效性（3）一致性教学时数：3学时作 业：习题七 1、2、4、5、6第二节 区间估计的一般概念教学目的：介绍区间估计的基本概念，使学生了解区间估计与点估计的不同之处；会查分位数。教学重点：会查分位数；构造置信区间的一般方法。教学难点：对构造置信区间的一般方法的理解。教学内容：1.分位数的概念（1）上侧分位数的概念及查表方法（2）双侧分位数的概念及查表方法2.置信区间的概念（1）置信区间的定义 （2）构造置信区间的一般方法教学时数：2学时第三节 正态总体参数的区间估计教学目的：正态总体条件下关于参数的置信区间的求法。教学重点：正态总体在各种已知条件下，求未知参数置信区间的具体方法。教学难点：熟练掌握正态总体，已知条件不同下的参数的置信区间的不同对应公式。教学内容：1.单个总体的情况（1）的置信区间已知，的置信区间：未知，的置信区间：（2）的置信区间未知，的置信区间：已知，的置信区间：2.两个独立正态总体的情况（1）的置信区间与均已知，的置信区间与未知，的置信区间教学时数：3学时作 业：习题七 9、10第五节 总体分布的估计教学目的：了解在实践中如何估计总体的分布状态。教学重点：总体为离散型时，用样本的频率去估计总体的概率分布；总体为连续型时，用直方图的形式反映总体概率密度的分布状态。教学难点：会通过实测样本绘制频率密度的直方图。教学内容：1.总体分布函数的估计经验分布2.总体分布密度的估计直方图教学时数：2学时第八章 假设检验第一节 假设检验的基本概念教学目的：介绍假设检验的基本思想；假设检验的原理小概率原理及两类错误。教学重点：理解假设检验的思想，产生两类错误的原因，以及检验的步骤。教学难点：对假设检验的原理及两类错误的理解及假设检验的步骤的掌握。教学内容：1.假设检验的基本思想2.小概率原理及两类错误3.假设检验的步骤教学时数：2学时第二节 正态总体参数的假设检验教学目的：掌握正态总体在已知条件不同的各种情况下对参数进行的假设检验的方法。教学重点：规范原假设与备择假设的格式以区别是双侧检验，还是单侧检验。正态总体在已知条件不同下参数假设检验的各种方法。教学难点：掌握双侧检验与单侧检验的区别。使用双侧检验、左侧检验、右侧检验的选择方法。掌握正态总体在已知条件不同所对应的参数假设检验的不同公式。教学内容：1.单个正态总体参数的检验方法（1）关于总体均值的检验双侧检验 （1）已知检验统计量 拒绝域 （2）未知检验统计量 拒绝域 单侧检验（1）左侧检验 已知 统计量 拒绝域 未知 统计量 拒绝域 （2）右侧检验 已知 统计量 拒绝域 未知 统计量 拒绝域 （2）关于总体方差的验双侧检验 统计量拒绝域单侧检验（1）左侧检验 统计量拒绝域（2）右侧检验 统计量拒绝域2.两个正态总体参数的差异显著性检验（1）总体均值的差异显著性检验 与已知 统计量 拒绝域 未知 统计量 拒绝域 （2）两个正态总体方差的齐性检验 统计量 注拒绝域 本节全部例题教学时数：4学时作 业：习题八 1、3、4、5、6、7、8第十章 回归分析第一节 线性回归的一些概念教学目的：了解相关变量的概念及回归函数，掌握直线回归的概念及直线回归方程的形式。教学重点：相关与回归的关系，直线回归方程的表达形式及回归分析的四个基本假定。教学难点：回归函数概念的实际意义，线性数学模型与直线回归方程的关系。教学内容：1、 相关与回归2、 回归函数 3、 直线回归（1）线性模型 （2）回归分析中的四个基本假定 教学时数：1学时第二节 回归系数的最小二乘估计教学目的：会用最小二乘法估计回归系数。