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概率论与数理统计课件(第2章)

概率论与数理统计课件(第2章)
概率论与数理统计课件(第2章)

第2章随机变量及其分布为了更深刻地揭示随机现象的统计规律性,有必要将随机试验的结果数量化,即把随机试验的结果与实数对应起来,可以凭借更多的数学工具研究随机试验的结果,因此需要引入随机变量的概念.

2.1 随机变量及其分布函数

2.1.1 随机变量的概念

定义2.1设E是随机试验,Ω是其样本空间. 如果对每个Ω

e,

总有一个实值函数)(e

X=与之对应,则称Ω上的实值函数)(e

X

X为E的一个随机变量.

随机变量常用大写字母Z

,等表示,其取值用小写字母z

X,

Y

,

y

x,

等表示.

若一个随机变量仅取有限个或可列个值,则称其为离散随机变量.

若一个随机变量取值充满数轴上的一个区间)

a,则称其为连

,

(b

续随机变量,其中a可以是∞

+.

-,b可以是∞

通过以下几个例子,可以很好地理解上述随机变量抽象的定义.

(1)掷一颗骰子,出现的点数X.

(2)单位时间内某手机被呼叫的次数Y.

(3)某品种杨树的寿命T.

(4)测量某物理量的误差ε.

(5)若某个试验只有两个结果,例如,播种一颗银杏种子,可以定义随机变量

?

??=,种子不发芽,种子发芽01Z .

值得注意的是:(1)对任意实数x ,}{x X ≤表示随机事件;(2)可以求出概率)(x X P ≤.

在上面的例子中,6

1)3(==X P ,

31

6161)6()5()4(=+=

=+==>X P X P X P 等;但是不能求得以下概率,如)100(=Y P ,)1500(>T P ,5.1|(|≤εP 等,因此还需要引入随机变量分布函数的概念.

2.1.2 随机变量的分布函数

定义2.2 设X 是一个随机变量,对任意实数x ,称

)()(x X P x F ≤= (2.1)

为随机变量X 的分布函数.且称X 服从)(x F ,记为)(~x F X .有时也可用)(x F X (把X 作为F 的下标)以表明是X 的分布函数. 例2.1 向半径为r 的圆内随机抛一点,求此点到圆心之距离X 的分布函数)(x F ,并求)2

(r

X p >.

解 事件“x X ≤”表示所抛之点落在半径为)0(r x x ≤≤的圆内,故由几何概率知

222)()()(r x

r

x x X P x F ==≤=ππ,

从而

4

3)2

1(1)2

(1)2

(1)2

(2=-=-=≤-=>r F r X p r

X p .

从分布函数的定义可以看出,任一随机变量X (离散的或连续的)都有一个分布函数.有了分布函数,就可据此计算得与随机变量

X

有关事件的概率.下面先给出分布函数的3个基本性质. 定理2.1 任一随机变量的分布函数)(x F 都具有如下三条基本性

质:

(1)单调性 )(x F 是定义在整个实数轴),(∞+-∞上的单调非减函数,即对任意的21x x <,有)()(21x F x F ≤.

(2)有界性 对任意的x ,有1)(0≤≤x F ,且

0)(lim

)(==-∞-∞→x F F x ,1)(lim )(==+∞+∞

→x F F x . (3)右连续性 )(x F 是x 的右连续函数,即对任意的0x ,有 )()0(00x F x F =+.

值得注意,满足这3个性质的函数一定是某个随机变量的分布函数.

例2.2 设随机变量X 的分布函数为 +∞<<-∞+=x x B A x F ,arctan )(,

试求:⑴待定系数B A ,;⑵随机变量X 落在(-1,1)内的概率.

解 ⑴ 由0)(=-∞F ,1)(=+∞F , 可得

???

????=+=-+1

)2(0)2

(ππB A B A ,

解得 π

1

,2

1=

=B A ,于是

+∞<<-∞+=x x x F ,arctan 1

2

1)(π

.

⑵ )1()1()11()11(--=≤<-=<<-F F X P X P )1arctan 1

2

1(π

+=))1arctan(1

2

1(-+-π

-?+=)4121(ππ2

1))4

(12

1(=-?+π

π

.

利用随机变量X 的分布函数,可以计算有关X 的各种事件的概率.例如,对任意的实数b a ,,有 )()()(a F b F b X a P -=≤<, )0()()(--==a F a F a X P , )0(1)(--=≥b F b X P , )(1)(b F b X P -=>, )()0()(a F b F b X a P --=<<, )0()()(--=≤≤a F b F b X a P , )0()0()(---=<≤a F b F b X a P . 特别当)(x F 在a 与b 连续时,有 )()0(a F a F =-,)()0(b F b F --. 例2.3 设随机变量X 的分布函数为

??????

?≥<≤<≤<=3

,132,6.02

0,4.00

,0)(x x x x x F , 试求:(1))31(≤X P ;(3))5.1(=X P .

解 (1)6.04.01)1()3()31(=-=-=≤F X p ; (3)04.04.0)05.1()5.1()5.1(=-=--==F F X p .

§2.2 离散型随机变量的分布律

定义 2.3 设X 是一个离散型随机变量,其所有可能的取值是

,,,,21i x x x ,则称X 取i x 的概率

,2,1,)(===i x X P p i i (2.2)

为X 的概率分布律或简称为分布律,记为}{~i p X ,分布律也可用列表的方法来表示:

X

i x x x 21 P

i

p p p 2

1

或记成

???

? ??

i

i p p p

x x x X 2

1

21

~ 分布律的基本性质: (1) ,2,1,0=≥i p i ; (2)11=∑∞

=i i p .

由离散型随机变量X 的分布律很容易写出X 的分布函数:

∑≤=≤=x

x i i p x X P x F )()(.

它的图形是有限级(或无穷级)的阶梯函数.在离散场合,常用分布律来描述分布,很少用到分布函数.因为求离散随机变量X 的有关事件的概率时,用分布律比用分布函数来得更方便. 例2.4 设离散型随机变量X 的分布律为

X

1- 2 3

P 25.0 5.0 25.0

试求)5.0(≤X P ,)5.25.1(≤

????

??

?≥=++<≤=+<≤-<=3

,125.05.025.021,75.05.025.010,25.01,

0)(x x x x x F . )(x F 的图形如图2—1所示.

特别地,常量c 可看作仅取一个值的随机变量X ,即 1)(==c X P .

这个分布常称为单点分布或退化分布,它的分布函数是 ???≥<=c

x c

x x F ,

1,0)( . (2.3) 其图形如图2—2.

以下例子说明,已知离散型随机变量的分布函数,可以求出它的分布律.

例2.5 设随机变量X 的分布函数为

_

3 _

2 _ - 1

_ 图 2 — 1

_

1 _ 1 _ F ( x )

_

x _

O _ c _ 图

2 — 2 _

1 _

O _

x _ F ( x )

?????

????≥<≤<≤<≤<=5

,153,8.032,5.020,1.00

,0)(x x x x x x F ,

则X 的分布律为

X

0 2 3 5

P

0.1 0.4 0.3 0.2

2.3 常见离散型随机变量分布

1.两点分布

若离散型随机变量X 的分布律为

X

0 1

P

p -1 p

则称随机变量X 服从参数为p 的两点分布(或10-分布),记为

),1(~p B X .

例2.6 播种一颗银杏种子,银杏的发芽率为0.9,定义随机变量

??

?=,种子不发芽

,种子发芽

01X , 则)9.0,1(~B X ,其中0.9为银杏的发芽率. 2.二项分布

若离散型随机变量X 的分布律为

k

n k p p k n k X P --???

? ??==)1()(,n k ,,2,1,0 =. (2.4)

则称随机变量X 服从参数为p 的二项分布,记为),(~p n B X . 两点分布是二项分布中当1=n 时的特例.

