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概率论基础知识归纳

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概率论基础知识

第四章 随机变量的数字特征

一 数学期望

§4.1.1离散型随机变量的数学期望

例1:全班40名同学,其年龄与人数统计如下: 该班同学的平均年龄为:

若令x 表示从该班同学中任选一同学的年龄,则x 的分布律为

于是,x 取值的平均值,即该班同学年龄的平均值为

定义1:设x 为离散型随机变量,其分布律为

如果级

绝对收敛,则此级数为x 的数学期望(或均值)既为 E(X),即 E(X)=

意义:E(X)表示X 取值的(加权)平均值

例2:甲、乙射手进行射击比赛,设甲中的环数位X1,乙中的环数为X2,已知X1和X2的分布律分别为:

问谁的平均中环数高? 解:甲的平均中环数为 E(X 1)=8 0.3+9

0.1+10 0.6=9.3

乙的平均中环数为 E(X 2)=8 0.2+9 0.5+10 0.3=9.1

可见E(X 1)> E(X 2),即甲的平均中环数高于乙的平均中环数。

例3:设 ,求E(X)

解:由于

,其分布律为

,k=0,1,2…,所以

例4:一无线电台发出呼唤信号被另一电台收到的概率为0.2,发方每隔5秒拍发一次呼唤信号,直到收到对方的回答信号为止,发出信号到收到回答信号之间需经16秒钟,求双方取得联系时,发方发出呼唤信号的平均数?

解:令X 表示双方取得联系时,发方发出呼唤信号的次数。X 的分布律为

于是,双方取得联系时,发方发出的呼唤信号的平均数为

由于

,求导数

将x=0.8代如上式,便得

将此结果代入原式便得:

(次)

§4.1.2连续型随机变量的数学期望

绝对收敛,则称此积

分为X 的数学期望,记为E(X),即

例7:设风速V 是一个随机变量,且V~U[0,a],又设飞机的机翼上所受的压力W 是风速V 的函数: 这里a,k 均为已知正数。试求飞机机翼上所受的平均压力E(W)。

W 的分布函数为

两边求导,使得

进而便可求得W 的数学期望

由此运算过程可以看到,不必求出W 的概率密度?w(z),而根据V 的概率密度?v(v)也可直接求出W 的数学期望值,即

§4.1.3随机变量函数的数学期望值

1.一维随机变量函数的数学期望

定理1:设X 为随机变量,Y=g(X),

(1) 如果X

,且级数

(2) 如果X

?(X),且积分

绝对收敛,则有

证略

求:

例8:已知X 的分布律为

解:

例9:设 ,求

解:

(令 m=k-2)

例10:设

,求

解:由于X 的概率密度为 于是

例11:国际市场上每年对我国某种商品的需求量为一个随机变量X (单位:吨),且已知,

并已知每售出一吨此种商品,可以为国家挣得外汇3万美元,但若售不出去,而屯售于仓库,每年需花费保养费每吨为一万美元,问应组织多少货源可使国家的平均收益达到最大?

解:设a 为某年准备组织出口此种商品的数量(单位:吨)Y 为国家收益,于是Y 是X 的函数

,即其概率密度为

解得 a=3500(吨)

但 ,故E(Y)在a=3500时,E (Y )最大,即组织货源为3500吨时,可是

国家的收益达到最大。

2.二维随机变量函数的数学期望

定理2.设(X,Y)为二维随机变量,Z=g(X,Y)

(1)如果(X,Y)为二维离散型随机变量,其分布律为

(2)如果(X ,Y )为二维离散型随机变量?(χ,y)

证略。

例12.设(X,Y)的概率密度为 试求E( )

§4.1.4数学期望的性质

若c 为常数,则E(c)=C

若c 为常数,X 为随机变量,则E(cX)=cE(X)

设X,Y 为任意两个随机变量,则E(X ±Y)=E(X) ±E(Y)

为n 个随机变量,则有

如果X,Y 相互独立,则有E(XY)=E(X)E(Y)

n 个随机变量X 1,X 2,…Xn 相互独立,则有则有

例13.有一队射手9人,每位射手击中靶子的概率都是0.8,进行射击时各自击中靶子为止,但限制每人最多只打三次,问平均需要为他们准备多少发子弹?

解:令 表示第i 名射手所需的子弹数i=1,2,…,9 X 为9名射手所需的子弹总数,显然

而 的分布律为

于是 由性质3便可求得 平均所需准备的子弹数:

即平均需准备12发子弹。

二 方差

§4.2.1方差的概念

1-0.8-0.16=0.04

意义:D(X)表示X取值相对于平均值E(X)的分散程度

§4.2.2 方差的计算

1.由方差定义直接计算

(2)若X为连续型随机变量,其概率密度为?(χ),则

GD 2.由下列重要公式计算

证:

GD

例2.设

解:前面已求得

于是

例3.设

解:前面已求得 ,于是

§4.2.3方差的性质

(注意:相加时期望没要求相互独立)

性质4.设X 为随机变量,则D(X)=0的充分必要条件为其中c 为常数。

例4.设X 为随机变量,E(X),D(X)存在,又设 ,

例5.设X~B(n,p),求E(X), D(X)

