《概率论与数理统计复习资料知识点总结.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《概率论与数理统计复习资料知识点总结.docx(12页珍藏版)》请在优知文库上搜索。
1、概率论与数理统计第一章随机事件与概率1 .事件的关系A仁BA同BABA-B、业OAB=O2 .运算规则(I)A同B=B同AAB=BA(A同B)同C=A同(B同C)(AB)C=A(BC)(3) (A同B)C=(AC)同(BC)(AB)同C=(A同C)(B同C)A同B=ARAB=A同百3.概率P(八)满足的三条公理及性质:0共P(八)共1P(Ik)=1(3)对互不相容的事件A,A,二,A;有P(UnB)=XnP(,)S可以取W)k=1k=1(4) P(O)=0(5)P(Af=1-P(八)(6) P(A-B)=P(八)-P(AB),若A仁B,则P(B-A)=P(B)-P(八),P(八)共P(B)(7
2、) P(A同B)=P(八)+P(B)-P(AB)(8) P(A同B同C)=P(八)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(AC)-P(BC)+P(ABC)4 .古典概型:基本事件有限且等可能5 .几何概率6 .条件概率(1)定义:若P(B)0,则P(A|B)=?黑)P(B)(2) 乘法公式:P(AB)=P(B)P(A|B)若B,B,B为完备事件组,P(B)0,则有12ni(3)全概率公式:P(八)=nP(B)P(A|Bj)1=1(4) Bayes公式:P(BA)=nP(B)P(AB)iii=17 .事件的独立性:A,B独立一P(AB)=P(八)P(B)(注意独立性的应用)第二章随机变量与概率分布
3、1 .离散随机变量:取有限或可列个值,P(X=X)=P满足(1)P之O,(2)xP=1iiII(3)对任意D仁R,P(X=D)=pi:x=D2 .连续随机变量:具有概率密度函数f(X),满足(1)f(X)之O,j+Wf(x)dx=1;(2)P(a共X共b)=Jbf()dx;(3)对任意a=R,P(X=a)=03.几个常用随机变量3名称与记号分布列或密度数学期望方差两点分布B(1,p)P(X=1)=p,P(X=0)=q=1pPpq二项式分布B(n,p)P(X=k)=Ckpkq,k=0,1,2,.n,nPnpqPoisson分布P(入)P(X=k)=e-入k=0,12入入几何分布G(P)P(X=k
4、)=qk-p,k=1,2,.1PqP2均匀分布U(a,b)f(x)=-La共X共b,b-aa+b2(ba12指数分布E(入)f(x)二入e-x,x之011正态分布N(山,G2)f(X)=_腰丁与G山G24.分布函数F(x)=P(X共X),具有以下性质F(w)=0,F(+w)=1;(2)单调非降;(3)右连续;(4)P(aa)=1-F(a);(5)对离散随机变量,F(X)=XP;ii:X苦X对连续随机变量,F(x)=jfdt为连续函数,且在f(X)连续点上,F(X)=f(X)-W5.正态分布的概率计算以C(X)记标准正态分布N(OJ)的分布函数,则有VIII(1) C(O)=0.5;(2)C(-
5、)=1-C(X);若XN(山中),则F(X)=C(-J;(J(4)以U记标准正态分布N(0,1)的上侧分位数,则P(Xu)=1-(u)acici6.随机变量的函数Y=g(X)(1)离散时,求Y的值,将相同的概率相加;(2) X连续,g()在X的取值范围内严格单调,且有一阶连续导数,则f(y)=f(g-y)I(g-y),I,若不单调,先求分布函数,再求导。YX第四章随机变量的数字特征1.期望(1)离散时E(X)=P,E(g(X)=g(x)p;iiii连续时E(X)=Jmxf(x)dx,E(g(X)=Jxg(x)f(x)dx;-ODF二维时E(g(X,Y)=g(,y)p,三(g(,丫)=g(,y)
6、f(,y)ddyijiJYYU(4)E(C)=C:(5)E(CX)=CE(X),(6)E(X+Y)三三E(X)+E(Y);(7)X,Y独立时,E(XY)=E(X)E(Y)2.方差(1)方差D(X)=E(X-E(X)2E(X2)-(EX)2,标准差b(X)=yD();(2) D(C)=O5D(X+C)=D(X);(3) D(CX)=C2D(X);(4) X,Y独立时,D(XY)=D(X)+D(Y)3.协方差(1) Cov(X,Y)=E(X-E(X)(Y-E(Y)=E(XY)-E(X)E(Y)(2) Cov(X,Y)=Cov(Y,X),Cov(aX,bY)=abCov(X,Y);Cov(X+X,Y
7、)=Cov(X,Y)Cov(X,Y);1212(4) COV(X,Y)=0时,称X,Y不相关,独立=不相关,反之不成立,但正态时等价;(5) D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)4.相关系数P=CoV(X,Y);有IP1,Ip1=13a,b,P(Y=aXb)=1(X)(Y)XYXY5.k阶原点矩V=E(Xk),k阶中心矩U=E(X-E(X)kkk第五章大数定律与中心极限定理1 Chebyshev不等式PX-E(X)MSD(X)_或pX-E(X)1-D(X)_E2E22 .大数定律3 .中心极限定理(1)设随机变量X,X,,X独立同分布E(X)=U,D(X)=2,则12niIX-
