文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 自考概率论与数理统计(经管类)历年大题题型归纳

自考概率论与数理统计(经管类)历年大题题型归纳

自考概率论与数理统计(经管类)历年大题题型归纳
自考概率论与数理统计(经管类)历年大题题型归纳

计算题(2*8)+综合题(2*12)+应用题(10)=50分第一章随机事件与概率

随机变量及其概率分布

第四章随机变量的数字特征

第七章参数估计

第八章假设检验

概率论与数理统计试题

07试题 一、填空题(本大题共6小题,每小题3分,总计18分) 1. 设,A B 为随机事件,()()0.7P A P B +=,()0.3P AB =,则() () P AB P AB += 2.10件产品中有4件次品,从中任意取2件,则第2件为次品的概率为 3.设随机变量X 在区间[0,2]上服从均匀分布,则2Y X =的概率密度函数为 4.设随机变量X 的期望()3E X =,方差()5D X =,则期望()2 4E X ??+=? ? 5. 设随机变量X 服从参数为2的泊松分布,则应用切比雪夫不等式估计得 {} 22P X -≥≤ . 6. 设1234,,,X X X X 是来自正态总体X ~()0,4N 的样本,则当a = 时, ()()22 123422Y a X X a X X =++-~()22χ. 二、选择题(在各小题四个备选答案中选出一个正确答案,填在题末的括号中,本大题 共6个小题,每小题3分,总计18分) 1.设,A B 为对立事件, ()01P B <<, 则下列概率值为1的是( ) ~ (A) ()|P A B ; (B) ()|P B A ; (C) () |P A B ; (D) ()P AB 2. 设随机变量X ~()1,1N ,概率密度为()f x ,分布函数()F x ,则下列正确的是( ) (A) {0}{0}P X P X ≤=≥; (B) {1}{1}P X P X ≤=≥; (C) ()()f x f x =-, x R ∈; (D) ()()1F x F x =--, x R ∈ 3. 设()f x 是随机变量X 的概率密度,则一定成立的是( ) (A) ()f x 定义域为[0,1]; (B) ()f x 非负; (C) ()f x 的值域为[0,1]; (D) ()f x 连续 4. 设4{1,1}9P X Y ≤≤= ,5 {1}{1}9 P X P Y ≤=≤=,则{min{,}1}P X Y ≤=( ) (A) 23; (B) 2081; (C) 49; (D) 13 5. 设随机变量(),X Y 的方差()4D X =,()1D Y =,相关系数0.6XY ρ=,则方差 ()32D X Y -= ( ) - (A) 40; (B) 34; (C) ; (D) 6. 设12,,,n X X X 是正态总体X ~() 2,N μσ的样本,其中σ已知,μ未知,则下列不是 统计量的是( ) (A) 1max k k n X ≤≤; (B) 1min k k n X ≤≤; (C) X μ-; (D) 1 n k k X σ =∑ 三、计算题(本大题共6小题,每小题10分,共计60分) 1.甲乙丙三个同学同时独立参加考试,不及格的概率分别为: ,,, (1) 求恰有2位同学不及格的概率; (2) 若已知3位同学中有2位不及格,求其中1位是同学乙的概率.

概率论与数理统计知识点总结详细

概率论与数理统计知识点 总结详细 Newly compiled on November 23, 2020

《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 B A ?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 B }x x x { ∈∈=?或A B A 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B A ?发生 B }x x x { ∈∈=?且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件,指当A ,B 同时发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ?∈=且—A B A 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B A —发生 φ=?B A ,则称事件A 与B 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 且S =?B A φ=?B A ,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A B B A A B B A ?=??=? 结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ?=???=?? 分配律 )()B (C A A C B A ???=??)( 徳摩根律B A B A A B A ?=??=? B — §3.频率与概率 定义 在相同的条件下,进行了n 次试验,在这n 次试验中,事件A 发生的次数A n 称为事件A 发生的频数,比值n n A 称为事件A 发生的频率 概率: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,记为P (A ),称为事件的概率 1.概率)(A P 满足下列条件: (1)非负性:对于每一个事件A 1)(0≤≤A P (2)规范性:对于必然事件S 1)S (=P