解:设在贝努里试验中,事件A 出现的概率为p,将此贝努里试验独立重复进行几次,构成n 重贝努里试验,令

思考:如果二者独立 D(X-Y)=D(X)-D(Y) ? 实际上D(X-Y)=D(X)+D(Y)

i=1,2,…,

n

另一方面,令X 表示n 重贝努里试验中事件A 出现的次数,则

X~B(n,p)

§4.2.4切比雪夫不等式

, 证:只证X 为连续型随机变量的情况 设?(χ)为X 的概率密度,则有

例6.设电站供电网有10000盏电灯,夜晚每盏灯开灯的概率为0.7,且各盏灯开关彼此独立,试估计夜晚同时开着的灯的数目在6800盏至7200盏之间的概率。 解:令X 表示夜晚同时开着灯的数目,X~B(10000,0.7)

可用车比雪夫不等式进行估计此概率

§4.2.5常用分布的数学期望与方差

以下结果要熟记

1. 二点分布X ~B(1,p)

2. 二项分布X~B(n,p)

.

.

三协方差及相关系数

§4.3.1协方差

1.协方差的概念

滚动

滚动

2.协方差的性质

滚动

例2:甲乙两人猜测箱中产品的数目,猜测结果分别记为X和Y (单位:百个)已知(X,Y)的分布律和边缘分布律由下表给出:

X\Y 1 2 3

1 0.

2 0.1 0.01 0.31

2 0.15 0.30 0.06 0.51

3 0.03 0.05 0.10 0.18

0.38 0.45 0.17 1

§4.3.2相关系数

1.相关系数的概念

例3:

解:由前面得到的结果可知,且

2.相关系数的性质

性质1

性质2

证:

例4:设X 的分布律为

解:

滚动 于是

所以

X -1 0 1 P

相关系数为0,能否说二者无关了?NO

滚动

滚动

滚动

讨论如下:

(1)

(2)

(3)

。性质3

1/2Pi

问题:相关系数到底说明什么问题?

似乎并不能完全反映两个变量的相关程度。

由此问题引出性质3

相关系数实际上叫“线性相关系数”更准确积变偶不变,符号看象限

滚动

§4.3.3协方差矩阵

为(X1,X2,…,Xn)的协方差矩阵,简称为协差阵。

性质

1. V为对称阵,即Vij=Vji,一切i,j

2. V主对角线之元素为X1,X2…,Xn,的方差,即Vii=D(Xi),i=1,2,…,n滚动

滚动

四 n维正态分布

§4.4.1 n维正态分布的概率密度

对二维正态分布的随机变量(X,Y),其概率密度为

滚动

可见,(X,Y)的概率密度便可表为

定义1.如果n维随机变量(X1,X2,…,X N)的概率密度为

§4.4.2 n维正态分布的几个重要性质

滚动

由性质3可知(X,Z)服从二维正态分布,而

即X与Z不相关,从而X与Z相互独立。

第一章 概率统计基础知识(2)概率的古典定义与统计定义

二、概率的古典定义与统计定义 二、概率的古典定义与统计定义(p5-11) 确定一个事件的概率有几种方法,这里介绍其中两种最主要的方法,在历史上,这两种方法分别被称为概率的两种定义,即概率的古典定义及统计定义。 (一) 概率的古典定义 用概率的古典定义确定概率的方法的要点如下: (1)所涉及的随机现象只有有限个样本点,设共有n个样本点; (2)每个样本点出现的可能性相同(等可能性); 若事件含有k个样本点,则事件的概率为: (1.1-1) [例1.1-3] [例1.1-3]掷两颗骰子,其样本点可用数组(x , y)表示,其中,x与y分别表示第一与第二颗骰子出现的点数。这一随机现象的样本空间为: 它共含36个样本点,并且每个样本点出现的可能性都相同。参见教材6页图。这个图很多同学看不懂!其实就是x+y=?在坐标系反映出来的问题。 (二)排列与组合 (二)排列与组合 用古典方法求概率,经常需要用到排列与组合的公式。现简要介绍如下: 排列与组合是两类计数公式,它们的获得都基于如下两条计数原理。 (1)乘法原理: 如果做某件事需经k步才能完成,其中做第一步有m1种方法,做第二步m2种方法,做第k步有m k种方法,那么完成这件事共有m1×m2×…×m k种方法。 例如, 甲城到乙城有3条旅游线路,由乙城到丙城有2条旅游

线路,那么从甲城经乙城去丙城共有3×2=6 条旅游线路。 (2) 加法原理: 如果做某件事可由k类不同方法之一去完成,其中在第一类方法中又有m1种完成方法, 在第二类方法中又有m2种完成方法,在第k类方法中又有m k种完成方法, 那么完成这件事共有m1+m2+…+m k种方法。 例如,由甲城到乙城去旅游有三类交通工具: 汽车、火车和飞机,而汽车有5个班次,火车有3个班次,飞机有2个班次,那么从甲城到乙城共有5+3+2=10 个班次供旅游选择。 排列与组合 排列与组合的定义及其计算公式如下: ①排列:从n个不同元素中任取)个元素排成一列称为一个排列。按乘法原理,此种排列共有n×(n1) ×…×(n-r+1) 个,记为。若r=n, 称为全排列,全排列数共有n!个,记为,即:= n×(n-1) ×…×(n-r+1), = n! ②重复排列:从n个不同元素中每次取出一个作记录后放回,再取下一个,如此连续取r次所得的排列称为重复排列。按乘法原理,此种重复排列共有个。注意,这里的r允许大于n。 例如,从10个产品中每次取一个做检验,放回后再取下一个,如此连续抽取4次,所得重复排列数为。假如上述抽取不允许放回,则所得排列数为10×9×8×7=5040 。 ③组合: 从n个不同元素中任取x个元素并成一组 (不考虑他们之间的排列顺序)称为一个组合,此种组合数为: .特别的规定0!=1,因而。另外,在组合中,r个元素"一个接一个取出"与"同时取出"是等同的。例如,从10个产品中任取4个做检验,所有可能取法是从10个中任取4个的组合数,则不同取法的种数为: 这是因为取出的任意一组中的4个产品的全排列有4!=24 种。而这24种排列在组合中只算一种。所以。 注意:排列与组合都是计算"从n个不同元素中任取r个元素"的取法总数公式,他们的主要差别在于: 如果讲究取出元素间的次序,则用排列公式;如果不讲究取出元素间的次序,则用组合公式。至于是否讲究次序,应从具体问题背景加以辨别。 [例1.1-4] [例1.1-4] 一批产品共有个,其中不合格品有个,现从中随机取出n个,问:事