8、nnxN(n,n112),或?XN(,!)或_-N(0,1),J近似ki近似nn近似(2)设m是n次独立重复试验中A发生的次数,P(八)=p,则对任意x,有IimPmr2px=(x)或理解为若XB(n,p),则XN(np,npq)nc、npq近似第六章样本及抽样分布1 .总体、样本(1) 简单随机样本:即独立同分布于总体的分布(注意样本分布的求法);(2) 样本数字特征:样本均值X-=EX(E()CJ=,D(JQ=E);nini1样本方差S2=1I(X=又)2(E(S2)=G2)样本标准差n-1i1s=vx*i三1样本k阶原点矩VJ?Xk,样本k阶中心矩H=n(X-X)kknKnii1i三12
9、 .统计量:样本的函数且不包含任何未知数3 .三个常用分布(注意它们的密度函数形状及分位点定义)(1)X2分布2=X2+X2+X22(n),其中X,X,X独立同分布于标12n12n准正态分布N(0,1),若XY且独立,则X+Y,W+,;(2) t分布t =t(n),其中XN(0,1),Y/2(11)且独立;X/Fl3 3)F分布Fr-F(n,n),其中X72(n),Y?2(n)且独立,有下面的Y/n12122性质IF(n,n),F(n,n)=1F21ij12F(n,n)U214 .正态总体的抽样分布(1)XN(u,Q2n):(2)-1n(一u)22(n);02i(n-1)S2y2(n_i)且与
10、X独立;-t(n-1);2Snt-U叩2Gn-2),S28SzYn-吟侬SUnn12n+n-2U*1212f-S22L/-(6)F:11F(n-1,n-1)S221222第七章参数估计1 .矩估计:(1)根据参数个数求总体的矩;(2)令总体的矩等于样本的矩;(3)解方程求出矩估计2 .极大似然估计:(1)写出极大似然函数;(2)求对数极大似然函数(3)求导数或偏导数;(4)令导数或偏导数为0,解出极大似然估计(如无解回到(1)直接求最大值,一般为min1或max)3.估计量的评选原则无偏性:若E()=0,则为无偏;(2)有效性:两个无偏估计中方差小的有效;4.参数的区间估计(正态)参数条件估计
11、函数置信区间U02已知X-UU=/r+u-Z=n2。2未知-ut=而5t(n-1)-L;02U未知02r(n-I)s2(n-1)s2X2(-1)X2(n-1)22概率论与数理统计第一章概率论的基本概念2.样本空间、随机事件1 .事件间的关系AjZB则称事件B包含事件A,指事件A发生必然导致事件B发生AuB=xxA或XB称为事件A与事件B的和事件,指当且仅当A,B中至少有一个发生时,事件AUB发生AnB=xxA且XB称为事件A与事件B的积事件,指当A,B同时发生时,事件ACB发生AB=xA且X茫B)称为事件A与事件B的差事件,指当且仅当A发生、B不发生时,事件A-B发生ArB=O,则称事件A与B
12、是互不相容的,或互斥的,指事件A与事件B不能同时发生,基本事件是两两互不相容的ADB=S且ACB=0,则称事件A与事件B互为逆事件,又称事件A与事件B互为对立事件2 .运算规则交换律AuB=BoAAnB=BnA结合律(AUB)UC=AD(BUC)(ACB)C=A(BCC)分配律AU(BCC)=(AuB)O(AuC)An(BuC)=(AnB)(AnC)德摩根律AuB=AnBAnB=AuB3 3.频率与概率定义在相同的条件下,进行了11次试验,在这n次试验中,事件A发生的次数n称为事A件A发生的频数,比值以/1称为事件A发生的频率解:设E是随机试验,S是它的样本空间,对于E的每一事件A赋予一个实数
13、,记为P(八),称为事件的概率1 .概率P(八)满足下列条件:(1)非负性:对于每一个事件A0P(八)1(2)规范性:对于必然事件SP(三)=1可列可加性:设A,A,,A是两两互不相容的事件,有P(UnA)=XnP(八)(n可12nkkk=1k=1以取W)2 .概率的一些重要性质:(1) P(O)=0(ii)若A,A,,A是两两互不相容的事件,则有P(UrlA)=XnP(八)(n可以取W)12nkkk=1k=1(iii)设A,B是两个事件若A彳二B,则P(B-A)=P(B)-P(八),P(B)P(八)(M对于任意事件A,P(八)共1(V)P(A11=1-P(八)(逆事件的概率)(Vi)对于任意事件A,B有P(A同B)=P(八)+P(B)-P(AB)4等可能概型(古典概型)等可能概型:试验的样本空间只包含有限个元素,试验中每个事件发生的可能性相同若事件A包含k个基本事件,即A=eUeUUe,里h2k1, i,i是1,2,n中某k个不同的数,则有1 2.kP(八)=kPe)三k=A包含的基本事件数a一nS中基本事件的总数j=15 5.条件概率(1)定义:设A,B是两个事件,且P(八)0,称P(B|A)=0供).为事件A发生的条P(八)件下事件B发生的条件概率(2) 条件概率符合概率定义中的三个条件1 .非负性:对于某一事件B,有P(BlA)02规范性:对于必然事