例2.7 假设银杏移栽的成活率为0.95,现移栽10颗,问至少有8颗成活的概率是多少?

解 设移栽银杏的颗数为X ,则)95.0,10(~B X ,而所求概率为 )10()9()8()8(=+=+==≥X P X P X P X P

+???? ??=2805.095.0810+???? ??1905.095.09109885.005.095.010100

10=???

? ??. 3.泊松分布

若离散型随机变量X 的分布律为 λλ-=

=e k k X P k

!

)(, ,2,1,0=k , (2.5)

其中参数0>λ,则称随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,记为

)(~λP X .

例 2.8 已知某种产品表面上的疵点数服从参数5.0=λ的泊松分布,若规定疵点数不超过一个的产品为合格品,疵点数至少为两个的产品为不合格品.试求此产品为不合格品的概率. 解 设X 为此产品表面上的疵点数,则)5.0(~P X ,即

5

.0!

5.0)(-==e k k X P k , ,2,1,0=k .

于是有

)1()0(1)2(1)2(=-=-=<-=≥X P X P X P X P

--=-5.00!05.01e 09.0!

15.05

.01=-e .

4.几何分布

若离散型随机变量X 的分布律为

1)(-==k pq k X P , ,2,1=k , (2.6) 其中p q p -=<<1,10,则称随机变量X 服从参数为p 的几何分布,记为)(~p G X .

设E 为一随机试验,A 为其事件,p A P =)(,q p A P =-=1)(,现作独立重复试验直到A 出现为止. 以X 表示事件A 出现的总次数,则随机变量X 可取值 ,,,2,1k .

以k A 表示在第k 重试验中事件A 出现的事件,则 )()(121k k A A A A P k X P -==

=)()()()()(A P A P A P A P A A A A P = =1-k pq , ,2,1=k . 5. 超几何分布

若离散型随机变量X 的分布律为

)()()()(N n M

N k n M k k X P --?==,

(2.7) 其中N n N M ≤≤≤≤0,0,k 是满足不等式 ),min(),0max(M n k m N n ≤≤+-

的所有整数,则称随机变量X 服从参数为N M n ,,的超几何分布,记为),,(~N M n H X .

例2.9 设一批木工板共N 张,其中有M 张次品(N M ≤≤0),

M

N -张合格品.今从这批木工板中任取n (N n ≤≤0)张,以X 表

示所取得的次品数,试求随机变量X 的分布律.

解 若M N n -=,则X 可取的最小数显然为0;若M N n ->,

则X 可取的最小数为)(M N n --. 这样,X 可取的最小数是 ),0max(m N n +-.

若M n ≤,则X 可取的最大数为n ;若M n >,则X 可取的最大数为)(M N n --. 这样,X 可取的最大数是 ),min(M n . 按古典概型计算得

)()

()()(N n M N k

n M

k k X P --?==,

其中,N n N M ≤≤≤≤0,0,k 是满足不等式

),min(),0max(M n k m N n ≤≤+-的所有整数.

2.4 连续型随机变量的概率密度函数

定义2.4 设随机变量X 的分布函数为)(x F ,如果存在实数轴上的一个非负可积函数)(x f ,使得对任意实数x ,有

?∞-=x

dt t f x F )()(, (2.8) 则称X 为连续型随机变量,称)(x f 为X 的概率密度函数,简称为密度函数.

在)(x F 的可导点处有

()()F x f x '=. (2.9) 密度函数的基本性质: (1)0)(≥x f ; (2)?∞

+∞-=1)(dx x f .

(3)若X 的密度函数为)(x f ,则

?∈=

∈I

x dx x f I x P )()(,其中I 为某一区间.

(4)若X 为连续型随机变量,则

=<<)(b X a P =<≤)(b X a P =≤<)(b X a P )(b X a P ≤≤.

注意与离散情形的区别.

例2.10 已知随机变量X 的密度函数为

?

?

?<<=其他,01

0,)(x cx x f , 求(1)常数c ;(2))3/10(<

02

c

dx cx ,得2=c ; (2)9

12)3/10(3/10

2

3

/10

===<

?

-=x dt t f x F )()(.

当0

dt x F ;

当10<≤x 时,?∞-=00)(dt x F 202x dt t x

=+?; 当1≥x 时,?∞-=0

0)(dt x F ?+1

02dt t 101=+?x

dt . 从而得随机变量X 的密度函数为

???

??≥<≤<=1,110,0,0)(2x x x x x F ,

)(x F 的图形如图2—3.

例2.11 设随机变量X 的密度函数为

??

?

??<≤-<≤=其他,021,210,

)(x x x x x f ,

试求随机变量X 的分布函数)(x F .

解 当0

dt t f x F ;

_ 1 图 ? 2 — 3

_ 1 _ F ( x )

_

x _

O

当10<≤x 时,2

)(2

0x dt t x F x

==?;

当21<≤x 时,122

)2()(2

1

10-+-=-+=??x x dt t dt t x F x

当2≥x 时,1)2()(2

11

0=-+=??dt t dt t x F . 综上所述,得X 的分布函数为

?

????????≥<≤-+-<≤<=2

,12

1,12210,20,0)(2

2

x x x x x x x x F

.

)(x F 的图形如图2—4.

2.5 常见连续型随机变量分布

1.均匀分布

若连续型随机变量X 的密度函数(见图2—5(1))为

????

?≤≤-=其他

,0,1

)(b

x a a b x f , (2.10) 则称X 服从区间],[b a 上的均匀分布,记为),(~b a U X ,其分布函数为(见图2—5(2)).

0,(),1,

x a x a

F x a x b b a

x b

-?≥??. (2.11) 1

a

b

图2—7(2)

F(x)

x

O

_ 2 _ 1 _ 图 2 —

4 _

1 _ F ( x )

_

x _

O

例 2.11 设随机变量X 服从

区间]1,0[上的均匀分布,现对X 进行4次独立观测,试求至少有3次观测值大于1/2的概率. 解 设Y 是3次独立观测中观

测值大于1/2的次数,则),4(~p B Y ,其中)2

1(>=X p p .由)1,0(~U X ,知X 的密度函数为

??

?≤≤=其他

,010,1)(x x f . 所以

2

11)2

1(1

2

1==>=?dx X p p ,

于是

0413)1(44)1(34)4()3()3(p p p p Y P Y P Y P -?

??

? ??+-???? ??==+==≥ 16

5)21()21()21(443=

+?=. 2.指数分布

若连续型随机变量X 的密度函数为

???

??≤>=-0,

00,1)(x x e x f x

θθ (0>θ), (2.12)

则称X 服从参数为θ的指数分布,记为)1

(~θ

Exp X .

例2.12 设某电子产品的使用寿命X (h )服从参数为500=θ的指数分布,试求该电子产品的使用寿命超过1000h 的概率

.

1/(b-a)

a

b

图2—7(1)

p(x)

x

O

解 由)500

1

(

~Exp X ,知 ??

???≤>=-0,00

,500

1)(500

x x e x f x

. 于是

1353.0500

1)1000(21000

500

5001000≈===>-∞+--

+?e e dx e X p x

x

.

3.正态分布

正态分布是概率论与数理统计中最重要的一个分布,后面还要指出正态分布是一切分布的中心.

1)正态分布的密度函数和分布函数 若连续型随机变量X 的密度函数为

2

22)(21)(σμσ

π--=

x e

x f , +∞<<∞-x , (2.13)

则称X 服从参数为2,σμ的正态分布,记为),(~2σμN X .其中参数

+∞<<∞-μ,0>σ.其密度函数)(x f 图形如图

2—6(1)所示. )

(x f 的图形是一条钟形线,其对称

轴为μ=x .)(x f 在μ=x 处取最

大值

σ

π21,曲线上对应于σμ±=x 的点为拐点.