概率论知识点总结

概率论知识点总结 基本概念随机实验:将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用 E 表示。随机事件:在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随机事件,简称为事件。不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。 必然事件:在试验中必然出现的事情,记为Ω。 样本点:随机试验的每个基本结果称为样本点,记作ω、样本空间:所有样本点组成的集合称为样本空间、样本空间用Ω表示、一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件多点集一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。事件的关系与运算(就是集合的关系和运算)包含关系:若事件A 发生必然导致事件B发生,则称B包含A,记为或。 相等关系:若且,则称事件A与事件B相等,记为A=B。事件的和:“事件A与事件B至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件A与事件B的和事件。记为A∪B。事件的积:称事件“事件A与事件B都发生”为A与B的积事件,记为A∩ B或AB。事件的差:称事件“事件A发生而事件B不发生”为事件A 与事件B的差事件,记为 A-B。用交并补可以表示为。互斥事件:如果A,B两事件不能同时发生,即AB=Φ,则称事件A与事件B是互不相容事件或互斥事件。互斥时可记为A+B。对立事

件:称事件“A不发生”为事件A的对立事件(逆事件),记为。对立事件的性质:。事件运算律:设A,B,C为事件,则有(1)交换律:A∪B=B∪A,AB=BA(2)结合律: A∪(B∪C)=(A∪B)∪C=A∪B∪C A(BC)=(AB)C=ABC(3)分配律:A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C) A(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C)= AB∪AC(4)对偶律(摩根律): 第二节事件的概率概率的公理化体系:(1)非负性: P(A)≥0;(2)规范性:P(Ω)=1(3)可数可加性:两两不相容时概率的性质:(1)P(Φ)=0(2)有限可加性:两两不相容时当AB=Φ时P(A∪B)=P(A)+P(B)(3)(4)P(A-B)=P(A)- P(AB)(5)P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)第三节古典概率模型 1、设试验E是古典概型, 其样本空间Ω由n个样本点组成,事件A由k个样本点组成、则定义事件A的概率为 2、几何概率:设事件A是Ω的某个区域,它的面积为 μ(A),则向区域Ω上随机投掷一点,该点落在区域 A 的概率为假如样本空间Ω可用一线段,或空间中某个区域表示,则事件A 的概率仍可用上式确定,只不过把μ理解为长度或体积即可、第四节条件概率条件概率:在事件B发生的条件下,事件A发生的概率称为条件概率,记作 P(A|B)、乘法公式:P(AB)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)全概率公式:设是一个完备事件组,则

概率论基本知识(通俗易懂)

第一章概率论的基本概论 确定现象:在一定条件下必然发生的现象,如向上抛一石子必然下落,等 随机现象:称某一现象是“随机的”,如果该现象(事件或试验)的结果是不能确切地预测的。 由此产生的概念有:随机现象,随机事件,随机试验。 例:有一位科学家,他通晓现有的所有学科,如果对一项试验(比如:掷硬币),该万能科学家也无法确切地预测该实验的结果(是正面朝上还是反面朝上),这一实验就是随机实验,其结果是“随机的”----为一随机事件。 例:明天下午三点钟”深圳市区下雨”这一现象是随机的,其结果为随机事件。 随机现象的结果(随机事件)的随机度如何解释或如何量化呢? 这就要引入”概率”的概念。 概率的描述性定义:对于一随机事件A,用一个数P(A)来表示该事件发生的可能性大小,这个数P(A)就称为随机事件A发生的概率。

§1.1随机试验 以上试验的共同特点是: 1.试验可以在相同的条件下重复进行; 2.试验的全部可能结果不止一个,并且在试验之前能明确知道所有的可能结果;3.每次试验必发生全部可能结果中的一个且仅发生一个,但某一次试验究竟发

生哪一个可能结果在试验之前不能预言。 我们把对随机现象进行一次观察和实验统称为随机试验,它一定满足以上三个条件。我们把满足上述三个条件的试验叫随机试验,简称试验,记E 。 §1.2样本空间与随机事件 (一) 样本空间与基本事件 E 的一个可能结果称为E 的一个基本事件,记为ω,e 等。 E 的基本事件全体构成的集,称为E 的样本空间,记为S 或Ω, 即:S={ω|ω为E 的基本事件},Ω={e}. 注意:ω的完备性,互斥性特点。 例:§1.1中试验 E 1--- E 7 E 1:S 1={H,T} E 2:S 2={ HHH,HHT,HTH,THH, HTT,THT,TTH,TTT } E 3:S 3={0,1,2,3} E 4:S 4={1,2,3,4,5,6} E 5: S 5={0,1,2,3,…} E 6:S 5={t 0 ≥t } E 7:S 7={()y x , 10T y x T ≤≤≤} (二) 随机事件

自考概率论与数理统计基础知识.