概率论与数理统计习题集及答案

* 《概率论与数理统计》作业集及答案 第1章 概率论的基本概念 §1 .1 随机试验及随机事件 1. (1) 一枚硬币连丢3次,观察正面H ﹑反面T 出现的情形. 样本空间是:S= ; (2) 一枚硬币连丢3次,观察出现正面的次数. 样本空间是:S= ; 2.(1) 丢一颗骰子. A :出现奇数点,则A= ;B :数点大于2,则B= . (2) 一枚硬币连丢2次, A :第一次出现正面,则A= ; B :两次出现同一面,则= ; C :至少有一次出现正面,则C= . ? §1 .2 随机事件的运算 1. 设A 、B 、C 为三事件,用A 、B 、C 的运算关系表示下列各事件: (1)A 、B 、C 都不发生表示为: .(2)A 与B 都发生,而C 不发生表示为: . (3)A 与B 都不发生,而C 发生表示为: .(4)A 、B 、C 中最多二个发生表示为: . (5)A 、B 、C 中至少二个发生表示为: .(6)A 、B 、C 中不多于一个发生表示为: . 2. 设}42:{},31:{},50:{≤<=≤<=≤≤=x B x x A x x S :则 (1)=?B A ,(2)=AB ,(3)=B A , (4)B A ?= ,(5)B A = 。 \ §1 .3 概率的定义和性质 1. 已知6.0)(,5.0)(,8.0)(===?B P A P B A P ,则 (1) =)(AB P , (2)()(B A P )= , (3))(B A P ?= . 2. 已知,3.0)(,7.0)(==AB P A P 则)(B A P = . §1 .4 古典概型 1. 某班有30个同学,其中8个女同学, 随机地选10个,求:(1)正好有2个女同学的概率, (2)最多有2个女同学的概率,(3) 至少有2个女同学的概率. 2. 将3个不同的球随机地投入到4个盒子中,求有三个盒子各一球的概率. — §1 .5 条件概率与乘法公式 1.丢甲、乙两颗均匀的骰子,已知点数之和为7, 则其中一颗为1的概率是 。 2. 已知,2/1)|(,3/1)|(,4/1)(===B A P A B P A P 则=?)(B A P 。 §1 .6 全概率公式 1. 有10个签,其中2个“中”,第一人随机地抽一个签,不放回,第二人再随机地抽一个 签,说明两人抽“中‘的概率相同。

概率论与数理统计的发展

数理统计学前沿简介 (陈希孺院士访谈) 一、概率论与数理统计学的产生和发展 记者:陈希孺院士,请你谈谈概率论与数理统计学学科的诞生和发展情况。 陈希孺院士:我们先从数理统计学开始,数理统计学是研究收集数据、分析数据并据以对所研究的问题作出一定的结论的科学和艺术。数理统计学所考察的数据都带有随机性(偶然性)的误差。这给根据这种数据所作出的结论带来了一种不确定性,其量化要借助于概率论的概念和方法。数理统计学与概率论这两个学科的密切联系,正是基于这一点。 统计学起源于收集数据的活动,小至个人的事情,大至治理一个国家,都有必要收集种种有关的数据,如在我国古代典籍中,就有不少关于户口、钱粮、兵役、地震、水灾和旱灾等等的记载。现今各国都设有统计局或相当的机构。当然,单是收集、记录数据这种活动本身并不能等同于统计学这门科学的建立,需要对收集来的数据进行排比、整理,用精炼和醒目的形式表达,在这个基础上对所研究的事物进行定量或定性估计、描述和解释,并预测其在未来可能的发展状况。例如根据人口普查或抽样调查的资料对我国人口状况进行描述,根据适当的抽样调查结果,对受教育年限与收入的关系,对某种生活习惯与嗜好(如吸烟)与健康的关系作定量的评估。根据以往一般时间某项或某些经济指标的变化情况,预测其在未来一般时间的走向等,做这些事情的理论与方法,才能构成一门学问——数理统计学的内容。

这样的统计学始于何时?恐怕难于找到一个明显的、大家公认的起点。一种受到某些著名学者支持的观点认为,英国学者葛朗特在1662年发表的著作《关于死亡公报的自然和政治观察》,标志着这门学科的诞生。中世纪欧洲流行黑死病,死亡的人不少。自1604年起,伦敦教会每周发表一次“死亡公报”,记录该周内死亡的人的姓名、年龄、性别、死因。以后还包括该周的出生情况——依据受洗的人的名单,这基本上可以反映出生的情况。几十年来,积累了很多资料,葛朗特是第一个对这一庞大的资料加以整理和利用的人,他原是一个小店主的儿子,后来子承父业,靠自学成才。他因这一部著作被选入当年成立的英国皇家学会,反映学术界对他这一著作的承认和重视。 这是一本篇幅很小的著作,主要内容为8个表,从今天的观点看,这只是一种例行的数据整理工作,但在当时则是有原创性的科研成果,其中所提出的一些概念,在某种程度上可以说沿用至今,如数据简约(大量的、杂乱无章的数据,须注过整理、约化,才能突出其中所包含的信息)、频率稳定性(一定的事件,如“生男”、“生女”,在较长时期中有一个基本稳定的比率,这是进行统计性推断的基础)、数据纠错、生命表(反映人群中寿命分布的情况,至今仍是保险与精算的基础概念)等。 葛朗特的方法被他同时代的政治经济学家佩蒂引进到社会经济问题的研究中,他提倡在这类问题的研究中不能尚空谈,要让实际数据说话,他的工作总结在他去世后于1690年出版的《政治算术》一书中。 当然,也应当指出,他们的工作还停留在描述性的阶段,不是现代意义下的数理统计学,那时,概率论尚处在萌芽的阶段,不足以给数理统计学的发展提供充分的理论支持,但不能由此否定他们工作的重大意义,作为现代数理统计学发展的几个源头之一,他们以及后续学者在人口、社会、经济等