正态分布),(2σμN 的分布函数为

图2—8(1)

O

O

x

F(x)图2—8(2)

1

?∞

---

=

x

t dt e

x F 2

22)(21

)(σμσ

π. (2.14)

它是一条光滑上升的S 形曲线,见图2—6(2).

图2—7给出了在μ和σ变化时,相应正态密度曲线的变化情况.

(1)从图2—7(1)中可以看出:如果固定σ,改变μ的值,则图形沿x 轴平移,而不改变其形状.也就是说正态密度函数的位置由参数μ所确定,因此也称μ为位置参数.

(2)从图2—7(2)中可以看出:如果固定μ,改变σ的值,则

σ越小,曲线越陡峭;σ越大,曲线越扁平.也就是说正态函数的

尺度由参数σ所确定,因此也称σ为尺度参数.

2)标准正态分布

称0=μ,1=σ的正态分布)1,0(N 为标准正态分布. 记标准正态分布的密度函数为)(x ?,分布函数为)(x Φ,即

2

221)(x e x -

=

π?,+∞<<∞-x ,

)(x Φ?∞

--=

x

t dt e

2

221

π

,+∞<<∞-x .

由于标准正态分布的分布函数不含任何未知参数,故其值

图2—9(1)

O

图2—9(2)

O

)()(x X P x ≤=Φ完全可以算出,附表2对0≥x 给出了)(x Φ的值,利用

这张表可以算得

(1)-=-Φ1)(x )(x Φ. (2))(1)(x x X P Φ-=>. (3))()()(a b x X a P Φ-Φ=<<. (4)1)(2)|(|-Φ=

例2.13 设)1,0(~N X ,利用附表1,求下列事件的概率: (1)8944.0)25.1()25.1(=Φ=≤X p .

(2)1056.08944.01)25.1(1)25.1(=-=Φ-=>X p .

(3)1056.08944.01)25.1(1)25.1()25.1(=-=Φ-=-Φ=-

为了计算与一般正态变量有关的事件的概率,需要将一般正态分布进行标准化,然后再查标准正态分布函数表. 若),(~2σμN X ,则 (1))(

)(σ

μ

-Φ=≤c c X P . (2.15) (2))(

)(

)(σ

μ

σμ

-Φ--Φ=≤

例2.14 设)4,86(~N X ,试求 (1))9282(<

(2)常数a ,使得95.0)(=

86

82()28692(

)9282(-Φ--Φ=<

(2)由 95.0)286(

)(=-Φ=

86

)95.0(1-=Φ-a , 其中1-Φ为Φ的反函数.从附表1由里向外反查得 9495.0)64.1(=Φ,9505.0)65.1(=Φ,

再利用线性内插法可得95.0)645.1(=Φ,即645.1)95.0(1=Φ-,故

645.12

86

=-a , 从中解得29.89=a .

2.6 随机变量函数的分布

设)(x g y =是定义在直线上的一个函数,X 是一个随机变量,那么)(X g Y =作为X 的一个函数,同样也是一个随机变量. 我们所要研究的问题是:已知X 的分布,如何求)(X g Y =的分布. 2.6.1 离散型随机变量函数的分布

设X 是一个离散型随机变量,X 的分布律为

X

i x x x 21 P

i

p p p 2

1

则)(X g Y =也是一个离散型随机变量,此时Y 的分布律可表示为

Y

)

()

()

(21i x g x g x g

P

i

p p p 2

1

当 ),(,),(),(21i x g x g x g 中有某些值相等时,则把那些相等的值分别合并,并将对应的概率相加即可.

例2.15 已知X 的分布律为

X

2- 1- 0 1 2

P

0.1 0.2 0.4 0.2 0.1

(1)求121+=X Y 的分布律;(2)求X X Y -=32的分布律. 解 (1)121+=X Y 的分布律为

1Y

3- 1-

1 3 5

P

0.1 0.2 0.4 0.2 0.1

(2) X X Y -=32的分布律为

3Y

6- 0

0 0 6

P

0.1 0.2 0.4 0.2 0.1

再将相等的值合并得

3Y

6- 0

6

P

0.1 0.8 0.1

2.6.2 连续型随机变量函数的分布

通过以下几则例子,介绍求连续型随机变量函数的分布的一种方法,称之为分布函数法.

例2.16 设随机变量X 的密度函数为

??

?<<=其他

,01

0,2)(x x x f X , 试求随机变量12+=X Y 的密度函数)(y f Y .

解 )12()()(y X P y Y P y F Y ≤+=≤=

))1(2

1

(-≤

=y X P ?

-∞

-=)1(21

)(y X dt t f

))1(2

1

(21)()(-=

'=y p y F y f X Y Y

?????<<-=其他,

03

1,)1(2

1

y y . 一般地,还可以利用分布函数法证明以下定理.

定理2.2 设X 是连续型随机变量,其密度函数为)(x f X .)(X g Y =是另一个随机变量.若)(x g y =严格单调,其反函数)(y h 有连续导函数,则)(X g Y =的密度函数为

??

?<<'=其他,

0,|)(|)]([)(b

y a y h y h f y f X Y . (2.17) 其中)}(),(min{+∞-∞=g g a ,)}(),(max{+∞-∞=g g b .

证明 不妨设)(x g y =是严格单调递增函数,这时它的反函数

)(y h 也是严格单调递增函数,且0)(>'y h .记)(-∞=g a ,)(+∞=g b ,这

就意味着)(x g y =仅在区间),(b a 取值,于是 当a y <时,0)()(=≤=y Y P y F Y ; 当b y >时,1)()(=≤=y Y P y F Y ;

当b y a ≤≤时,))(()()(y X g P y Y P y F Y ≤=≤= =dt t f y h X P y h X ?∞-=≤)

()())((. 由此得Y 的密度函数为

??

?<<'=其他,

0,)()]([)(b

y a y h y h f y f X Y . 同理可证当)(x g y =是严格单调递减函数时,结论也成立.但此

时应注意0)(<'y h ,所以要加绝对值符号,这时,

)(+∞=g a ,)(-∞=g b .

利用上述定理,可以证明以下一个很有用的结论. 定理2.3 若),(~2σμN X ,则)1,0(~N X Y σ

μ

-=.

证明 σ

μ

-=

x y 是严格递增函数,仍在),(∞+-∞上取值,其反函

数为μσ+==y y h x )(,σ=')(y h ,由定理2.2可得

2

2

21)()()]([)(y X X Y e y f y h y h f y f -=+='=π

σμσ,

所以

)1,0(~N X Y σ

μ

-=

.

定理2.4 设随机变量X 服从正态分布),(~2σμN X ,则当0≠a 时,有~b aX Y +=),(~22σμa b a N X +.

证明 当)0(0<>a 时,b ax y +=是严格递增(减)函数,仍在

),(∞+-∞上取值,其反函数为a b y y h x /)()(-==,a y h /1)(=',由定理

2.2可得

|1

|)(

|)(|)]([)(a

a b y f y h y h f y f X X Y -='= }2)]([exp{)

|(|21

2

22

σμσπa b a y a +--=. 这是正态分布),(22σμa b a N +的密度函数,结论得证.

这个定理表明:正态变量的线性函数仍为正态变量.特别地,取

σ

/1=a ,σμ/-=b ,则~b aX Y +=)1,0(N ,此即定理2.3.

定理 2.5 若X 的分布函数)(x F X 为连续严格递增的连续函数,则)(X F Y X =服从区间)1,0(上均匀分布)1,0(U .

