一、隨機的概念

1.隨機試驗

隨機試驗是概率論的一個基本概念。概括地講，在概率論中把符合下面三個特點的試驗叫做隨機試驗：

可以在相同的條件下重復的進行。

每次試驗的可能結果不止一個，并且能事先明確試驗的所有可能結果。

進行一次試驗之前不能確定哪一個結果會出現。

2.隨機事件

在概率論中，隨機事件（或簡稱事件）指的是一個被賦予機率的事物集合，也就是樣本空間中的一個子集。簡單來說， 在一次隨機試驗中，某個特定事件可能出現也可能不出現；但當試驗次數增多，我們可以觀察到某種規律性的結果，就 是隨機事件。

3.隨機變量

設隨機試驗的樣本空間 S = {e}, X = X(e) 是定義在樣本空間 S上的單值實值函數，稱X為隨機變量。

二、概率分布

正態分布的圖像形式

既然介紹變量的分布情況，就要介紹一下正態分布。首先，正態分布是關于均值左右對稱的，呈鐘形，如下圖所示。其 次，正態分布的均值和標準差具有代表性，只要知道其均值和標準差，這個變量的分布情況就完全知道了。在正態分布 中，均值=中位數=眾數。

三、抽樣分布

四、參數估計

五、例題精講

1.某中小企業某部門員工的年齡分布是右偏的，均值為26，標準差是4.5。如果采取重復抽樣的方法從該部門抽取容 量為100的樣本，則樣本均值的抽樣分布是（ ）。

A. 正態分布，均值為26，標準差為0.45

B. 分布形狀未知，均值為26，標準差為4.5

C. 正態分布，均值為26，標準差為4.5

D. 分布形狀位置，均值為26，標準差0.45

2.估計量的含義是指（ ）。

A. 用來估計總體參數的統計量的具體數值

B. 用來估計總體參數的統計量的名稱

C. 總體參數的具體數值

D. 總體參數的名稱

答案：B 解析：熟悉估計量和估計值的定義。

3.有關置信區間不正確的是?

A.100次獨立抽樣，產生的區間估計，會有95次的可能正確預測總體平均數

B. 1次獨立抽樣，產生的區間估計，會有95%的可能正確預測總體平均數

C. 100次獨立抽樣，產生的點估計，會有95個總體平均數一致

D. 100次獨立抽樣，產生的區間估計，會有95個正確地包含著總體平均數

答案：ABC 解析：熟悉置信區間的定義。

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