一、《概率论与数理统计(经管类)》考试题型分析: 题型大致包括以下五种题型,各题型及所占分值如下: 由各题型分值分布我们可以看出,单项选择题、填空题占试卷的50%,考查的是基本的知识点,难度不大,考生要把该记忆的概念、性质和公式记到位。计算题和综合题主要是对前四章基本理论与基本方法的考查,要求考生不仅要牢记重要的公式,而且要能够灵活运用。应用题主要是对第七、八章内容的考查,要求考生记住解题程序和公式。结合历年真题来练习,就会很容易的掌握解题思路。总之,只要抓住考查的重点,记住解题的方法步骤,勤加练习,就能够百分百达到过关的要求。二、《概率论与数理统计(经管类)》考试重点说明:我们将知识点按考查几率及重要性分为三个等级,即一级重点、二级重点、三级重点,其中,一级重点为必考点,本次考试考查频率高;二级重点为次重点,考查频率较高;三级重点为预测考点,考查频率一般,但有可能考查的知识点。第一章随机事件与概率 1.随机事件的关系与计算 P3-5 (一级重点)填空、简答事件的包含与相等、和事件、积事件、互不相容、对立事件的概念 2.古典概型中概率的计算 P9 (二级重点)选择、填空、计算记住古典概型事件概率的计算公式 3. 利用概率的性质计算概率 P11-12 (一级重点)选择、填空 ,(考得多)等,要能灵活运用。 4. 条件概率的定义 P14 (一级重点)选择、填空记住条件概率的定义和公式: 5. 全概率公式与贝叶斯公式 P15-16 (二级重点)计算记住全概率公式和贝叶斯公式,并能够运用它们。一般说来,如果若干因素(也就是事件)对某个事件的发生产生了影响,求这个事件发生的概率时要用到全概率公式;如果这个事件发生了,要去追究原因,即求另一个事件发生的概率时,要用到贝叶斯公式,这个公式也叫逆概公式。 6. 事件的独立性(概念与性质) P18-20(一级重点)选择、填空定义:若,则称A与B 相互独立。结论:若A与B相互独立,则A与,与B 与都相互独立。 7. n重贝努利试验中事件A恰好发生k次的概率公式 P21(一级重点)选择、填空在重贝努利试验中,设每次试验中事件的概率为(),则事件A恰好发生。第二章随机变量及其概率分布 8.离散型随机变量的分布律及相关的概率计算 P29,P31(一级重点)选择、填空、计算、综合。记住分布律中,所有概率加起来为1,求概率时,先找到符合条件的随机点,让后把对应的概率相加。求分布律就需要找到随机变量所有可能取的值,和每个值对应的概率。 9. 常见几种离散型分布函数及其分布律 P32-P33(一级重点)选择题、填空题以二项分布和泊松分布为主,记住分布律是关键。本考点基本上每次考试都考。 10. 随机变量的分布函数 P35-P37(一级重点)选择、填空、计算题记住分布函数的定义和性质是关键。要能判别什么样的函数能充当分布函数,记住利用分布函数计算概率的公式:①;②其中;③。 11. 连续型随机变量及其概率密度 P39(一级重点)选择、填空重点记忆它的性质与相关的计算,如①;;反之,满足以上两条性质的函数一定是某个连续型随机变量的概率密度。③;④ 设为的

概率统计知识点全面总结

知识点总结:统计与概率 I 统计 1.三大抽样 (1)基本定义: ① 总体:在统计中,所有考查对象的全体叫做全体. ② 个体:在所有考查对象中的每一个考查对象都叫做个体. ③ 样本:从总体中抽取的一部分个体叫做总体的样本. ④ 样本容量:样本中个体的数目叫做样本容量. (2)抽样方法: ①简单随机抽样:逐个不放回、等可能性、有限性。=======★适用于总体较少★ 抽签法:整体编号( 1~N )放入不透明的容器中搅拌均匀逐个抽取n 次,即可得样本容量为 n 的样本。 随机数表法:整体编号(等位数,如001、111不能是1、111) 从0~9中随机取一行一列然后初方向随机 (上、下、左、右)重复,超过范围则忽略不计直至取得以n 为样本容量的样本。 ②系统抽样:容量大.等距,等可能。=======★适用于总体多★ 用随机方法编号,若N 无法被整除,则剔除后再分组,n N k 。再用简单随机抽样法来抽取一个个体,设为l ,则编号为l ,k+l ,2k+l ……(n-1)k ,抽出容量为n 的样本。(每组编号相同)。 ③分层抽样:总体差异明显.按所占比例抽取.等可能.=======★适用于由差异明显的几部分构成的总体★ 总体有几个差异明显的部分构成,经总体分成几个部分,然后按照所占比例进行抽样.抽样比为:k =n N 3.总体分布的估计: (1)一表二图: ①频率分布表——数据详实 ②频率分布直方图——分布直观 ③频率分布折线图——便于观察总体分布趋势 ★注:总体分布的密度曲线与横轴围成的面积为1。 (2)茎叶图: ①茎叶图适用于数据较少的情况,从中便于看出数据的分布,以及中位数.众位数等。 ②个位数为叶,十位数为茎,右侧数据按照从小到大书写,相同的数据重复写。