证明 由于分布函数)(x F X 仅在区间]1,0[上取值,所以 当0

概率论与数理统计期末复习资料(学生)

概率论与数理统计期末复习资料 一 填空 1.设A ,B 为两个随机事件,若A 发生必然导致B 发生,且P (A )=0.6,则P (AB ) =______. 2.设随机事件A 与B 相互独立,且P (A )=0.7,P (A -B )=0.3,则P (B ) = ______. 3.己知10件产品中有2件次品,从该产品中任意取3件,则恰好取到一件次品的概率等于______. 4.已知某地区的人群吸烟的概率是0.2,不吸烟的概率是0.8,若吸烟使人患某种疾病的概率为0.008,不吸烟使人患该种疾病的概率是0.001,则该人群患这种疾病的概率等于______. 5.设连续型随机变量X 的概率密度为? ??≤≤=,,0; 10,1)(其他x x f 则当10≤≤x 时,X 的分布函数F (x )= ______. 6.设随机变量X ~N (1,32 ),则P{-2≤ X ≤4}=______.(附:)1(Φ=0.8413) 7.设二维随机变量(X ,Y )的分布律为 则P {X <1,Y 2≤}=______. 8.设随机变量X 的期望E (X )=2,方差D (X )=4,随机变量Y 的期望E (Y )=4,方差D (Y )=9,又E (XY )=10,则X ,Y 的相关系数ρ= ______. 9.设随机变量X 服从二项分布)3 1,3(B ,则E (X 2 )= ______. 10.中心极限定理证明了在很一般条件下,无论随机变量Xi 服从什么分布,当n →∞时,∑=n i i X 1 的极限分布是 _________________ 11.设总体X ~N (1,4),x 1,x 2,…,x 10为来自该总体的样本,∑== 10 110 1 i i x x ,则)(x D = ______.· 12.设总体X ~N (0,1),x 1,x 2,…,x 5为来自该总体的样本,则 ∑=5 1 2i i x 服从自由度为______ 的2χ分布. 15.对假设检验问题H 0:μ=μ0,H 1:μ≠μ0,若给定显著水平0.05,则该检验犯第一类错误的概率为______. 16.设A ,B 为两个随机事件,且A 与B 相互独立,P (A )=0.3,P (B )=0.4,则P (A B )=__________. 17.盒中有4个棋子,其中2个白子,2个黑子,今有1人随机地从盒中取出2个棋子,则这2个棋子颜色相同的 概率为_________. 18.设随机变量X 的概率密度?? ???≤≤=,,0; 10 ,A )(2其他x x x f 则常数A=_________.

数三概率论与数理统计教学大纲

数三《概率论与数理统计》教学大纲 教材:四川大学数学学院邹述超、何腊梅:《概率论与数理统计》,高等教育出版社出,2002年8月。 参考书:袁荫棠:《概率论与数理统计》(修订本),中国人民大学出版社。 四川大学数学学院概率统计教研室:《概率论与数理统计学习指导》 总学时:60学时,其中:讲课50学时,习题课10学时。 学分:3学分。 说明: 1.生源结构:数三的学生是由高考文科生和一部分高考理科生构成。有些专业全是文科生或含极少部分理科生(如:旅游管理,行政管理),有些专业约占1/4~1/3的理科生(国贸,财政学,经济学),有些专业全是理科生(如:国民经济管理,金融学)。 2.高中已讲的内容:高中文、理科都讲了随机事件的概率、互斥事件的概率、独立事件的概率,即教材第一章除条件概率以及有关的内容以外,其余内容高中都讲了。高中理科已讲离散型随机变量的概率分布(包括二项分布、几何分布)和离散型随机变量的期望与方差,统计基本概念、频率直方图、正态分布、线性回归。而高中文科则只讲了一点统计基本概念、频率直方图、样本均值和样本方差的简单计算。 3.基本要求:学生的数学基础差异大,不同专业学生对数学课重视程度的差异大,这就给讲授这门课带来一定的难度,但要尽量做到“分层次”培养学生。高中没学过的内容要重点讲解,学过的内容也要适当复习或适当增加深度。讲课时,既要照顾数学基础差的学生,多举基本例子,使他们掌握大纲要求的基本概念和方法;也要照顾数学基础好的学生,使他们会做一些综合题以及简单证明题。因为有些专业还要开设相关的后继课程(如:计量经济学),将用到较多的概率统计知识;还有一部分学生要考研,数三的概率考研题往往比数一的难。 该教材每一章的前几节是讲述基本概念和方法,习题(A)是针对基本方法的训练而编写的,因此,这一部分内容须重点讲解,并要求学生必须掌握;每一章的最后一节是综合例题,习题(B)具有一定的综合性和难度,可以选讲部分例题,数学基础好的学生可选做(B)题。 建议各章学时分配(+号后面的是习题课学时): 第一章随机事件及其概率 一、基本内容 随机事件的概念及运算。概率的统计定义、古典定义及公理化定义。概率的基本性质、加法公式、条件概率与乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式。事件的独立性,独立随机试验、

《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

概率论与数理统计期末总结

第1章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 称满足以下三个条件的试验为随机试验: (1)在相同条件下可以重复进行; (2)每次试验的结果不止一个,并且能事先明确所有的可能结果; (3)进行试验之前,不能确定哪个结果出现。 1.2 样本点 样本空间 随机事件 随机试验的每一个可能结果称为一个样本点,也称为基本事件。 样本点的全体所构成的集合称为样本空间,也称为必然事件。必然事件在每次试验中必然发生。 随机试验的样本空间不一定唯一。在同一试验中,试验的目的不同时,样本 空间往往是不同的。所以应从试验的目的出发确定样本空间。 样本空间的子集称为随机事件,简称事件。 在每次试验中必不发生的事件为不可能事件。 1.3 事件的关系及运算 (1)包含关系 B A ?,即事件A 发生,导致事件B 发生; (2)相等关系 B A =,即B A ?且A B ?; (3)和事件(也叫并事件) B A C ?=,即事件A 与事件B 至少有一个发生; (4)积事件(也叫交事件) B A AB C ?==,即事件A 与事件B 同时发生; (5)差事件 AB A B A C -=-=,即事件A 发生,同时,事件B 不发生; (6)互斥事件(也叫互不相容事件) A 、 B 满足φ=AB ,即事件A 与事件B 不同时发生; (7)对立事件(也叫逆事件) A A -Ω=,即φ=Ω=?A A A A ,。

1.4 事件的运算律 (1)交换律 BA AB A B B A =?=?,; (2)结合律 ()()()()C AB BC A C B A C B A =??=??,; (3)分配律 ()()()()()()C A B A BC A AC AB C B A ??=??=?,; (4)幂等律 A AA A A A ==?, ; (5)差化积 B A AB A B A =-=-; (6)反演律(也叫德·摩根律)B A AB B A B A B A B A ?==?=?=?,。 1.5 概率的公理化定义 设E 是随机试验,Ω为样本空间,对于Ω中的每一个事件A ,赋予一个实数P (A ),称之为A 的概率,P (A )满足: (1)1)(0≤≤A P ; (2)1)(=ΩP ; (3)若事件 ,,, ,n A A A 21两两互不相容,则有 () ++++=????)()()(2121n n A P A P A P A A A P 。 1.6 概率的性质 (1)0)(=φP ; (2)若事件n A A A ,, , 21两两不互相容,则())()()(2121n n A P A P A P A A A P +++=??? ; (3))(1)(A P A P -=; (4))()()(AB P B P A B P -=-。 特别地,若B A ?,则)()(),()()(B P A P A P B P A B P ≤-=-; (5))()()()(AB P B P A P B A P -+=?。