概率论与数理统计期末考试试题及解答

概率论与数理统计期末考 试试题及解答 Prepared on 24 November 2020

一、填空题(每小题3分,共15分) 1.设事件B A ,仅发生一个的概率为,且5.0)()(=+B P A P ,则B A ,至少有一个不发生的概率为__________. 答案: 解: 即 所以 9.0)(1)()(=-==AB P AB P B A P . 2.设随机变量X 服从泊松分布,且)2(4)1(==≤X P X P ,则 ==)3(X P ______. 答案: 解答: 由 )2(4)1(==≤X P X P 知 λλλλλ---=+e e e 22 即 0122=--λλ 解得 1=λ,故 3.设随机变量X 在区间)2,0(上服从均匀分布,则随机变量2X Y =在区间) 4,0(内的概率密度为=)(y f Y _________. 答案: 解答:设Y 的分布函数为(),Y F y X 的分布函数为()X F x ,密度为()X f x 则 因为~(0,2)X U ,所以(0X F = ,即()Y X F y F = 故 另解 在(0,2)上函数2y x = 严格单调,反函数为()h y =所以 4.设随机变量Y X ,相互独立,且均服从参数为λ的指数分布,2)1(-=>e X P ,则=λ_________,}1),{min(≤Y X P =_________. 答案:2λ=,-4{min(,)1}1e P X Y ≤=- 解答: 2(1)1(1)P X P X e e λ-->=-≤==,故 2λ= 41e -=-. 5.设总体X 的概率密度为 ?????<<+=其它, 0, 10,)1()(x x x f θ θ 1->θ. n X X X ,,,21 是来自X 的样本,则未知参数θ的极大似然估计量为_________. 答案: 解答: 似然函数为 解似然方程得θ的极大似然估计为

《概率论与数理统计》期末考试试题及解答

一、填空题(每小题3分,共15分) 1. 设事件B A ,仅发生一个的概率为0.3,且5.0)()(=+B P A P ,则B A ,至少有一个不发 生的概率为__________. 答案:0.3 解: 3.0)(=+B A B A P 即 )(25.0)()()()()()(3.0AB P AB P B P AB P A P B A P B A P -=-+-=+= 所以 1.0)(=AB P 9.0)(1)()(=-==AB P AB P B A P . 2. 设随机变量X 服从泊松分布,且)2(4)1(==≤X P X P ,则==)3(X P ______. 答案: 161-e 解答: λλ λ λλ---= =+==+==≤e X P e e X P X P X P 2 )2(, )1()0()1(2 由 )2(4)1(==≤X P X P 知 λλλ λλ---=+e e e 22 即 0122 =--λλ 解得 1=λ,故 16 1)3(-= =e X P 3. 设随机变量X 在区间)2,0(上服从均匀分布,则随机变量2 X Y =在区间)4,0(内的概率 密度为=)(y f Y _________. 答案: 04,()()0,. Y Y X y f y F y f <<'===? 其它 解答:设Y 的分布函数为(),Y F y X 的分布函数为()X F x ,密度为()X f x 则 2 ()()())))Y X X F y P Y y P X y y y y y =≤=≤ =≤- - 因为~(0,2)X U ,所以(0X F = ,即()Y X F y F = 故

概率论与数理统计概率历史的介绍

一、概率定义的发展与分析 1.古典定义的历史脉络 古典定义中的“古典”表明了这种定义起源的古老,它源于赌博.博弈的形式多种多样,但是它们的前提是“公平”,即“机会均等”,而这正是古典定义适用的重要条件:同等可能.16世纪意大利数学家和赌博家卡尔丹(1501—1576)所说的“诚实的骰子”,即道明了这一点.在卡尔丹以后约三百年的时间里,帕斯卡、费马、伯努利等数学家都在古典概率的计算、公式推导和扩大应用等方面做了重要的工作.直到1812年,法国数学家拉普拉斯(1749—1827)在《概率的分析理论》中给出概率的古典定义:事件A的概率等于一次试验中有利于事件A的可能结果数与该事件中所有可能结果数之比. 2.古典定义的简单分析 古典定义通过简单明了的方式定义了事件的概率,并给出了简单可行的算法.它适用的条件有二:(1)可能结果总数有限;(2)每个结果的出现有同等可能.其中第(2)条尤其重要,它是古典概率思想产生的前提. 如何在更多和更复杂的情况下,体现出“同等可能”?伯努利家族成员做了这项工作,他们将排列组合的理论运用到了古典概率中.用排列(组合)体现同等可能的要求,就是将总数为P(n,r)的各种排列(或总数为C(n,r)的各种组合)看成是等可能的,通常用“随意取”来表达这个意思.即使如此,古典定义的方法能应用的范围仍然很窄,

