文档视界 最新最全的文档下载
当前位置:文档视界 > 概率论与数理统计知识点总结!

概率论与数理统计知识点总结!

《概率论与数理统计》

第一章随机事件及其概率

§1.1 随机事件

一、给出事件描述,要求用运算关系符表示事件: 二、给出事件运算关系符,要求判断其正确性: §1.2 概率

古典概型公式:P (A )=

所含样本点数

所含样本点数

ΩA 实用中经常采用“排列组合”的方法计算

补例1:将n 个球随机地放到n 个盒中去,问每个盒子恰有1个球的概率是多少?解:设A :

“每个盒子恰有1个球”。求:P(A)=?Ω所含样本点数:n

n n n n =???...

Α所含样本点数:!1...)2()1(n n n n =??-?-?n n

n A P !

)(=∴

补例2:将3封信随机地放入4个信箱中,问信箱中信的封数的最大数分别为1、2、3的概率各是多少?

解:设A i :“信箱中信的最大封数为i”。(i =1,2,3)求:P(A i )=?

Ω所含样本点数:6444443

==?? A 1所含样本点数:24234=?? A 2所含样本点数: 36342

3=??C

A 3所含样本点数:4433=?C

注:由概率定义得出的几个性质: 1、0

定理:设A 、B 是互不相容事件(AB=φ),则: P (A ∪B )=P (A )+P (B )

推论1:设A 1、 A 2、…、 A n 互不相容,则 P(A 1+A 2+...+ A n )= P(A 1) + P(A 2) +…+ P(A n ) 推论2:设A 1、 A 2、…、 A n 构成完备事件组,则 P(A 1+A 2+...+ A n )=1

推论3: P (A )=1-P (A )

推论4:若B ?A ,则P(B -A)= P(B)-P(A) 推论5(广义加法公式):

对任意两个事件A 与B ,有P(A ∪B)=P(A)+P(B)-P(A B) 补充——对偶律:

§1.4 条件概率与乘法法则

条件概率公式:P(A/B)=

)()(B P AB P (P(B)≠0)P(B/A)= )

()

(A P AB P (P(A)≠0) ∴P (AB )=P (A /B )P (B )= P (B / A )P (A )

有时须与P (A+B )=P (A )+P (B )-P (AB )中的P (AB )联系解题。

全概率与逆概率公式:

全概率公式:

∑==n

i i i A B P A P B P 1

)/()()(

逆概率公式:

)

()

()/(B P B A P B A P i i = ),...,2,1(n i =

(注意全概率公式和逆概率公式的题型:将试验可看成分为两步做,如果要求第二步某事件的概率,就用全概率公式;如果求在第二步某事件发生条件下第一步某事件的概率,就用逆概率公式。) §1.5 独立试验概型

事件的独立性:贝努里公式(n 重贝努里试验概率计算公式):课本P24

另两个解题中常用的结论——

1、定理:有四对事件:A 与B 、A 与B 、A 与B 、A 与B ,如果其中有一对相互独

立,则其余三对也相互独立。

2、公式:)...(1)...(2121n n A A A P A A A P ???-=???

第二章 随机变量及其分布

一、关于离散型随机变量的分布问题

1、求分布列:⑴确定各种事件,记为ξ写成一行;

⑵计算各种事件概率,记为p k 写成第二行。得到的表即为所求的分布列。注意:应

符合性质——1、0≥k p (非负性) 2、

1=∑k

k

p

(可加性和规范性)

补例1:将一颗骰子连掷2次,以ξ 表示两次所得结果之和,试写出ξ的概率分布。解:Ω所含样本点数:6×6=36

所求分布列为:

概率论与数理统计知识点总结!

3

概率论与数理统计知识点总结!

所求分布列为:2分布函数

?x ∈R ,如果随机变量ξ的分布函数F (x )可写成F (x )=

?

-x dx x )(φ,则ξ为连续

型。)(x φ称概率密度函数。

解题中应该知道的几个关系式:

0)(≥x φ ?+∞

∞-=1)(dx x φ

第三章 随机变量数字特征

一、求离散型随机变量ξ 的数学期望E ξ =?

数学期望(均值)

二、设ξ 为随机变量,f(x)是普通实函数,则η=f(ξ)也是随机变量,求E η=?

概率论与数理统计知识点总结!

以上计算只要求这种离散型的。 补例1:设ξ的概率分布为:

概率论与数理统计知识点总结!

求:⑴1-=ξη,2

ξη=的概率分布;⑵ηE 。 解:因为

概率论与数理统计知识点总结!

