2019概率论与数理统计-知识点例题讲解2
- 格式:ppt
- 大小:1.48 MB
- 文档页数:40
《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:nn n n n =⋅⋅⋅...Α所含样本点数:!1...)2()1(n n n n =⋅⋅-⋅-⋅n nn 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=⋅⋅836424)(1==∴A P A 2所含样本点数: 363423=⋅⋅C1696436)(2==∴A P A 3所含样本点数:4433=⋅C161644)(3==∴A P 注:由概率定义得出的几个性质: 1、0<P (A )<12、P(Ω)=1,P(φ) =0 §1.3 概率的加法法则定理: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:n n A A A A A A ⋂⋂⋂=⋃⋃⋃......2121 n n A A A A A A ⋃⋃⋃=⋂⋂⋂ (2121)§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。
第一章 随机事件及其概率一、随机事件及其运算 1. 样本空间、随机事件①样本点:随机试验的每一个可能结果,用ω表示; ②样本空间:样本点的全集,用Ω表示; 注:样本空间不唯一.③随机事件:样本点的某个集合或样本空间的某个子集,用A,B,C,…表示; ④必然事件就等于样本空间;不可能事件()∅是不包含任何样本点的空集; ⑤基本事件就是仅包含单个样本点的子集。
2. 事件的四种关系①包含关系:A B ⊂,事件A 发生必有事件B 发生; ②等价关系:A B =, 事件A 发生必有事件B 发生,且事件B 发生必有事件A 发生;③互不相容(互斥): AB =∅ ,事件A 与事件B 一定不会同时发生。
④互逆关系(对立):A ,事件A 发生事件A 必不发生,反之也成立;互逆满足A A AA ⎧⋃=Ω⎨=∅⎩注:互不相容和对立的关系(对立事件一定是互不相容事件,但互不相容事件不一定是对立事件。
) 3. 事件的三大运算①事件的并:A B ⋃,事件A 与事件B 至少有一个发生。
若AB =∅,则A B A B ⋃=+;②事件的交:A B AB ⋂或,事件A 与事件B 都发生; ③事件的差:-A B ,事件A 发生且事件B 不发生。
4. 事件的运算规律①交换律:,A B B A AB BA ⋃=⋃=②结合律:()(),()()A B C A B C A B C A B C ⋃⋃=⋃⋃⋂⋂=⋂⋂③分配律:()()(),()()()A B C A B A C A B C A B A C ⋃⋂=⋃⋂⋃⋂⋃=⋂⋃⋂ ④德摩根(De Morgan )定律:,A B AB AB A B⋃==⋃对于n 个事件,有1111,n ni i i i nni ii i A A A A ======二、随机事件的概率定义和性质1.公理化定义:设试验的样本空间为Ω,对于任一随机事件),(Ω⊂A A 都有确定的实值P(A),满足下列性质: (1) 非负性:;0)(≥A P (2) 规范性:;1)(=ΩP(3)有限可加性(概率加法公式):对于k 个互不相容事件k A A A ,,21 ,有∑∑===ki i ki i A P A P 11)()(.则称P(A)为随机事件A 的概率. 2.概率的性质 ①()1,()0P P Ω=∅= ②()1()P A P A =-③若A B ⊂,则()(),()()()P A P B P B A P B P A ≤-=-且 ④()()()()P A B P A P B P AB ⋃=+-()()()()()()()()P A B C P A P B P C P AB P BC P AC P ABC ⋃⋃=++---+注:性质的逆命题不一定成立的. 如 若),()(B P A P ≤则B A ⊂。
概率论与数理统计重点总结及例题解析(总15页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--概率论与数理统计重点总结及例题解析一:全概率公式和贝叶斯公式例:某厂由甲、乙、丙三个车间生产同一种产品,它们的产量之比为3:2:1,各车间产品的不合格率依次为8%,9%, 12% 。
现从该厂产品中任意抽取一件,求:(1)取到不合格产品的概率;(2)若取到的是不合格品,求它是由甲车间生产的概率。
(同步45页三、1)解:设A1,A2,A3分别表示产品由甲、乙、丙车间生产,B表示产品不合格,则A1,A2,A3为一个完备事件组。
P(A1)=1/2, P(A2)=1/3, P(A3)=1/6,P(B| A1)=,P(B| A2)=,P(B| A3)=。
由全概率公式P(B) = P(A1)P(B| A1)+ P(A2)P(B| A2)+ P(A3)P(B| A3) = 由贝叶斯公式:P(A1| B)=P(A1B)/P(B) = 4/9练习:市场上出售的某种商品由三个厂家同时供货,其供应量第一厂家为第二厂家的2倍,第二、三两厂家相等,而且第一、二、三厂家的次品率依次为2%,2%,4%。
若在市场上随机购买一件商品为次品,问该件商品是第一厂家生产的概率是多少(同步49页三、1)【】练习:设两箱内装有同种零件,第一箱装50件,有10件一等品,第二箱装30件,有18件一等品,先从两箱中任挑一箱,再从此箱中前后不放回地任取2个零件,求:(同步29页三、5)(1)取出的零件是一等品的概率;(2)在先取的是一等品的条件下,后取的仍是一等品的条件概率。
解:设事件i A ={从第i 箱取的零件},i B ={第i 次取的零件是一等品}(1)P(1B )=P(1A )P(1B |1A )+P(2A )P(1B |2A )=52301821501021=+ (2)P(1B 2B )=194.02121230218250210=+C C C C ,则P(2B |1B )=)()(121B P B B P = 二、连续型随机变量的综合题例:设随机变量X 的概率密度函数为⎩⎨⎧<<=othersx x x f 020)(λ求:(1)常数λ;(2)EX ;(3)P{1<X<3};(4)X 的分布函数F(x)(同步47页三、2)解:(1)由⎰⎰==∞+∞-201)(xdx dx x f λ得到λ=1/2 (2)3421)(22===⎰⎰∞+∞-dx x dx x xf EX (3)⎰⎰===<<31214321)(}31{xdx dx x f x P(4)当x<0时,⎰∞-==xdt x F 00)( 当0≤x<2时,⎰⎰⎰∞-∞-=+==xxx tdt dx dt t f x F 00241210)()( 当x ≥2时,F (x )=1故201()02412x F x x x x <⎧⎪⎪=≤<⎨⎪≥⎪⎩练习:已知随机变量X 的密度函数为⎩⎨⎧≤≤+=others x b ax x f 010)( 且E(X)=7/12。