而且还有数学上的问题. “应用性的狭窄性”促使雅各布?伯努利(1654—1705)“寻找另一条途径找到所期待的结果”,这就是他在研究古典概率时的另一重要成果:伯努利大数定律.这条定律告诉我们“频率具有稳定性”,所以可以“用频率估计概率”,而这也为以后概率的统计定义奠定了思想基础.“古典定义数学上的问题”在贝特朗(1822—1900)悖论中表现得淋漓尽致,它揭示出定义存在的矛盾与含糊之处,这导致了拉普拉斯的古典定义受到猛烈批评. 3.统计定义的历史脉络 概率的古典定义虽然简单直观,但是适用范围有限.正如雅各布?伯努利所说:“……这种方法仅适用于极罕见的现象.”因此,他通过观察来确定结果数目的比例,并且认为“即使是没受过教育和训练的人,凭天生的直觉,也会清楚地知道,可利用的有关观测的次数越多,发生错误的风险就越小”.虽然原理简单,但是其科学证明并不简单,在古典概型下,伯努利证实了这一点,即“当试验次数愈来愈大时,频率接近概率”. 事实上,这不仅对于古典概型适用,人们确信“从现实中观察的频率稳定性”的事实是一个普遍规律.1919年,德国数学家冯?米塞斯(1883—1953)在《概率论基础研究》一书中提出了概率的统计定义:在做大量重复试验时,随着试验次数的增加,某个事件出现的频率总是在一个固定数值的附近摆动,显示出一定的稳定性,把这个固定的数值定义为这一事件的概率.

概率论与数理统计必考大题解题索引

概率论与数理统计必考大题解题索引 编制:王健 审核: 题型一:古典概型:全概率公式和贝叶斯公式的应用。 【相关公式】 全概率公式: ()()()()()() n 1122S P()=|()||()() (|)() =()(|)()(|). i n n E S A E B A P A B P B P A B P B P A B P B P AB P B A P A P A P A B P B P A B P B +++= =+12设实验的样本空间为,为的事件,B ,B ,……,B 为的划分,且>0,则有: P ?…其中有:。特别地:当n 2时,有: 贝叶斯公式: ()()i 1 00(1,2,,),()(|)() (|)()(|)() =()(|)() (|)()(|)()(|)() i i i i n i i j E S A E A P B i n P B A P A B P B P B A P A P A B P B P AB P A B P B P B A P A P A B P B P A B P B =>>===== +∑12n 设实验的样本空间为。为的事件,B ,B ,……,B 为S 的一个划分,且P ,……则有:特别地: 当n 2时,有: 【相关例题】 1.三家工厂生产同一批产品,各工厂的产量分别占总产量的40%、25%、35%,其产品的不合格率依次为0.05、0.04、和0.02。现从出厂的产品中任取一件,求: (1)恰好取到不合格品的概率; (2)若已知取到的是不合格品,它是第二家工厂生产的概率。 解:设事件 表示:“取到的产品是不合格品”;事件i A 表示:“取到的产品是第i 家工 厂生产的”(i =123,,)。 则Ω== 3 1i i A ,且P A i ()>0,321A A A 、、两两互不相容,由全概率公式得 (1)∑=?=3 1 )|()()(i i i A A P A P A P 1000/37100 210035100410025100510040=?+?+?=

概率论与数理统计知识点总结(详细)

《概率论与数理统计》 第一章概率论的基本概念 (2) §2.样本空间、随机事件..................................... 2.. §4 等可能概型(古典概型)................................... 3.. §5.条件概率.............................................................. 4.. . §6.独立性.............................................................. 4.. . 第二章随机变量及其分布 (5) §1随机变量.............................................................. 5.. . §2 离散性随机变量及其分布律................................. 5..§3 随机变量的分布函数....................................... 6..§4 连续性随机变量及其概率密度............................... 6..§5 随机变量的函数的分布..................................... 7..第三章多维随机变量. (7) §1 二维随机变量............................................ 7...§2边缘分布................................................ 8...§3条件分布................................................ 8...§4 相互独立的随机变量....................................... 9..§5 两个随机变量的函数的分布................................. 9..第四章随机变量的数字特征.. (10)