高中数学概率统计知识点总结

概率与统计 一、普通的众数、平均数、中位数及方差 1、 众数:一组数据中,出现次数最多的数。 2、平均数:①、常规平均数:12n x x x x n ++???+= ②、加权平均数:112212n n n x x x x ωωωωωω++???+=++???+ 3、中位数:从大到小或者从小到大排列,最中间或最中间两个数的平均数。 4、方差:2222121 [()()()]n s x x x x x x n = -+-+???+- 二、频率直方分布图下的频率 1、频率 =小长方形面积:f S y d ==?距;频率=频数/总数 2、频率之和:121n f f f ++???+=;同时 121n S S S ++???+=; 三、频率直方分布图下的众数、平均数、中位数及方差 1、众数:最高小矩形底边的中点。 2、平均数: 112233n n x x f x f x f x f =+++???+ 112233n n x x S x S x S x S =+++???+ 3、中位数:从左到右或者从右到左累加,面积等于0.5时x 的值。 4、方差:22221122()()()n n s x x f x x f x x f =-+-+???+- 四、线性回归直线方程:???y bx a =+ 其中:1 1 2 22 1 1 ()() ?() n n i i i i i i n n i i i i x x y y x y nxy b x x x nx ====---∑∑== --∑∑ , ??a y bx =- 1、线性回归直线方程必过样本中心(,)x y ; 2、?0:b >正相关;?0:b <负相关。 3、线性回归直线方程:???y bx a =+的斜率?b 中,两个公式中分子、分母对应也相等;中间可以推导得到。 五、回归分析 1、残差:??i i i e y y =-(残差=真实值—预报值)。分析:?i e 越小越好; 2、残差平方和:21?()n i i i y y =-∑, 分析:①意义:越小越好; ②计算:222211221 ????()()()()n i i n n i y y y y y y y y =-=-+-+???+-∑ 3、拟合度(相关指数):221 2 1 ?()1() n i i i n i i y y R y y ==-∑=- -∑,分析:①.(]20,1R ∈的常数; ②.越大拟合度越高; 4、相关系数 :()() n n i i i i x x y y x y nx y r ---?∑∑= = 分析:①.[r ∈-的常数; ②.0:r >正相关;0:r <负相关 ③.[0,0.25]r ∈;相关性很弱; (0.25,0.75)r ∈;相关性一般; [0.75,1]r ∈;相关性很强; 六、独立性检验 1、2×2列联表: 2、独立性检验公式 ①.2 2() ()()()() n ad bc k a b c d a c b d -=++++

初中数学统计与概率知识点精炼

统计与概率 一、统计的基础知识 1、统计调查的两种基本形式: 普查:对调查对象的全体进行调查; 抽样调查:对调查对象的部分进行调查; 总体:所要考察对象的全体; 个体:总体中每一个考察的对象; 样本:从总体中所抽取的一部分个体; 样本容量:样本中个体的数目(不带单位); 平均数:对于n 个数12,,,n x x x ,我们把121()n x x x n +++ 叫做这n 个数的平均数; 中位数:几个数据按大小顺序排列时,处于最中间的一个数据(或是最中间两个数据的平均数)叫做中位数; 众数:一组数据中出现次数最多的那个数据; 方差:2222121()()()n S x x x x x x n ??=-+-++-?? ,其中n 为样本容量,x 为样本平均数; 标准差:S ,即方差的算术平方根; 极差:一组数据中最大数据与最小数据的差称为这组数据的极差; 频数:将数据分组后落在各小组内的数据个数叫做该小组的频数; 频率:每一小组的频数与样本容量的比值叫做这一小组的频率; ★ 频数和频率的基本关系式:频率 = —————— 各小组频数的总和等于样本容量,各小组频率的总和等于1; 扇形统计图:圆表示总体,扇形表示部分,统计图反映部分占总体的百分比,每个扇形的圆心角度数=360°× 该部分占总体的百分比; 会填写频数分布表,会补全频数分布直方图、频数折线图; 频数 样本容量 各 基 础 统 计 量 频 数 的 分 布 与 应 用 2、 3、

二、概率的基础知识 必然事件:一定条件下必然会发生的事件; 不可能事件:一定条件下必然不会发生的事件; 2、不确定事件(随机事件):在一定条件下可能发生,也可能不发生的事件; 3、概率:某件事情A 发生的可能性称为这件事情的概率,记为P(A); P (必然事件)=1,P(不可能事件)=0,0<P(不确定事件)<1; ★概率计算方法: P(A) = ———————————————— 例如 注:对于两种情况时,需注意第二种情况可能发生的结果总数 例:①袋子中有形状、大小相同的红球3个,白球2个,取出一个球后再取出一个球,求两个球都是白球的概率;P = 1 10 ②袋子中有形状、大小相同的红球3个,白球2个,取出一个球后放回 ..,再取出一个球,求两个球都是白球的概率;P = 4 25 1、确定事件 事件A发生的可能结果总数 所有事件可能发生的结果总数 运用列举法(常用树状图)计算简单事件发生的概率 …………