(完整word版)概率论与数理统计期末试卷及答案

一、选 择 题 (本大题分5小题, 每小题4分, 共20分) (1)设A 、B 互不相容,且P(A)>0,P(B)>0,则必有( ) (A)0)(>A B P (B))()(A P B A P = (C)0)(=B A P (D))()()(B P A P AB P = (2)将3粒黄豆随机地放入4个杯子,则杯子中盛黄豆最多为一粒的概率为( ) 3311() () () ()32 8 168 A B C D (3)),4,(~2 μN X ),5,(~2 μN Y }5{},4{21+≥=-≤=μμY P p X P p ,则( ) (A)对任意实数21,p p =μ (B )对任意实数21,p p <μ (C)只对μ的个别值,才有21p p = (D )对任意实数μ,都有21p p > (4)设随机变量X 的密度函数为)(x f ,且),()(x f x f =-)(x F 是X 的分布函数,则对任意 实数a 成立的是( ) (A )? - =-a dx x f a F 0 )(1)( (B )?-= -a dx x f a F 0 )(21)( (C ))()(a F a F =- (D )1)(2)(-=-a F a F (5)已知1250,,,X X X L 为来自总体()2,4X N :的样本,记50 11,50i i X X ==∑ 则 50 21 1()4i i X X =-∑服从分布为( ) (A )4(2, )50N (B) 2 (,4)50 N (C )()250χ (D) ()249χ 二、填 空 题 (本大题5小题, 每小题4分, 共20分) (1) 4.0)(=A P ,3.0)(=B P ,4.0)(=?B A P ,则___________)(=B A P (2) 设随机变量X 有密度? ??<<=其它01 0,4)(3x x x f , 则使)()(a X P a X P <=> 的常数a = (3) 设随机变量),2(~2 σN X ,若3.0}40{=<

概率论与数理统计课程教学大纲

概率论与数理统计课程教学大纲 一、课程说明 (一)课程名称:概率论与数理统计 所属专业:物理学 课程性质:必修 学分:3 (二)课程简介、目标与任务; 《概率论与数理统计》是研究随机现象规律性的一门学科;它有着深刻的实际背景,在自然科学、社会科学、工程技术、军事和工农业生产等领域中有广泛的应用。通过本课程的学习,使学生掌握概率与数理统计的基本概念,并在一定程度上掌握概率论认识问题、解决问题的方法。同时这门课程的学习对培养学生的逻辑思维能力、分析解决问题能力也会起到一定的作用。 (三)先修课程要求,与先修课与后续相关课程之间的逻辑关系和内容衔接; 先修课程:高等数学。后续相关课程:统计物理。《概率论与数理统计》需要用到高等数学中的微积分、级数、极限等数学知识与计算方法。它又为统计物理、量子力学等课程提供了数学基础,起了重要作用。 (四)教材与主要参考书。 教材: 同济大学数学系编,工程数学–概率统计简明教程(第二版),高等教 育出版社,2012. 主要参考书: 1.浙江大学盛骤,谢式千,潘承毅编,概率论与数理统计(第四版), 高等教育出版社,2008. 2.J.L. Devore, Probability and Statistics(fifth ed.)概率论与数 理统计(第5版)影印版,高等教育出版社,2004. 二、课程内容与安排 第一章随机事件 1.1 样本空间和随机事件; 1.2 事件关系和运算。

第二章事件的概率 2.1概率的概念;2.2 古典概型;2.3几何概型;2.4 概率的公理化定义。第三章条件概率与事件的独立性 3.1 条件概率; 3.2 全概率公式; 3.3贝叶斯公式;3.4 事件的独立性; 3.5 伯努利试验和二项概率。 第四章随机变量及其分布 4.1 随机变量及分布函数;4.2离散型随机变量;4.3连续型随机变量。 第五章二维随机变量及其分布 5.1 二维随机变量及分布函数;5.2 二维离散型随机变量;5.3 二维连续随机变量;5.4 边缘分布; 5.5随机变量的独立性。 第六章随机变量的函数及其分布 6.1 一维随机变量的函数及其分布;6.2 多元随机变量的函数的分布。 第七章随机变量的数字特征 7.1数学期望与中位数; 7.2 方差和标准差; 7.3协方差和相关系数; *7.4大数律; 7.5中心极限定理。 第八章统计量和抽样分布 8.1统计与统计学;8.2统计量;8.3抽样分布。 第九章点估计

概率论与数理统计教程习题(第二章随机变量及其分布)(1)答案

概率论与数理统计练习题 系 专业 班 姓名 学号 第六章 随机变量数字特征 一.填空题 1. 若随机变量X 的概率函数为 1 .03.03.01.02.04 3211p X -,则 =≤)2(X P ;=>)3(X P ;=>=)04(X X P . 2. 若随机变量X 服从泊松分布)3(P ,则=≥)2(X P 8006.0413 ≈--e . 3. 若随机变量X 的概率函数为).4,3,2,1(,2)(=?==-k c k X P k 则=c 15 16 . 4.设A ,B 为两个随机事件,且A 与B 相互独立,P (A )=,P (B )=,则()P AB =____________.() 5.设事件A 、B 互不相容,已知()0.4=P A ,()0.5=P B ,则()=P AB 6. 盒中有4个棋子,其中2个白子,2个黑子,今有1人随机地从盒中取出2个棋子,则这2个棋子颜色相同的概率为____________.( 13 ) 7.设随机变量X 服从[0,1]上的均匀分布,则()E X =____________.( 12 ) 8.设随机变量X 服从参数为3的泊松分布,则概率密度函数为 __. (k 3 3(=,0,1,2k! P X k e k -==L )) 9.某种电器使用寿命X (单位:小时)服从参数为1 40000 λ=的指数分布,则此种电器的平 均使用寿命为____________小时.(40000) 10在3男生2女生中任取3人,用X 表示取到女生人数,则X 的概率函数为 11.若随机变量X 的概率密度为)(,1)(2 +∞<<-∞+= x x a x f ,则=a π1 ;=>)0(X P ;==)0(X P 0 . 12.若随机变量)1,1(~-U X ,则X 的概率密度为 1 (1,1) ()2 x f x ?∈-? =???其它

概率论与数理统计期末考试卷答案

《概率论与数理统计》 试卷A (考试时间:90分钟; 考试形式:闭卷) (注意:请将答案填写在答题专用纸上,并注明题号。答案填写在试卷和草稿纸上无效) 一、单项选择题(本大题共20小题,每小题2分,共40分) 1、A ,B 为二事件,则A B = U () A 、A B B 、A B C 、A B D 、A B U 2、设A ,B ,C 表示三个事件,则A B C 表示( ) A 、A , B , C 中有一个发生 B 、A ,B ,C 中恰有两个发生 C 、A ,B ,C 中不多于一个发生 D 、A ,B ,C 都不发生 3、A 、B 为两事件,若()0.8P A B =U ,()0.2P A =,()0.4P B =, 则( )成立 A 、()0.32P A B = B 、()0.2P A B = C 、()0.4P B A -= D 、()0.48P B A = 4、设A ,B 为任二事件,则( ) A 、()()()P A B P A P B -=- B 、()()()P A B P A P B =+U C 、()()()P AB P A P B = D 、()()()P A P AB P AB =+ 5、设事件A 与B 相互独立,则下列说法错误的是() A 、A 与 B 独立 B 、A 与B 独立 C 、()()()P AB P A P B = D 、A 与B 一定互斥 6、设离散型随机变量X 的分布列为 其分布函数为()F x ,则(3)F =() A 、0 B 、0.3 C 、0.8 D 、1 7、设离散型随机变量X 的密度函数为4,[0,1] ()0, cx x f x ?∈=??其它 ,则常数c = () A 、 15 B 、1 4 C 、4 D 、5

《概率论与数理统计》课程教学大纲

《概率论与数理统计》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程编号:450006 课程名称:概率论与数理统计 课程类别:公共基础课(必修) 学时学分:理论48学时/3学分 适用专业:计算机、自动化、经管各专业 开课学期:第一学期 先修课程:高等数学 后续课程: 执笔人: 审核人: 制(修)订时间:2015.9 二、课程性质与任务 概率论与数理统计是研究随机现象客观规律性的数学学科,是高等学校理、工、管理类本科各专业的一门重要的基础理论课。通过本课程的教学,应使学生掌握概率论与数理统计的基本概念,了解它的基本理论和方法,从而使学生初步掌握处理随机事件的基本思想和方法,培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。 三、课程教学基本要求 本课程以课堂讲授为主,致力于讲清楚基本的概率统计思想,使学生掌握基本的概率、统计计算方法。注意培养基本运算能力、分析问题和解决实际问题的能力。讲授中运用实例来说明本课程应用的广泛性和重要性。每节课布置适量的习题以巩固所学知识,使学生能够运用概率统计思想和方法解决一些实际问题。 四、课程教学内容及各教学环节要求 (一)概率论的基本概念