概率论与数理统计题库及答案

概率论与数理统计题库及答案 一、单选题 1. 在下列数组中,( )中的数组可以作为离散型随机变量的概率分布. (A) 51,41,31,21 (B) 81,81,41,21 (C) 2 1,21,21,21- (D) 16 1, 8 1, 4 1, 2 1 2. 下列数组中,( )中的数组可以作为离散型随机变量的概率分布. (A) 4 1414121 (B) 161814121 (C) 16 3 16 14 12 1 (D) 8 18 34 12 1- 3. 设连续型随机变量X 的密度函数 ???<<=, ,0, 10,2)(其他x x x f 则下列等式成立的是( ). (A) X P (≥1)1=- (B) 21)21(==X P (C) 2 1)21(= < X P (D) 2 1)21(= > X P 4. 若 )(x f 与)(x F 分别为连续型随机变量X 的密度函数与分布函数,则等式( )成 立. (A) X a P <(≤?∞ +∞-=x x F b d )() (B) X a P <(≤? = b a x x F b d )() (C) X a P <(≤? = b a x x f b d )() (D) X a P <(≤? ∞+∞ -= x x f b d )() 5. 设 )(x f 和)(x F 分别是随机变量X 的分布密度函数和分布函数,则对任意b a <,有 X a P <(≤=)b ( ). (A) ? b a x x F d )( (B) ? b a x x f d )( (C) ) ()(a f b f - (D) )()(b F a F - 6. 下列函数中能够作为连续型随机变量的密度函数的是( ).

概率论与数理统计知识点总结详细

概率论与数理统计知识 点总结详细 Document number:PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998

《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 B A ?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 B }x x x { ∈∈=?或A B A 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B A ?发生 B }x x x { ∈∈=?且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件,指当A ,B 同时发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ?∈=且—A B A 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B A —发生 φ=?B A ,则称事件A 与B 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 且S =?B A φ=?B A ,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A B B A A B B A ?=??=? 结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ?=???=?? 分配律 )()B (C A A C B A ???=??)( ))(()( C A B A C B A ??=?? 徳摩根律B A B A A B A ?=??=? B — §3.频率与概率 定义 在相同的条件下,进行了n 次试验,在这n 次试验中,事件A 发生的次数A n 称为事件A 发生的频数,比值n n A 称为事件A 发生的频率 概率: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,记为P (A ),称为事件的概率 1.概率)(A P 满足下列条件: (1)非负性:对于每一个事件A 1)(0≤≤A P (2)规范性:对于必然事件S 1)S (=P

概率论与数理统计试题与答案

概率论与数理统计试题 与答案 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

概率论与数理统计试题与答案(2012-2013-1) 概率统计模拟题一 一、填空题(本题满分18分,每题3分) 1、设,3.0)(,7.0)(=-=B A P A P 则)(AB P = 。 2、设随机变量p)B(3,~Y p),B(2,~X ,若9 5 )1(= ≥X p ,则=≥)1(Y p 。 3、设X 与Y 相互独立,1,2==DY DX ,则=+-)543(Y X D 。 4、设随机变量X 的方差为2,则根据契比雪夫不等式有≤≥}2EX -X {P 。 5、设)X ,,X ,(X n 21 为来自总体)10(2 χ的样本,则统计量∑==n 1 i i X Y 服从 分布。 6、设正态总体),(2σμN ,2σ未知,则μ的置信度为α-1的置信区间的长度 =L 。(按下侧分位数) 二、选择题(本题满分15分,每题3分) 1、 若A 与自身独立,则( ) (A)0)(=A P ; (B) 1)(=A P ;(C) 1)(0<