概率论与数理统计知识点总结(详细)

《概率论与数理统计》 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)

最新概率论与数理统计知识点总结(免费超详细版)

最新概率论与数理统计知识点总结(免费超详细 版) 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

考研资料——概率论基础知识4

概率论基础知识(4) 第四章 随机变量的数字特征 一 数学期望 §4.1.1离散型随机变量的数学期望 例1:全班40名同学,其年龄与人数统计如下: 该班同学的平均年龄为: 若令x 表示从该班同学中任选一同学的年龄,则x 的分布律为 于是,x 取值的平均值,即该班同学年龄的平均值为 定义1:设x 为离散型随机变量,其分布律为 如果级 数 绝对收敛,则此级数为x 的数学期望(或均值)既为 E(X),即 E(X)= 意义:E(X)表示X 取值的(加权)平均值 例2:甲、乙射手进行射击比赛,设甲中的环数位X1,乙中的环数为X2,已知X1和X2的分布律分别为: 问谁的平均中环数高? 解:甲的平均中环数为 E(X 1)=8 0.3+9 0.1+10 0.6=9.3 乙的平均中环数为 E(X 2)=8 0.2+9 0.5+10 0.3=9.1 可见E(X 1)> E(X 2),即甲的平均中环数高于乙的平均中环数。 例3:设 ,求E(X) 解:由于 ,其分布律为 ,k=0,1,2…,所以

例4:一无线电台发出呼唤信号被另一电台收到的概率为0.2,发方每隔5秒拍发一次呼唤信号,直到收到对方的回答信号为止,发出信号到收到回答信号之间需经16秒钟,求双方取得联系时,发方发出呼唤信号的平均数? 解:令X 表示双方取得联系时,发方发出呼唤信号的次数。X 的分布律为 于是,双方取得联系时,发方发出的呼唤信号的平均数为 由于 ,求导数 将x=0.8代如上式,便得 将此结果代入原式便得: (次) §4.1.2连续型随机变量的数学期望 绝对收敛,则称此积 分为X 的数学期望,记为E(X),即 ,

概率论基础知识归纳

概率论基础知识 第四章 随机变量的数字特征 一 数学期望 §4.1.1离散型随机变量的数学期望 例1:全班40名同学,其年龄与人数统计如下: 该班同学的平均年龄为: 若令x 表示从该班同学中任选一同学的年龄,则x 的分布律为 于是,x 取值的平均值,即该班同学年龄的平均值为 定义1:设x 为离散型随机变量,其分布律为 如果级 数 绝对收敛,则此级数为x 的数学期望(或均值)既为 E(X),即 E(X)= 意义:E(X)表示X 取值的(加权)平均值 例2:甲、乙射手进行射击比赛,设甲中的环数位X1,乙中的环数为X2,已知X1和X2的分布律分别为: 问谁的平均中环数高? 解:甲的平均中环数为 E(X 1)=8 0.3+9 0.1+10 0.6=9.3 乙的平均中环数为 E(X 2)=8 0.2+9 0.5+10 0.3=9.1 可见E(X 1)> E(X 2),即甲的平均中环数高于乙的平均中环数。 例3:设 ,求E(X) 解:由于 ,其分布律为 ,k=0,1,2…,所以 例4:一无线电台发出呼唤信号被另一电台收到的概率为0.2,发方每隔5秒拍发一次呼唤信号,直到收到对方的回答信号为止,发出信号到收到回答信号之间需经16秒钟,求双方取得联系时,发方发出呼唤信号的平均数?

解:令X 表示双方取得联系时,发方发出呼唤信号的次数。X 的分布律为 于是,双方取得联系时,发方发出的呼唤信号的平均数为 由于 ,求导数 将x=0.8代如上式,便得 将此结果代入原式便得: (次) §4.1.2连续型随机变量的数学期望 绝对收敛,则称此积 分为X 的数学期望,记为E(X),即 , 例7:设风速V 是一个随机变量,且V~U[0,a],又设飞机的机翼上所受的压力W 是风速V 的函数: 这里a,k 均为已知正数。试求飞机机翼上所受的平均压力E(W)。

概率基础知识汇总

概率基础知识 1.事件的概念及分类 2.频数与频率 在相同的条件S下重复n次试验,观察某一事件A是否出现,称n次试验中______________为事件A 出现的频数,称______________________为事件A出现的频率. 3.概率 (1)含义:概率是度量随机事件发生的________的量. (2)与频率联系:对于给定的随机事件A,事件A发生的频率f n(A)随着试验次数的增加稳定于________,因此可以用__________来估计概率P(A). 1.事件的关系与运算 (1)包含关系 一般地,对于事件A与事件B,如果事件A________,则事件B________,这时称事件B包含事件A(或称事件A包含于事件B).记作________________.不可能事件记作,任何事件都包含____________.一般地,如果B?A,且A?B,那么称事件A与事件B________,记作________. (2)并事件 若某事件发生当且仅当______________________,则称此事件为事件A与事件B的并事件(或和事件),记作A∪B(或A+B). (3)交事件 若某事件发生当且仅当______________________,则称此事件为事件A与事件B的交事件(或积事件),记作A∩B(或AB). (4)互斥事件与对立事件 ①互斥事件的定义 若A∩B为________________(A∩B=__________),则称事件A与事件B互斥. ②对立事件的含义 若A∩B为________________,A∪B是__________,则称事件A与事件B互为对立事件.