所以,所求分布列为:

概率论与数理统计知识点总结!

和:

概率论与数理统计知识点总结!

当η=ξ-1时,E η=E (ξ-1)

=-2×5

1+(-1)×101+0×101+1×103+23×103

=1/4

当η=ξ2时,E η=E ξ2=1×5

1+0×

101+1×101+4×103+425×10

3 =27/8

三、求ξ 或η的方差D ξ =? D η=? 实用公式ξD =2

ξE -ξ2

E

其中,ξ2E

=2)(ξE =2)(∑k

k k p x

2ξE =∑k

k k p x 2

补例2:

概率论与数理统计知识点总结!

求:E ξ 和D ξ 解:ξE =-2×0.4+0×0.3+2×0.3=-0.2

ξ

E 2

=(-2)2×0.4+02×0.3+22×0.3=2.8

ξD =ξE 2

-ξ2

E

=2.8-(-0.2)2

=2.76

第四章 几种重要的分布

常用分布的均值与方差(同志们解题必备速查表..........

概率论与数理统计知识点总结!

概率论与数理统计知识点总结!

解题中经常需要运用的E ξ 和D ξ 的性质(同志们解题必备速查表..........

概率论与数理统计知识点总结!

第五章 参数估计

§8.1 估计量的优劣标准(以下可作填空或选择)

⑴若总体参数θ的估计量为θ

?,如果对任给的ε>0,有 1}?{lim =<-∞

→εθ

θP n ,则称θ?是θ的一致估计;

⑵如果满足θθ

=)?(E ,则称θ?是θ的无偏估计;⑶如果1?θ和2?θ均是θ的无偏估计,若

)?()?(2

1θθD D <,则称1?θ是比2?θ有效的估计量。 §8.3 区间估计: 几个术语——

1、设总体分布含有一位置参数,若由样本算得的一个统计量)...(?11n ,x ,x θ及)...

(?12n ,x ,x θ,对于给定的α(0<α<1)满足:

则称随机区间(1?θ,2?θ)是θ的100(1-α)%的置信区间,1?θ和2?θ称为θ的100(1-

α)%的置信下、上限,百分数100(1-α)%称为置信度。

一、求总体期望(均值)E ξ 的置信区间 1、总体方差2

σ已知的类型

①据α,得)(0αU Φ=1-

2

α

,反查表(课本P260表)得临界值αU ; ②x =∑=n i i x n 11 ③求d=n

U σα? ④置信区间(x -d ,x +d ) 补简例:设总体

)09.0,(~μN X 随机取4个样本其观测值为12.6,13.4,12.8,13.2,

求总体均值μ的95%的置信区间。 解:①∵1-α=0.95,α=0.05

∴Φ(U α)=1-

2

α

=0.975,反查表得:U α=1.96 ②∑==+++==4113)2.138.124.136.12(4141i i

X X ③∵σ=0.3,n=4 ∴d=n

U σα?

=43

.096.1?=0.29

④所以,总体均值μ的α=0.05的置信区间为:

(X -d ,X +d )=(13-0.29,13+0.29)即(12.71,13.29) 2、总体方差2

σ未知的类型(这种类型十分重要!务必掌握!!)

①据α和自由度n -1(n 为样本容量),查表(课本P262表)得)1(-n t α;

②确定x =∑=n

i i x n 11和∑=--=n i i x x n s 1

22

)(11 ③求d=n

s

n t ?

-)1(α ④置信区间(x -d ,x +d ) 注:无特别声明,一般可保留小数点后两位,下同。 二、求总体方差2

σ的置信区间

①据α和自由度n -1(n 为样本数),查表得临界值:

)1(2

2

-n αχ和)1(22

1--n αχ

②确定X =∑=n

i i x n 11和∑=--=n i i

x X n s 1

2

2)(11

③上限)1()1(22

12---n s n α

χ 下限)1()1(22

2

--n s n αχ

④置信区间(下限,上限) 典型例题:

补例1:课本P166之16 已知某种木材横纹抗压力的实验值服从正态分布,对10个试件作横纹抗压力试验得数据如下(单位:kg/cm 2): 482 493 457 471 510 446

435

418

394

469

试对该木材横纹抗压力的方差进行区间估计(α=0.04)。 解:①∵α=0.04,又n=10,自由度n -1=9

∴查表得,)1(22

-n αχ=)9(202.0χ=19.7

)1(22

1--n αχ=)9(298.0χ=2.53

②X =∑=101101i i x =)469...493482(10

1

+++=457.5

∑=-=10122

)(91i i x X s =9

1

[2)4825.457(-+2)4935.457(-+…+2)4695.457(-]