概率论与数理统计题型

1、甲,乙两人向同一目标独立地各射击一次,命中率分别为2 1 ,31现已知目标被击 中,则它是甲命中的概率为() A 、1/3 B 、2/5 C 、1/2 D 、2/3 2、设C B A ,,是三个相互独立的随机事件,且1)(0<?VarY VarX ,则() A 、Y X ,独立 B 、Y X ,不相关 C 、0),cov(>Y X D 、1),(=Y X Corr 4、设n x x x ,,21为取自正态总体()2,σμN 的一组简单随机样本,其中μ未知,2 σ 已知.令 )1()(1x x n -=η,σ η2 12x x += ,σ μ ησ ημη∑∑∑===-= = -= n i i n i i n i i x x n x 1 51 41 3,,其中统计量个数是() A 、 1 B 、 2 C 、 3 D 、4 5、设当事件A 与B 同时发生时,事件C 必发生,则() A 、 1)()()(-+≤B P A P C P B 、1)()()(-+≥B P A P C P C 、)()(AB P C P = D 、)()(B A P C P = 6、设B A ,为两事件,且0)(>B P ,0)(=B A P 则() A 、A 与 B 为互不相容事件 B 、AB 是不可能事件 C 、φ=B A D 、AB 未必是不可能事件 7、设,)(,)(βα==B P A P 则10≤+≤βα,)(B A P 可能取值的最大值为() A 、βα+ B 、αββα-+ C 、),max(βα D 、),min(βα 8、若()() ρσσμμ,,,,~,2 22 121N Y X ,则0=ρ是Y X ,独立的() A 、充分条件 B 、必要条件 C 、充要条件 D 、既非充分也非必要条件 9、掷两枚均匀硬币,已知其中一枚是反面,则另一枚也是反面的概率为() A 、1/2 B 、1/4 C 、1/8 D 、1/3 变式:已知一家庭中有两个小孩,已知其中至少有一个为女孩,则另一个也是女孩的概率为() A 、1/2 B 、1/3 C 、1/4 D 、2/3 10、设n x x ,,1???是总体)4,2(~U X 的一个样本,则=>)3()(n x P

(完整word版)概率论与数理统计教案(48课时)

《概率论与数理统计》课程教案 第一章 随机事件及其概率 一.本章的教学目标及基本要求 (1) 理解随机试验、样本空间、随机事件的概念; (2) 掌握随机事件之间的关系与运算,; (3) 掌握概率的基本性质以及简单的古典概率计算; 学会几何概率的计算; (4) 理解事件频率的概念,了解随机现象的统计规律性以及概率的统计定义。了解概 率的公理化定义。 (5) 理解条件概率、全概率公式、Bayes 公式及其意义。理解事件的独立性。 二.本章的教学内容及学时分配 第一节 随机事件及事件之间的关系 第二节 频率与概率 2学时 第三节 等可能概型(古典概型) 2 学时 第四节 条件概率 第五节 事件的独立性 2 学时 三.本章教学内容的重点和难点 1) 随机事件及随机事件之间的关系; 2) 古典概型及概率计算; 3)概率的性质; 4)条件概率,全概率公式和Bayes 公式 5)独立性、n 重伯努利试验和伯努利定理 四.教学过程中应注意的问题 1) 使学生能正确地描述随机试验的样本空间和各种随机事件; 2) 注意让学生理解事件,,,,,A B A B A B A B AB A ???-=Φ…的具体含义,理解 事件的互斥关系; 3) 让学生掌握事件之间的运算法则和德莫根定律; 4) 古典概率计算中,为了计算样本点总数和事件的有利场合数,经常要用到排列和组 合,复习排列、组合原理; 5) 讲清楚抽样的两种方式——有放回和无放回; 五.思考题和习题 思考题:1. 集合的并运算?和差运算-是否存在消去律?

2. 怎样理解互斥事件和逆事件? 3. 古典概率的计算与几何概率的计算有哪些不同点?哪些相同点? 习题: 第二章 随机变量及其分布 一.本章的教学目标及基本要求 (1) 理解随机变量的概念,理解随机变量分布函数的概念及性质, 理解离散型和连续 型随机变量的概率分布及其性质,会运用概率分布计算各种随机事件的概率; (2) 熟记两点分布、二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布的分布律 或密度函数及性质; 二.本章的教学内容及学时分配 第一节 随机变量 第二节 第二节 离散型随机变量及其分布 离散随机变量及分布律、分布律的特征 第三节 常用的离散型随机变量 常见分布(0-1分布、二项分布、泊松分布) 2学时 第四节 随机变量的分布函数 分布函数的定义和基本性质,公式 第五节 连续型随机变量及其分布 连续随机变量及密度函数、密度函数的性质 2学时 第六节 常用的连续型随机变量 常见分布(均匀分布、指数分布、正态分布)及概率计算 2学时 三.本章教学内容的重点和难点 a) 随机变量的定义、分布函数及性质; b) 离散型、连续型随机变量及其分布律或密度函数,如何用分布律或密度函数求任何 事件的概率; c) 六个常见分布(二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布); 四.教学过程中应注意的问题 a) 注意分布函数(){}F x P X x =<的特殊值及左连续性概念的理解; b) 构成离散随机变量X 的分布律的条件,它与分布函数()F x 之间的关系; c) 构成连续随机变量X 的密度函数的条件,它与分布函数()F x 之间的关系; d) 连续型随机变量的分布函数()F x 关于x 处处连续,且()0P X x ==,其中x 为任