概率论与数理统计各章重点知识点汇总--最新版

第一章 概率论的基本概念 一.基本概念 随机试验E:(1)可以在相同的条件下重复地进行;(2)每次试验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果;(3)进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现. 样本空间S: E 的所有可能结果组成的集合. 样本点(基本事件):E 的每个结果. 随机事件(事件):样本空间S 的子集. 必然事件(S):每次试验中一定发生的事件. 不可能事件(Φ):每次试验中一定不会发生的事件. 二. 事件间的关系和运算 1.A ?B(事件B 包含事件A )事件A 发生必然导致事件B 发生. 2.A ∪B(和事件)事件A 与B 至少有一个发生. 3. A ∩B=AB(积事件)事件A 与B 同时发生. 4. A -B(差事件)事件A 发生而B 不发生. 5. AB=Φ (A 与B 互不相容或互斥)事件A 与B 不能同时发生. 6. AB=Φ且A ∪B=S (A 与B 互为逆事件或对立事件)表示一次试验中A 与B 必有一个且仅有一个发生. B=A, A=B . 运算规则 交换律 结合律 分配律 德?摩根律 B A B A I Y = B A B A Y I = 三. 概率的定义与性质 1.定义 对于E 的每一事件A 赋予一个实数,记为P(A),称为事件A 的概率. (1)非负性 P(A)≥0 ; (2)归一性或规范性 P(S)=1 ; (3)可列可加性 对于两两互不相容的事件A 1,A 2,…(A i A j =φ, i ≠j, i,j=1,2,…), P(A 1∪A 2∪…)=P( A 1)+P(A 2)+… 2.性质 (1) P(Φ) = 0 , 注意: A 为不可能事件 P(A)=0 .

概率论知识点总结

概率论知识点总结 第一章 随机事件及其概率 第一节 基本概念 随机实验:将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用 E 表示。 随机事件:在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随机事件,简称为事件。 不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。 必然事件:在试验中必然出现的事情,记为Ω。 样本点:随机试验的每个基本结果称为样本点,记作ω. 样本空间:所有样本点组成的集合称为样本空间. 样本空间用Ω表示. 一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件—单点集,复合事件—多点集 一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。 事件的关系与运算(就是集合的关系和运算) 包含关系:若事件 A 发生必然导致事件B 发生,则称B 包含A ,记为A B ?或B A ?。 相等关系:若A B ?且B A ?,则称事件A 与事件B 相等,记为A =B 。 事件的和:“事件A 与事件B 至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件A 与事件B 的和事件。记为 A ∪B 。 事件的积:称事件“事件A 与事件B 都发生”为A 与B 的积事件,记为A∩ B 或AB 。 事件的差:称事件“事件A 发生而事件B 不发生”为事件A 与事件B 的差事件,记为 A -B 。 用交并补可以表示为B A B A =-。 互斥事件:如果A ,B 两事件不能同时发生,即AB =Φ,则称事件A 与事件B 是互不相容事件或互斥事件。互斥时B A ?可记为A +B 。 对立事件:称事件“A 不发生”为事件A 的对立事件(逆事件),记为A 。对立事件的性质: Ω=?Φ=?B A B A ,。 事件运算律:设A ,B ,C 为事件,则有 (1)交换律:A ∪B=B ∪A ,AB=BA (2)结合律:A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC (3)分配律:A ∪(B∩C)=(A ∪B)∩(A ∪C) A(B ∪C)=(A∩B)∪(A∩C)= AB ∪AC (4)对偶律(摩根律):B A B A ?=? B A B A ?=? 第二节 事件的概率 概率的公理化体系: (1)非负性:P(A)≥0; (2)规范性:P(Ω)=1 (3)可数可加性: ????n A A A 21两两不相容时

概率统计第一章概率论的基础知识习题与答案

概率统计第一章概率论的基础知识习题与答案

概率论与数理统计 概率论的基础知识习题 一、选择题 1、下列关系正确的是( )。 A、0∈? B、{0} ?= ??D、{0} ?∈C、{0} 答案:C 2、设{}{} 2222 =+==+=,则( )。 P x y x y Q x y x y (,)1,(,)4 A、P Q? B、P Q< C、P Q?与P Q?都不对 D、4P Q= 答案:C 二、填空 1、6个学生和一个老师并排照相,让老师在正中间共有________种排法。 答案:6!720 = 2、5个教师分配教5门课,每人教一门,但教师甲只能教其中三门课,则不同的分配方法有____________种。 答案:72 3、编号为1,2,3,4,5的5个小球任意地放到编号为A、B、C、D、E、F的六个小盒子中, 概率论的基础知识第 1 页(共 19 页)

概率论的基础知识第 1 页(共 19 页)

不同单位,每单位1人。则分配方法有______种。 答案:(6543)360 ???= 9、平面上有12个点,其中任意三点都不在一条直线上,这些点可以确定_____________条不同的直线。 答案:66 10、编号为1,2,3,4,5的5个小球,任意地放到编号为A,B,C,D,E,F,的六个小箱子中,每个箱子中可放0至5个球,则不同的放法有___________种。 答案:56 三、问答 1、集合A有三个元素即{,,} =,集合A的非空子 A a b c 集共有多少个,并将它们逐个写出来。 答案:7个 a b c a b a c b c a b c {},{},{},{,},{,},{,},{,,} 2、设A,B,C,D为任意集合,化简下式 概率论的基础知识第 1 页(共 19 页)

