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概率中的反例

概率统计中的反例

前言

第一章 随机事件及其概率

1. 同一问题的概型未必唯一

2. 事件间的关系

(1) 由ABC推不出 ABC

(2) 由ABC推不出ABC

(3) A(BC)(AB)C

3. 概率为零的事件未必是不可能的事件

4. 由概率关系推不出事件间关系

5. 试验次数多概率就一定大吗?

6. 概率与抽样方式是否有关

7. 事件概率与试验的先后次序是否有关

第二章 随机变量极其分布

1. 离散型分布的最可能值是否唯一

2. 单调不降右连续是分布函数的必要而非充分条件

3. 既非离散型又非连续型的分布函数是否存在

4. 具有无记忆性的离散型分布是否存在

5. 不几乎相等的随机变量是否有相同的分布

6. 联合分布与其边缘分布未必是同类型分布

7. 边缘分布不能决定联合分布

8. 不同的联合分布可具有相同的边缘分布

9. 正态边缘分布可由非正态联合分布导出

10. 均匀分布不具有可加性

11. 分布函数之和不是分
布函数

11. 分布函数之和不是分布函数

第三章 独立性与相关性相容性

1. 两两独立但不相互独立

2. P(ABC)=P(A)P(B)P(C)成立,但A,B,C不两两独立

3. 独立关系不具有传递性

4. 随机变量不独立,但其函数可以独立

225. X与Y不独立,但X与Y独立

6. X与Y不独立,但有相同分布

7. 既不相关也不独立的随机变量

8. 随机变量独立但它们的函数未必独立

9. 独立性与相容性

10. 独立同分布的随机变量是否必相等

11. 有函数关系的随机变量是否一定不独立

第四章 随机变量的数字特征

1. 随机变量的数学期望未必都存在

2. 随机变量的方差未必都存在

3. 数学期望存在但方差不存在

4. X的函数的期望是否等于X的期望的函数

5. X的各阶矩都存在也不能确定X的分布函数

6. 满足E(XY)=E(X)E(Y)的X,Y未必独立

第五章 参数估计与假设检验

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