概率论与数理统计习题及答案

概率论与数理统计习题及答案 习题一 1.见教材习题参考答案. 2.设A,B,C为三个事件,试用A,B,C (1)A发生,B,C都不发生; (2)A与B发生,C (3)A,B,C都发生; (4)A,B,C (5)A,B,C都不发生; (6)A,B,C (7)A,B,C至多有2个发生; (8)A,B,C至少有2个发生. 【解】(1)A BC(2)AB C(3)ABC (4)A∪B∪C=AB C∪A B C∪A BC∪A BC∪A B C∪AB C∪ABC=ABC (5) ABC=A B C(6) ABC (7) A BC∪A B C∪AB C∪AB C∪A BC∪A B C∪ABC=ABC=A∪B∪C (8) AB∪BC∪CA=AB C∪A B C∪A BC∪ABC 3.. 4.设A,B为随机事件,且P(A)=0.7,P(A-B)=0.3,求P(AB). 【解】P(AB)=1-P(AB)=1-[P(A)-P(A-B)] =1-[0.7-0.3]=0.6 5.设A,B是两事件,且P(A)=0.6,P(B)=0.7, (1)在什么条件下P(AB (2)在什么条件下P(AB) 【解】(1)当AB=A时,P(AB)取到最大值为0.6. (2)当A∪B=Ω时,P(AB)取到最小值为0.3. 6.设A,B,C为三事件,且P(A)=P(B)=1/4,P(C)=1/3且P(AB)=P(BC)=0, P(AC)=1/12,求A,B,C至少有一事件发生的概率. 【解】P(A∪B∪C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(BC)-P(AC)+P(ABC)

= 14+14+13-112=34 7. 52张扑克牌中任意取出13张,问有5张黑桃,3张红心,3张方块,2张梅花的概率是多少? 【解】 p =5332 131313131352C C C C /C 8. (1) 求五个人的生日都在星期日的概率; (2) 求五个人的生日都不在星期日的概率; (3) 求五个人的生日不都在星期日的概率. 【解】(1) 设A 1={五个人的生日都在星期日},基本事件总数为75,有利事件仅1个,故 P (A 1)= 517=(17 )5 (亦可用独立性求解,下同) (2) 设A 2={五个人生日都不在星期日},有利事件数为65,故 P (A 2)=5567 =(67)5 (3) 设A 3={五个人的生日不都在星期日} P (A 3)=1-P (A 1)=1-( 17 )5 9..见教材习题参考答案. 10.一批产品共N 件,其中M 件正品.从中随机地取出n 件(n

概率论与数理统计浙大版概述

§3.2 二维 r.v.的条件分布 ,2,1,,),(====j i p y Y x X P ij j i 设二维离散型 r.v. ( X ,Y )的分布 若 )(1>===∑∞ =?j ij i i p x X P p 则称 ? = ===i ij i j i p p x X P y Y x X P )(),(为在 X = x i 的条件下, Y 的条件分布律 ,2,1=j ) (i j x X y Y P ===记作 二维离散 r.v.的条件分布律

若 , 0)(1 >===∑∞ =?i ij j j p y Y P p 则称 j ij j j i p p y Y P y Y x X P ?====)(),(为在 Y = y j 的条件下X 的条件分布律 ,2,1=i ) (j i y Y x X P ===记作 类似乘法公式 ) ()(),(i j i j i x X y Y P x X P y Y x X P ======) ()(j i j y Y x X P y Y P ====或 ,2,1,=j i

类似于全概率公式 ) ,()(1 1∑∑∞ =∞======j j i j ij i y Y x X P p x X P ) ()(1 j j j i y Y P y Y x X P ====∑∞ = ,2,1=i ) ,()(1 1∑∑∞ =∞======i j i i ij j y Y x X P p y Y P ) ()(1i i i j x X P x X y Y P ====∑∞ = ,2,1=j

例1把三个球等可能地放入编号为 1, 2, 3 的三个盒子中, 每盒可容球数无限. 记X 为落入 1 号盒的球数, Y 为落入 2 号盒的球数,求 (1) 在Y = 0 的条件下,X 的分布律; (2) 在X = 2 的条件下,Y 的分布律.

概率论与数理统计考试试卷与答案

0506 一.填空题(每空题2分,共计60 分) 1、A、B 是两个随机事件,已知p(A) 0.4,P(B) 0.5,p(AB) 0.3 ,则p(A B) 0.6 , p(A -B) 0.1 ,P(A B)= 0.4 , p(A B) 0.6。 2、一个袋子中有大小相同的红球6只、黑球4只。(1)从中不放回地任取2 只,则第一次、第二次取红色球的概率为:1/3 。(2)若有放回地任取 2 只,则第一次、第二次取红色球的概率为:9/25 。( 3)若第一次取一只球观查球颜色后,追加一只与其颜色相同的球一并放入袋中后,再取第二只,则第一次、第二次取红色球的概率为:21/55 。 3、设随机变量X 服从B(2,0.5)的二项分布,则p X 1 0.75, Y 服从二项分 布B(98, 0.5), X 与Y 相互独立, 则X+Y 服从B(100,0.5),E(X+Y)= 50 , 方差D(X+Y)= 25 。 4、甲、乙两个工厂生产同一种零件,设甲厂、乙厂的次品率分别为0.1、 0.15.现从由甲厂、乙厂的产品分别占60%、40%的一批产品中随机抽取 一件。 ( 1)抽到次品的概率为:0.12 。 2)若发现该件是次品,则该次品为甲厂生产的概率为:0.5 6、若随机变量X ~N(2,4)且(1) 0.8413 ,(2) 0.9772 ,则P{ 2 X 4} 0.815 , Y 2X 1,则Y ~ N( 5 ,16 )。