1、教学目的 理解随机现象、样本空间、随机事件、概率等概念,掌握事件的关系与运算,掌握古典概犁及其计算、条件概率的计算、全概率公式和贝叶斯公式的应用。 2、教学重点与难点 (1)教学重点 ① 概率、条件概率与独立性的概念; ② 加法公式;乘法公式;全概率公式;贝叶斯公式。 (2)教学难点 ① 古典概型的有关计算;② 全概率公式的应用; ③ 贝叶斯公式的应用。 3、教学方法 采用传统教学方式,以课堂讲授为主,课堂讨论、多媒体演示、课下辅导等为辅的教学方法。加强互动教学,学生对课程的某一学术问题通过检索资料、实际调查来提高自学能力和实践应用能力。 4、教学要求 (1)理解随机试验、样本空间、随机事件等基本概念;熟练掌握事件的关系及运算 (2)理解频率和概率定义;熟练掌握概率的基本性质 (3)理解等可能概型的定义性质;,会计算等可能概型的概率 (4)理解条件概率的定义;熟练掌握加法公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式(5)理解事件独立性概念,掌握应用独立性进行概率计算 (二)随机变量及其分布 1、教学目的 了解随机变量的概念;理解离散型随机变量的分布律和连续型随机变量的概率密度的概念及性质,会利用性质确定分布律和概率密度;理解分布函数的概念及性质,会利用此概念和性质确定分布函数,会利用概率分布计算有关事件的概率;掌握正态分布、均匀分布、指数分布、0-1分布、二项分布、泊松分布,会求简单的随机变量函数的分布 2、教学重点与难点 (1)教学重点 ① 随机变量及其概率分布的概念; ② 离散型随机变量分布律的求法;

(完整版)概率论与数理统计课程标准

《概率论与数理统计》课程标准 一、课程概述 (一)课程定位 《概率论与数理统计》(Probability Theory and Mathematical Statistics),由概率论和数理统计两部分组成。它是研究随机现象并找出其统计规律的一门学科,是广泛应用于社会、经济、科学等各个领域的定量和定性分析的科学体系。从学科性质讲,它是一门基础性学科,它为建筑专业学生后继专业课程的学习提供方法论的指导。 (二)先修后续课程 《概率论与数理统计》的先修课程为《高等数学》、《线性代数》等,这些课程为本课程的学习奠定了理论基础。 《概率论与数理统计》的后续课程为《混凝土结构设计》、《地基与基础》等课程。通过该课程的学习可为这些课程中的模型建立等内容的知识学习奠定良好的基础,在教学中起到了承上启下的作用。 二.课程设计思路 本课程的基本设计思路是极力用较为通俗的语言阐释概率论的基本理论和数理统计思想方法;理论和方法相结合,以强调数理统计理论的应用价值。总之,强调理论与实际应用相结合的特点,力求在实际应用方面做些有益的探索,也为其它学科的

进一步学习打下一个良好的基础。 三、课程目标 《概率论与数理统计》是一门几乎遍及所有的科学技术领域以及工农业生产和国民经济各部门之中。通过学习该课程使学生掌握概率、统计的基本概念,熟悉数据处理、数据分析、数据推断的各种基本方法,并能用所掌握的方法具体解决工程实践中所遇到的各种问题。 (一)能力目标 力求在简洁的基础上使学生能从整体上了解和掌握该课程的内容体系,使学生能够在实际工作中、其它学科的学习中能灵活、自如地应用这些理论。 (二)知识目标 1.理解掌握概率论中的相关概念和公式定理; 2.学会应用概率论的知识解决一些基本的概率计算; 3.理解数理统计的基本思想和解决实际问题的方法。 (三)素质目标 1.培养学生乐于观察、分析、不断创新的精神; 2.培养具有较好的逻辑思维、较强的计划、组织和协调能力; 3.培养具有认真、细致严谨的职业能力。 四、课程内容 根据能力培养目标的要求,本课程的主要内容是随机事件、随机变量、随机向量、数字特征、极限定理。具体内容和学时分配见表4-1。 表4-1 课程内容和学时分配

《概率论与数理统计》课程重点与难点要记

《概率论与数理统计》课程重点与难点要记 第一章:随机事件及其概率 题型一:古典概型 1.房间里有10个人,分别佩戴从1号到10号的纪念章,任选3人记录其纪念章的号码,求最小号码为5的概率,及最大号码是5的概率。 2.设袋中有5个白球,3个黑球,从袋中随机摸取4个球,分别求出下列事件的概率: 1)采用有放回的方式摸球,则四球中至少有1个白球的概率; 2)采用无放回的方式摸球,则四球中有1个白球的概率。 3.一盒子中有10件产品,其中4件次品,每次随机地取一只进行检验, 1)求第二次检验到次品的概率; 2)求第二才次检验到次品的概率。 4.在1-2000的整数中随机的取一个数,问取到的整数既不能被6整除,又不能被8整除 的概率是多少?(合理的设置事件,通过概率的性质解题也很重要) 课后习题:P16:2,3,4,5, 7,9,10,11,12,13,14 P30:8,9,10,16 题型二:利用条件概率、乘法公式及事件的独立性计算事件的概率 1。3人独立去破译一个密码,他们能译出的概率分别为1/5、1/4、1/3,问能将此密码译出的概率。 2。设口袋有2n-1只白球,2n 只黑球,一次取出n 只球,如果已知取出的球都是同一种颜色,试计算该颜色是黑色的概率。 3。设袋中装有a 只红球,b 只白球,每次自袋中任取一只球,观察颜色后放回,并同时放入m 只与所取出的那只同色的球,连续在袋中取球四次,试求第一、第二次取到红球且第三次取到白球,第四次取到红球的概率。 课后习题:P23:1,2,3,4,6,10,11 P28:1,2,4,5,6,7,9,10,12, 13 题型三:全概率与贝叶斯公式 1.在一个每题有4个备选答案的测验中,假设有一个选项是正确的,如果一个学生不知道问题的正确答案,他就作随机选择。知道正确答案的学生占参加测验者的90%,试求: (1)学生回答正确的概率; (2)假如某学生回答此问题正确,那么他是随机猜出的概率。 2.一通讯通道,使用信号“0”和“1”传输信息。以A 记事件收到信号“1”,以B 记事件发出信号“1”。已知()0.4,(/)0.95,(/)0.90P B P A B P A B ===。 1)求收到信号“1”的概率? 2)现已收到信号“1”,求发出信号是“1”的概率? 课后习题:P23:7,8,9,12 P31:19,26,27,28 第二章:随机变量及其分布 题型一:关于基本概念:概率分布律、分布函数、密度函数 1.一房间有三扇同样大小的窗子,其中只有一扇是打开的。有一只鸟自开着的窗子飞入了

