概率論總結

2021-12-27 03:13:02 字數 1933 閱讀 1948

《概率論與數理統計》

第一章隨機事件與概率

1.事件的關係

2.運算規則 (1)

(2)(3)

(4)3.概率滿足的三條公理及性質:

(1) (2)

(3)對互不相容的事件,有(可以取)

(4) (5)

(6),若,則,

(7)(8)

4.古典概型:基本事件有限且等可能

5.幾何概率

6.條件概率

(1) 定義:若,則

(2) 乘法公式:

若為完備事件組,,則有

(3) 全概率公式:

(4) bayes公式:

7.事件的獨立性:獨立 (注意獨立性的應用)

第二章隨機變數與概率分布

1. 離散隨機變數:取有限或可列個值,滿足(1),(2)=1

(3)對任意,

2. 連續隨機變數:具有概率密度函式,滿足(1);

(2);(3)對任意,

3. 幾個常用隨機變數

4. 分布函式 ,具有以下性質

(1);(2)單調非降;(3)右連續;

(4),特別;

(5)對離散隨機變數,;

(6)對連續隨機變數,為連續函式,且在連續點上,

5. 正態分佈的概率計算以記標準正態分佈的分布函式,則有

(1);(2);(3)若,則;

(4)以記標準正態分佈的上側分位數,則

6. 隨機變數的函式

(1)離散時,求的值,將相同的概率相加;

(2)連續,在的取值範圍內嚴格單調,且有一階連續導數,則,若不單調,先求分布函式,再求導。

第四章隨機變數的數字特徵

1.期望

(1) 離散時, ;

(2) 連續時,;

(3) 二維時,

(4);(5);

(6);

(7)獨立時,

2.方差

(1)方差,標準差;

(2);

(3);

(4)獨立時,

3.協方差

(1);

(2);

(3);

(4)時,稱不相關,獨立不相關,反之不成立,但正態時等價;

(5)4.相關係數 ;有,

5. 階原點矩, 階中心矩

第五章大數定律與中心極限定理

1.chebyshev不等式或

2.大數定律

3.中心極限定理

(1)設隨機變數獨立同分布,則, 或或,

(2)設是次獨立重複試驗中發生的次數,,則對任意,有或理解為若,則

第六章樣本及抽樣分布

1.總體、樣本

(1) 簡單隨機樣本:即獨立同分布於總體的分布(注意樣本分佈的求法);

(2) 樣本數字特徵:

樣本均值(,);

樣本方差()樣本標準差

樣本階原點矩,樣本階中心矩

2.統計量:樣本的函式且不包含任何未知數

3.三個常用分布(注意它們的密度函式形狀及分位點定義)

(1)分布,其中獨立同分布於標準正態分佈,若且獨立,則;

(2)分布,其中且獨立;

(3)分布,其中且獨立,有下面的性質

4.正態總體的抽樣分布

(1); (2);

(3)且與獨立; (4);

(5),

(6)第七章引數估計

1.矩估計:

(1)根據引數個數求總體的矩;(2)令總體的矩等於樣本的矩;(3)解方程求出矩估計

2.極大似然估計:

(1)寫出極大似然函式;(2)求對數極大似然函式(3)求導數或偏導數;(4)令導數或偏導數為0,解出極大似然估計(如無解回到(1)直接求最大值,一般為min或max)

3.估計量的評選原則

(1)無偏性:若,則為無偏; (2) 有效性:兩個無偏估計中方差小的有效;

4.引數的區間估計(正態)

概率論試題總結

5.設總體的概率密度為,為來自總體x的乙個樣本,則待估引數的最大似然估計量為 6.當已知,正態總體均值的置信度為的置信區間為 樣本容量為n 7.本題6分 自某種銅溶液測得9個銅含量的百分比的觀察值.算得樣本均值為8.3 標準差為0.025 設樣本來自正態總體均未知.試依據這一樣本取顯著性水平檢驗假設...

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概率論小結

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