7、随机变量X、Y 的数学期望E(X)= -1,E(Y)=2, 方差D(X)=1 ,D(Y)=2, 且 X、Y 相互独立,则:E(2X Y) - 4 ,D(2X Y) 6 。 8、设D(X) 25 ,D( Y) 1,Cov( X ,Y) 2,则D(X Y) 30 9、设X1, , X 26是总体N (8,16)的容量为26 的样本,X 为样本均值,S2为样本方 差。则:X~N(8 ,8/13 ),25S2 ~ 2(25),X 8 ~ t(25)。 16 s/ 25 10、假设检验时,易犯两类错误,第一类错误是:”弃真” ,即H0 为真时拒绝H0, 第二类错误是:“取伪”错误。一般情况下,要减少一类错误的概率,必然增大另一类错误的概率。如果只对犯第一类错误的概率加以控制,使之

概率论与数理统计概率历史介绍

概率论与数理统计概率历史介绍

一、概率定义的发展与分析 1.古典定义的历史脉络 古典定义中的“古典”表明了这种定义起源的古老,它源于赌博.博弈的形式多种多样,但是它们的前提是“公平”,即“机会均等”,而这正是古典定义适用的重要条件:同等可能.16世纪意大利数学家和赌博家卡尔丹(1501—1576)所说的“诚实的骰子”,即道明了这一点.在卡尔丹以后约三百年的时间里,帕斯卡、费马、伯努利等数学家都在古典概率的计算、公式推导和扩大应用等方面做了重要的工作.直到1812年,法国数学家拉普拉斯(1749—1827)在《概率的分析理论》中给出概率的古典定义:事件A的概率等于一次试验中有利于事件A的可能结果数与该事件中所有可能结果数之比. 2.古典定义的简单分析 古典定义通过简单明了的方式定义了事件的概率,并给出了简单可行的算法.它适用的条件有二:(1)可能结果总数有限;(2)每个结果的出现有同等可能.其中第(2)条尤其重要,它是古典概率思想产生的前提. 如何在更多和更复杂的情况下,体现出“同等可能”?伯努利家族成员做了这项工作,他们将排列组合的理论运用到了古典概率中.用排列(组合)体现同等可能的要求,就是将总数为P(n,r)的各种排列(或总数为C(n,r)的各种组合)看成是等可能的,通常用“随意取”来表达这个意思.即使如此,古典定义的方法能应用的范围仍然很窄,而且还有数学上的问题. “应用性的狭窄性”促使雅各布?伯努利(1654—1705)“寻找另一条途径找到所期待的结果”,这就是他在研究古典概率时的另一重要成果:伯努利大数定律.这条定律告诉我们“频率具有稳定性”,所以可以“用频率估计概率”,而这也为以后概率的统计定义奠定了思想基础.“古典定义数学上的问题”在贝特朗(1822—1900)悖论中表现得淋漓尽致,它揭示出定义存在的矛盾与含糊之处,这导致了拉普拉斯的古典定义受到猛烈批评. 3.统计定义的历史脉络 概率的古典定义虽然简单直观,但是适用范围有限.正如雅各布?伯努利所说:“……这种方法仅适用于极罕见的现象.”因此,他通过观察来确定结果数目的比例,并且认为“即使是没受过教育和训练的人,凭天生的直觉,也会清楚地知道,可利用的有关观测的次数越多,发生错误的风险就越小”.虽然原理简单,但是其科学证明并不简单,在古典概型下,伯努利证实了这一点,即“当试验次数愈来愈大时,频率接近概率”. 事实上,这不仅对于古典概型适用,人们确信“从现实中观察的频率稳定性”的事实是一个普遍规律.1919年,德国数学家冯?米塞斯(1883—1953)在《概率论基础研究》一书中提出了概率的统计定义:在做大量重复试验时,随着试验次数的增加,某个事件出现的频率总是在一个固定数值的附近摆动,显示出一定的稳定性,把这个固定的数值定义为这一事件的概率.

相关文档
相关文档 最新文档