概率论与数理统计课本_百度文库

第二章随机变量及其分布第一节随机变量及其分布函数 一、随机变量 随机试验的结果是事件,就“事件”这一概念而言,它是定性的。要定量地研究随机现象,事件的数量化是一个基本前提。很自然的想法是,既然试验的所有可能的结果是知道的,我们就可以对每一个结果赋予一个相应的值,在结果(本事件)数值之间建立起一定的对应关系,从而对一个随机试验进行定量的描述。 例2-1 将一枚硬币掷一次,观察出现正面H、反面T的情况。这一试验有两个结果:“出现H”或“出现T”。为了便于研究,我们将每一个结果用一个实数来代表。比如,用数“1”代表“出现H”,用数“0”代表“出现T”。这样,当我们讨论试验结果时,就可以简单地说成结果是1或0。建立这种数量化的关系,实际上就相当于引入一个变量X,对于试验的两个结果,将X的值分别规定为1或0。如果与样本空间 { } {H,T}联系起来,那么,对于样本空间的不同元素,变量X可以取不同的值。因此,X是定义在样本空间上的函数,具体地说是 1,当 H X X( ) 0,当 T 由于试验结果的出现是随机的,因而X(ω)的取值也是随机的,为此我们称 X( )X(ω)为随机变量。 例2-2 在一批灯泡中任意取一只,测试它的寿命。这一试验的结果(寿命)本身就是用数值描述的。我们以X记灯泡的寿命,它的取值由试验的结果所确定,随着试验结果的不同而取不同的值,X是定义在样本空间 {t|t 0}上的函数 X X(t) t,t 因此X也是一个随机变量。一般地有 定义2-1 设 为一个随机试验的样本空间,如果对于 中的每一个元素 ,都有一个实数X( )与之相对应,则称X为随机变量。 一旦定义了随机变量X后,就可以用它来描述事件。通常,对于任意实数集合L,X在 L上的取值,记为{X L},它表示事件{ |X( ) L},即 。 {X L} { |X( ) L} 例2-3 将一枚硬币掷三次,观察出现正、反面的情况。设X为“正面出现”的次数,则X是一个随机变量。显然,X的取值为0,1,2,3。X的取值与样本点之间的对应关系如表2-1所示。 表2-1 表2-1

概率论与数理统计结课论文

概率论与数理统计课程总结报告——概率论与数理统计在日常生活中的应用 姓名: 学号: 专业:电子信息工程

摘要:数学作为一门工具性学科在我们的日常生活以及科学研究中扮演着极其重要的角色。概率论与 数理统计作为数学的一个重要组成部分,在生活中的应用也越来越广泛,近些年来,概率论与数理统计知识也越来越多的渗透到经济学,心理学,遗传学等学科中,另外在我们的日常生活之中,赌博,彩票,天气,体育赛事等都跟概率学有着十分密切的关系。本文着眼于概率论与数理统计在我们生活中的应用,通过前半部分对概率论与数理统计的一些基本知识的介绍,包括概率的基本性质,随机变量的数字特征及其分布,贝叶斯公式,中心极限定理等,结合后半部分的事例分析讨论了概率论与数理统计在我们生活中的指导作用,可以说,概率论与数理统计是如今数学中最活跃,应用最广泛的学科之一。 关键词:概率论 数理统计 经济生活 随机变量 贝叶斯公式 基本知识 §1.1 概率的重要性质 1.1.1定义 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。 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 (3)可列可加性:设n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件,有∑===n k k n k k A P A P 1 1 )()( (n 可以取∞) 1.1.2 概率的一些重要性质 (i ) 0)(=φP (ii )若n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件,则有∑===n k k n k k A P A P 1 1 )()( (n 可以取∞) (iii )设A ,B 是两个事件若B A ?,则)()()(A P B P A B P -=-,)A ()B (P P ≥ (iv )对于任意事件A ,1)(≤A P (v ))(1)(A P A P -= (逆事件的概率) (vi )对于任意事件A ,B 有)()()()(AB P B P A P B A P -+=?

概率论与数理统计期末考试试题及答案

《概率论与数理统计》期末考试试题(A) 专业、班级: 姓名: 学号: 十二总成绩 、单项选择题(每题3分共18分) 1. D 2 . A 3 . B 4 . A 5 . (1) (2)设随机变量X其概率分布为X -1 0 1 2 P 则 P{X 1.5}() (A) (B) 1 (C) 0 (D) 设事件A与A同时发生必导致事件A发生,则下列结论正确的是( (A) P (A) P(A I A2) (B) P(A) P(A i) P(A2) (C) P(A) P(A1 A2) (D) P(A) P(A i) P(A2) 设随机变量X~N( 3, 1), Y ?N(2, 1),且X 与Y相互独 7,贝y z~(). (A) N(0, 5); (B) N(0, 3); (C) N(0, 46); (D) N(0, 54).

(5)设 X1X2, 未知,贝U( n (A) X i2 i 1 ,X n为正态总体N(, )是一个统计量。 (B) (C) X (D) (6)设样本X i,X2, 为H o: (A)U (C) 2)的一个简单随机样本,其中2, ,X n来自总体X ~ N( 0( 0已知) (n 1)S2 2 二、填空题(每空3分 xe x 1. P(B) 2. f(x) 0 (1) 如果P(A) 0, P(B) H1 : (B) (D) 共15分) 0, P(A B) 设随机变量X的分布函数为 F(x) 则X的密度函数f(x) 3e P(A) n (X i ) i 1 2), 2未知。统计假设 则所用统计量为( 3 . 1 4. 则P(BA) 0, 1 (1 x)e x, x 0, 0. n (X i 1 P(X 设总体X和丫相互独立,且都服从N(0,1) , X1,X2, 样本,丫1,丫2, Y9是来自总体丫的样本,则统计量 服从分布(要求给出自由度)。t(9 ) 2) )2 X9是来自总体X的 X1 U肩

概率论与数理统计教程(魏宗舒)第七章答案

. 第七章 假设检验 设总体2(,)N ξμσ~,其中参数μ,2σ为未知,试指出下面统计假设中哪些是简单假设,哪些是复合假设: (1)0:0,1H μσ==; (2)0:0,1H μσ=>; (3)0:3,1H μσ<=; (4)0:03H μ<<; (5)0:0H μ=. 解:(1)是简单假设,其余位复合假设 设1225,,,ξξξL 取自正态总体(,9)N μ,其中参数μ未知,x 是子样均值,如对检验问题0010:,:H H μμμμ=≠取检验的拒绝域:12250{(,,,):||}c x x x x c μ=-≥L ,试决定常数c ,使检验的显着性水平为 解:因为(,9)N ξμ~,故9 (,)25 N ξμ~ 在0H 成立的条件下, 000 53(||)(||)53 521()0.05 3c P c P c ξμξμ-≥=-≥? ?=-Φ=??? ? 55( )0.975,1.9633 c c Φ==,所以c =。 设子样1225,,,ξξξL 取自正态总体2 (,)N μσ,20σ已知,对假设检验0010:,:H H μμμμ=>,取临界域12n 0{(,,,):|}c x x x c ξ=>L , (1)求此检验犯第一类错误概率为α时,犯第二类错误的概率β,并讨论它们之间的关系; (2)设0μ=,20σ=,α=,n=9,求μ=时不犯第二类错误的概率。 解:(1)在0H 成立的条件下,2 00(, )n N σξμ~,此时 00000()P c P ξαξ=≥=

10 αμ-= ,由此式解出010c αμμ-= + 在1H 成立的条件下,2 0(, )n N σξμ~,此时 1010 10 ()(P c P αξβξμ-=<==Φ=Φ=Φ- 由此可知,当α增加时,1αμ-减小,从而β减小;反之当α减少时,则β增加。 (2)不犯第二类错误的概率为 10 0.9511(0.650.51(3) 0.2 1(0.605)(0.605)0.7274αβμμ--=-Φ-=-Φ- =-Φ-=Φ= 设一个单一观测的ξ子样取自分布密度函数为()f x 的母体,对()f x 考虑统计假设: 0011101 201 :():()00x x x H f x H f x ≤≤≤≤??==? ??? 其他其他 试求一个检验函数使犯第一,二类错误的概率满足2min αβ+=,并求其最小值。 解 设检验函数为 1()0x c x φ∈?=?? 其他(c 为检验的拒绝域)

概率论与数理统计教程(茆诗松)