概率论知识点总结

概率论知识点总结 第一章 随机事件及其概率 第一节 基本概念 随机实验:将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用 E 表示。 随机事件:在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随机事件,简称为事件。 不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。 必然事件:在试验中必然出现的事情,记为Ω。 、 样本点:随机试验的每个基本结果称为样本点,记作ω. 样本空间:所有样本点组成的集合称为样本空间. 样本空间用Ω表示. 一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件—单点集,复合事件—多点集 一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。 事件的关系与运算(就是集合的关系和运算) 包含关系:若事件 A 发生必然导致事件B 发生,则称B 包含A ,记为A B ?或B A ?。 相等关系:若A B ?且B A ?,则称事件A 与事件B 相等,记为A =B 。 ) 事件的和:“事件A 与事件B 至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件A 与事件B 的和事件。记为 A ∪B 。 事件的积:称事件“事件A 与事件B 都发生”为A 与B 的积事件,记为A∩ B 或AB 。 事件的差:称事件“事件A 发生而事件B 不发生”为事件A 与事件B 的差事件,记为 A -B 。 用交并补可以表示为B A B A =-。 互斥事件:如果A ,B 两事件不能同时发生,即AB =Φ,则称事件A 与事件B 是互不相容事件或互斥事件。互斥时B A ?可记为A +B 。 对立事件:称事件“A 不发生”为事件A 的对立事件(逆事件),记为A 。对立事件的性质: Ω=?Φ=?B A B A ,。 事件运算律:设A ,B ,C 为事件,则有 · (1)交换律:A ∪B=B ∪A ,AB=BA (2)结合律:A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC (3)分配律:A ∪(B∩C)=(A ∪B)∩(A ∪C) A(B ∪C)=(A∩B)∪(A∩C)= AB ∪AC (4)对偶律(摩根律):B A B A ?=? B A B A ?=?

概率统计第一章概率论的基础知识习题与答案

概率论与数理统计 概率论的基础知识习题 一、选择题 1、下列关系正确的是( )。 A 、0∈? B 、{0}?∈ C 、{0}?? D 、{0}?= 答案:C 2、设{ }{ } 22 22 (,)1,(,)4P x y x y Q x y x y =+==+=,则( )。 A 、P Q ? B 、P Q < C 、P Q ?与P Q ?都不对 D 、4P Q = 答案:C 二、填空 1、6个学生和一个老师并排照相,让老师在正中间共有________种排法。 答案:6!720= 2、5个教师分配教5门课,每人教一门,但教师甲只能教其中三门课,则不同的分配方法有____________种。 答案:72 3、编号为1,2,3,4,5的5个小球任意地放到编号为A 、B 、C 、D 、E 、F 的六个小盒子中,每一个盒至多可放一球,则不同的放法有_________种。 答案:()65432720????= 4、设由十个数字0,1,2,3,Λ ,9的任意七个数字都可以组成电话号码,则所有可能组成的电话号码的总数是_______________。 答案:7 10个 5、九名战士排成一队,正班长必须排在前头,副班长必须排在后头,共有_______________种不同的排法。 答案:77!5040P == 6、平面上有10个点,其中任何三点都不在一直线上,这些点可以确定_____个三角形。 答案:120 7、5个篮球队员,分工打右前锋,左前锋,中锋,左后卫右后卫5个位置共有_____________种分工方法? 答案:5!120= 8、6个毕业生,两个留校,另4人分配到4个不同单位,每单位1人。则分配方法有______种。

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《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》第二章基础知识小结

《概率论与数理统计》第二章基础知识小结

第二章、基础知识小结 一、 离散型分布变量分布函数及其分布律 1. 定义:),3,2,1(}{ i p x X P i i X 1x 2x 3x … k x … P 1p 2p 3p … k p … 2.分布律}{k p 的性质: (1);,2,1,0 k p k (2)11 k k p 3.离散型随机变量的分布函数: x x k k p x X P x F }{)( 4.分布函数F (X )的性质: (1)1)(0 x F (2))(x F 是不减函数,0)()(}{1221 x F x F x X x P (3)1)(,0)( F F ,即1)(lim ,0)(lim x f x f x x (4))(x F 右连续,即)()(lim )0(0 x F x x F x F x (5))()(}{}{}{a F b F a X P b X P b X a P )(1}{1}{a F a X P a X P 5.三种常见的离散型随机变量的概率分布

(1)0-1分布(),1(~p B X ) X 0 1 P p q (2)二项分布(),(~p n B X ) n k q p C k X P p k n k k n k ,,2,1,0,}{ (3)泊松分布()(~ P X ) ,,,2,1,0,! }{n k e k k X P p k k 二、连续型随机变量分布函数及其概率密度 1.连续型随机变量的分布函数即概率密度定义: dt t f x X P x F x )(}{)( 其中,)(x F 为X 的分布函数,)(x f 为X 的概率密度。 2.概率密度的性质 (1)0)( x f (2)1)( dx x f (3)dx x f a F b F b X a P b a )()()(}{ (4))()(x f x F 3.三种常见的连续型随机变量 (1)均匀分布(),(~b a U X ) 其他 ,0,1 )(b x a a b x f (2)指数分布()(~ E X )

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