教学重点：会求回归系数,建立直线回归方程。教学难点：回归系数的最小二乘法估计的思想。教学内容：回归系数的最小二乘估计 求出。教学时数：1学时第三节 回归中的一些统计性质教学目的：了解的概率分布及总体方差的估计和的分布为回归的显著性检验打好基础。教学重点：1、的概率分布；2、与分别独立的结论；3、。教学难点：的推导过程。教学内容：1、 样本回归系数的概率分布（1） 样本回归系数是总体回归系数的无偏估计量（2） 的概率分布（3） 的概率分布2、 总体方差的估计（1）的估计量（2）是的无偏估计量（3）对于一元线性回归有如下结论：；与分别独立教学时数：2学时第四节 一元线性回归中假设检验与预测教学目的：掌握直线回归的显著性检验，并用直线回归方程进行预测。教学重点：会做直线回归的显著性检验及利用直线回归方程进行预测。教学难点：平方和分解式中对回归平方和及剩余平方和意义的理解，关于利用直线回归方程进行预测的推导过程。教学内容：1、 平方和分解式: 2、 直线回归的显著性检验法1、统计量 拒绝域 法2、统计量 拒绝域 注：两种方法检验结果是一致的。3、 的检验统计量 拒绝域 4、 预测（1）时的点预测是（2）时的区间预测的置信区间教学时数：1学时作 业：习题十 1第五节 相关系数及其显著性检验教学目的：明确相关系数的概念，会做相关系数的显著性检验。教学重点：熟悉相关系数公式，明确相关系数的意义。教学难点：对相关系数的理解及在直线回归中的作用。教学内容：1、 相关系数两个定义1、2的区别与联系2、 样本相关系数正负号的意义3、 样本决定系数 4、 相关系数的显著性检验法1、统计量 拒绝域 法2、计算值查相关系数检验表拒绝，反之接受。 例1、例2。教学时数：1学时作 业：习题十 2、3第六节 曲线回归教学目的：使用线性回归的方法解决曲线回归系数的估计。教学重点：掌握曲线的直线化处理方法，用直线回归的方法解决曲线回归系数的方法建立曲线回归方程。教学难点：正确区分相关系数及相关指数的区别。教学内容：曲线直线化1、 幂函数曲线的直线化2、 决定指数与相关指数3、 双曲线函数或4、 逻辑斯蒂克曲线教学时数：1学时作 业：习题十 4第七节 多元线性回归教学目的：了解随机变量与多个非随机变量的线性回归的有关问题。教学重点：会求多元线性回归方程的偏回归系数,且理解说明变量对基变量的说明能力是通过偏相关系数、偏回归系数或偏回归平方和来检验。教学难点：与一元线性回归所不同的是说明变量说明能力的分析。教学内容：一、 线性模型线性模型线性回归方程给定抽样实测用矩阵形式表示： 线性模型线性回归方程四个基本假定 1、 2、 3、 4、矩阵（称为观测矩阵或结构矩阵）的秩为二、 参数向量的最小二乘估计以估计，估计，残差为 三、 样本回归系数的统计性质1、 线性性是的线性函数2、 无偏性3、 的协方差阵 4、 的分布由1、2、3及的正态假设 四、 方差的估计取为的估计量，且是的无偏估计量五、 整体回归的显著性1、 离差平方和分解公式 回归平方和，剩余平方和2、 元线性回归的显著性检验 统计量 拒绝域3、 复决定系数 复决定系数的平方根称为复相关系数六、 说明变量说明能力的分析1、 偏相关系数的显著性检验 统计量拒绝域 2、 偏回归平方和及其显著性检验 为偏回归平方和 统计量 拒绝域3、 偏相关系数在其它变量保持不变条件下与的相关系数为偏相关系数，记为，其中为相关矩阵，的逆矩阵的元素。七、 利用回归方程进行预测1、 在时的点预测为的点预测2、 在点的的预测区间教学时数：3学时作 业：习题十 5专心-专注-专业