2004年7月第1版 2008年4月第10次印刷 第一章 随机事件与概率 1.1 随机事件及其运算 1.1.1 随机现象 在一定的条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象.在相同条件下可以重复的随机现象又称为随机试验. 1.1.2 样本空间 随机现象的一切可能基本结果组成的集合称为样本空间,记为Ω={ω},其中ω表示基本结果,又称为样本点.样本点是今后抽样的最基本单元. 1.1.3 随机事件 随机现象的某些样本点组成的集合称为随机事件,简称事件. 1.1.4 随机变量 用来表示随机现象结果的变量称为随机变量. 1.1.7 事件域 定义1.1.1 设Ω为一样本空间,?为Ω的某些子集所组成的集合类.如果?满足: (1) Ω∈?; (2)若A ∈?,则对立事件A ∈?; (3)若A n ∈?,n =1,2,…,则可列并 A n ∞n =1∈?. 则称?为一个事件域,又称为σ代数. 在概率论中,又称(Ω,?)为可测空间. 1.2 概率的定义及其确定方法 1.2.1 概率的公理化定义 定义1.2.1设Ω为一样本空间,?为Ω的某些子集所组成的一个事件域.若对任一事件A ∈?,定义在?上的一个实值函数P (A )满足: (1)非负性公理 若A ∈?,则P A ≥0; (2)正则性公理 P Ω =1; (3)可列可加性公理 若A 1,A 2,…,A n 互不相容,有 P A i ∞i =1 = P A i ∞ i =1 则称P (A )为事件A 的概率,称三元素(Ω,?,P )为概率空间. 第二章 随机变量及其分布 2.1 随机变量及其分布 2.1.1 随机变量的概念 定义2.1.1 定义在样本空间Ω上的实值函数X =X (ω)称为随机变量. 2.1.2 随机变量的分布函数 定义2.1.2 设X 是一个随机变量,对任意实数x ,称

概率论与数理统计期末复习资料

《概率统计》、《概率论与数理统计》、《随机数学》课程 期末复习资料 注:以下是考试的参考内容,不作为实际考试范围,考试内容以教学大纲和实施计划为准;注明“了解”的内容一般不考。 1、能很好地掌握写样本空间与事件方法,会事件关系的运算,了解概率的古典定义 2、能较熟练地求解古典概率;了解概率的公理化定义 3、掌握概率的基本性质和应用这些性质进行概率计算;理解条件概率的概念;掌握加法公式与乘法公式 4、能准确地选择和运用全概率公式与贝叶斯公式解题;掌握事件独立性的概念及性质。 5、理解随机变量的概念,能熟练写出(0—1)分布、二项分布、泊松分布的分布律。 6、理解分布函数的概念及性质,理解连续型随机变量的概率密度及性质。 7、掌握指数分布(参数λ)、均匀分布、正态分布,特别是正态分布概率计算 8、会求一维随机变量函数分布的一般方法,求一维随机变量的分布律或概率密度。 9、会求分布中的待定参数。 10、会求边缘分布函数、边缘分布律、条件分布律、边缘密度函数、条件密度函数,会判别随机变量的独立性。 11、掌握连续型随机变量的条件概率密度的概念及计算。 12、理解二维随机变量的概念,理解二维随机变量的联合分布函数及其性质,理解二维离散型随机变量的联合分布律及其性质,理解二维连续型随机变量的联合概率密度及其性质,并会用它们计算有关事件的概率。 13、了解求二维随机变量函数的分布的一般方法。 14、会熟练地求随机变量及其函数的数学期望和方差。会熟练地默写出几种重要随机变量的数学期望及方差。 15、较熟练地求协方差与相关系数. 16、了解矩与协方差矩阵概念。会用独立正态随机变量线性组合性质解题。 17、了解大数定理结论,会用中心极限定理解题。 18、掌握总体、样本、简单随机样本、统计量及抽样分布概念,掌握样本均值与样本方差及样本矩概念,掌握2分布(及性质)、t分布、F分布及其分位点概念。 19、理解正态总体样本均值与样本方差的抽样分布定理;会用矩估计方法来估计未知参数。 20、掌握极大似然估计法,无偏性与有效性的判断方法。 21、会求单正态总体均值与方差的置信区间。会求双正态总体均值与方差的置信区间。 23、明确假设检验的基本步骤,会U检验法、t检验、2χ检验法、F检验法解题。 24、掌握正态总体均值与方差的检验法。 概率论部分必须要掌握的内容以及题型 1.古典概型中计算概率用到的基本的计数方法。 2.概率的基本性质、条件概率、加法、乘法公式的应用;掌握事件独立性的概念及性质。3.准确地选择和运用全概率公式与贝叶斯公式。 4.一维、二维离散型随机变量的分布律,连续型随机变量的密度函数性质的运用。分布中待定参数的确定,分布律、密度函数与分布函数的关系,联合分布与边缘分布、条件分布的关系,求数学期望、方差、协方差、相关系数,求函数的分布律、密度函数及期望和方差。5.会用中心极限定理解题。 6.熟记(0-1)分布、二项分布、泊松分布的分布律、期望和方差,指数分布(参数λ)、均匀分布、正态分布的密度函数、期望和方差。

概率论与数理统计期末考试题及答案

模拟试题一 一、 填空题(每空3分,共45分) 1、已知P(A) = 0.92, P(B) = 0.93, P(B|A ) = 0.85, 则P(A|B ) = 。 P( A ∪B) = 。 2、设事件A 与B 独立,A 与B 都不发生的概率为 19 ,A 发生且B 不发生的概率与B 发生且A 不发生的概率相等,则A 发生的概率为: ; 3、一间宿舍内住有6个同学,求他们之中恰好有4个人的生日在同一个月份的概率: ;没有任何人的生日在同一个月份的概率 ; 4、已知随机变量X 的密度函数为:,0 ()1/4, 020,2 x Ae x x x x ??为未知参数,12,,,n X X X 为其样本,1 1n i i X X n == ∑ 为 样本均值,则θ的矩估计量为: 。 9、设样本129,,,X X X 来自正态总体(,1.44)N a ,计算得样本观察值10x =,求参 数a 的置信度为95%的置信区间: ; 二、 计算题(35分) 1、 (12分)设连续型随机变量X 的密度函数为:

概率论与数理统计心得体会

概率课感想与心得体会 笛卡尔说过:“有一个颠扑不破的真理,那就是当我们不能确定什么是真的时候,我们就应该去探求什么是最最可能的。”随机现象在日常生活中随处可见,概率是研究随机现象规律的学科,它为人们认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的方法,同时为统计学的发展提供了理论基础。 概率起源于现实生活,应用于现实生活,如我们讨论了摸球问题,掷硬币正反面的试验,拍骰子问题等等。都是接近生活实践的概率应用实例。 同时,通过概率课还了解了概率的意义,概率是用来度量随机事件发生可能性大小的一个量,而实际结果是事件发生或不发生这两种情况中的一种。但是我们不能根据随机事件的概率来断定某次试验出现某种结果或者不出现某种结果。同时,我们还可以利用概率来判定游戏规则,譬如,在各类游戏中,如果每个人获胜的概率相等,那么游戏就是公平的,这就是说,要保证所制定的游戏规则是公平的,需要保证每个人获胜的概率相等。概率教学中的试验或游戏结果,如果不进行足够多的次数,是很难得出比较接近概率的频率的,也就是说当试验的次数很多的时候,频率就逐渐接近一个稳定的值,这个稳定的值就是概率。我们说,当进行次数很多的时候,时间发生的次数所占的总次数的比例,即频率就是概率。换句话说,就是时间发生的可能性最大。 概率不仅在生活上给了我们很大的帮助,同时也能帮我们验证某些理论知识,譬如投针问题: ()行直线相交的概率. 平的针,试求该针与任一一根长度为线,向此平面上任意投的一些平行平面上画有等距离为a L L a < 我们解如下: 平行线的距离; :针的中心到最近一条 设:X 此平行线的夹角.:针与? 上的均匀分布;, 服从区间则随机变量?? ? ?? ?20a X

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