=1240.28

③上限)1()1(22

12---n s n αχ=)9(9298.02χs =53

.228.12409?=4412.06

下限)1()1(22

2--n s n αχ=)9(9202

.02χs =7.1928

.12409?=566.63

④所以,所求该批木材横纹抗压力的方差的置信区间为(566.63,4412.06)

第六章 假设检验

必须熟练掌握一个正态总体假设检验的执行标准

一般思路:

1、提出待检假设H 0

2、选择统计量

3、据检验水平α,确定临界值

4、计算统计量的值

5、作出判断

检验类型⑵:未知方差2

σ,检验总体期望(均值)μ ①根据题设条件,提出H 0:μ= 0μ(0μ已知); ②选择统计量)1(~/--=

n t n

s X T μ;

③据α和自由度n -1(n 为样本容量),查表(课本P262表)得)1(-n t α;④由样本值算出

X =?和s =?从而得到n

s X T /0μ

-=

; ⑤作出判断??

???->-<000

0)1()1(H ,n t T H ,n t T 则拒绝若则接受若αα

典型例题:

对一批新的某种液体的存贮罐进行耐裂试验,抽查5个,得到爆破压力的数据(公斤/寸2 )为:545,545,530,550,545。根据经验爆破压认为是服从正态分布的,而过去该种液体存贮罐的平均爆破压力为549公斤/寸2 ,问这种新罐的爆破压与过去有无显著差异?(α=0.05)解:H 0:μ= 549选择统计量)1(~/--=

n t n

s X T μ

∵α=0.05,n -1=4,∴查表得:)4(05.0t =2.776又∵X =)545...545(5

1

++=543

s 2

=])545543(...)545545[(4122-++-=57.n s X T /0μ-==5

/5.57549543-=1.77<2.776

∴接受假设,即认为该批新罐得平均保爆破压与过去的无显著差异。 检验类型⑶:未知期望(均值)μ,检验总体方差2

σ

①根据题设条件,提出H 0:σ= 0σ(0σ已知);②选择统计量2

2

2

)1()1(σχs n n ?-=

-;

③据α和自由度n -1(n 为样本容量),查表(课本P264表)得临界值:

)1(2

12--n αχ和)1(2

2-n αχ;

④由样本值算出X =?和s =?从而得到2

2

2

0)1()1(σχs n n ?-=

-;

⑤若)1(2

12--n αχ<)1(20-n χ<

)1(2

2-n αχ则接受假设,否则拒绝! 补例:某厂生产铜丝的折断力在正常情况下服从正态分布,折断力方差2

σ=64,今从一批产品中抽10根作折断力试验,试验结果(单位:公斤):578,572,570,568,572,570,572,596,584,570。 是否可相信这批铜丝折断力的方差也是64?(α=0.05) 解: H 0:σ=64

选择统计量2

2

2

)1()1(σ

χs n n ?-=

-

∵α=0.05,n -1=9,∴查表得:

)1(2

12--n αχ=)9(975.02χ=2.7)1(2

2-n αχ=)9(025.02χ=19

又∵X =)570...578(101++=575.2s 2=])5702.575(...)5782.575[(9

1

22-++-=75.73

∴65.1064

73

.759)1(2

=?=-n χ)9(975

.02

χ

=2.7<65.10)1(2

0=-n χ<)9(025

.02

χ

=19

∴接受假设,即认为这批铜丝折断力的方差也是64。

第1章 随机事件及其概率

概率论与数理统计知识点总结!

概率论与数理统计知识点总结!

概率论与数理统计知识点总结!

概率论与数理统计知识点总结!

概率论与数理统计知识点总结!

概率论与数理统计知识点总结!

第二章随机变量及其分布

概率论与数理统计知识点总结!

概率论与数理统计知识点总结!

概率论与数理统计知识点总结!

概率论与数理统计知识点总结!

连续型先利

用X的

概率密度f

X (x)写出Y的分布函数F

Y

(y)=P(g(X)≤y),再

利用变上下限积分的求导公式求出f

Y

(y)。(2)定理法:

当Y=g(X)严格单调并且可导时:

概率论与数理统计知识点总结!

其中h’(y)是g(x)的反函数

相关文档
  • 概率论与数理统计总结

  • 物体的平衡知识点总结

  • 沉积相考试知识点总结

  • 期中考试知识点总结

  • 概率论与数理统计答案

  • 化学平衡知识点总结