《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(3)可列可加性:设n A A A ,,,21Λ是两两互不相容的事件,有∑===nk kn k kA P A P 11)()(Y (n 可以取∞)2.概率的一些重要性质:(i ) 0)(=φP(ii )若n A A A ,,,21Λ是两两互不相容的事件,则有∑===nk kn k kA P A P 11)()(Y (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 -+=⋃§4等可能概型(古典概型)等可能概型:试验的样本空间只包含有限个元素,试验中每个事件发生的可能性相同 若事件A包含k个基本事件,即}{}{}{2]1k i i i e e e A Y ΛY Y =,里个不同的数,则有中某,是,,k k n 2,1i i i ,21ΛΛ()中基本事件的总数包含的基本事件数S }{)(1j A n k e P A P kj i ===∑=§5.条件概率(1)(2) 定义:设A,B 是两个事件,且0)(>A P ,称)()()|(A P AB P A B P =为事件A 发生的条件下事件B 发生的条件概率(3)(4) 条件概率符合概率定义中的三个条件1。
《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 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 A ⊂ 称为事件A 与事件B 的和事件,指当且仅B}x x x { ∈∈=⋃或A B A 当A ,B 中至少有一个发生时,事件发生B A ⋃称为事件A 与事件B 的积事件,指当B}x x x { ∈∈=⋂且A B A A ,B 同时发生时,事件发生B A ⋂ 称为事件A 与事件B 的差事件,指当且仅B}x x x { ∉∈=且—A B A 当A 发生、B 不发生时,事件发生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φ=⋂B A 件B 不能同时发生,基本事件是两两互不相容的,则称事件A 与事件B 互为逆事件,又称事件且S =⋃B A φ=⋂B A 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BA 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 发生的次数称为A n 事件A 发生的频数,比值称为事件A 发生的频率n n A 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.概率满足下列条件:)(A P (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:设是两两互不相容的事件,有n A A A ,,,21 (可以取)∑===nk k n k k A P A P 11)()( n ∞2.概率的一些重要性质:(i )0)(=φP (ii )若是两两互不相容的事件,则有(可以取)n A A A ,,,21 ∑===nk knk kA P A P 11)()(n ∞(iii )设A ,B 是两个事件若,则,B A ⊂)()()(A P B P A B P -=-)A ()B (P P ≥(iv )对于任意事件A ,1)(≤A P (v ) (逆事件的概率))(1)(A P A P -=(vi )对于任意事件A ,B 有)()()()(AB P B P A P B A P -+=⋃§4等可能概型(古典概型)等可能概型:试验的样本空间只包含有限个元素,试验中每个事件发生的可能性相同若事件A 包含k 个基本事件,即,里}{}{}{2]1k i i i e e e A =个不同的数,则有中某,是,,k k n 2,1i i i ,21 ()中基本事件的总数包含的基本事件数S }{)(1j A n k e P A P kj i ===∑=§5.条件概率(1)定义:设A,B 是两个事件,且,称为事件A 发生的0)(>A P )()()|(A P AB P A B P =条件下事件B 发生的条件概率(2)条件概率符合概率定义中的三个条件1。
《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 A B 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A B {x x A或x B} 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 A B 发生A B {x x A且x B} 称为事件 A 与事件 B 的积事件,指当A,B 同时发生时,事件A B 发生A—B {x x A且x B} 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 A — B 发生A B ,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A B S A B ,则称事件 A 与事件 B 互为逆事件,又称事件 A 与事件 B 互为且对立事件2.运算规则交换律 A B B A A B B A结合律(A B) C A (B C) ( A B)C A(B C)分配律 A (B C)(A B) ( A C)A (B C)(A B)( A C)—徳摩根律 A B A B 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n称为事件AA 发生的频数,比值n nA 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P( A)满足下列条件:(1)非负性:对于每一个事件 A 0 P( A) 1(2)规范性:对于必然事件S P (S) 11(3)可列可加性:设A1, A2 , ,A是两两互不相容的事件,有nn nP A k ) P( A) ( (n可kk 1 k 1以取)2.概率的一些重要性质:(i )P( ) 0(ii )若A1, A2 , ,A是两两互不相容的事件,则有n Pn n( (n可以取)A k ) P( A )kk 1 k 1(iii )设A,B 是两个事件若 A B ,则P(B A) P( B) P( A) ,P( B) P(A) (iv)对于任意事件A,P(A) 1(v)P( A) 1 P(A) (逆事件的概率)(vi)对于任意事件A,B 有P(A B) P( A) P( B) P( A B)§4等可能概型(古典概型)等可能概型:试验的样本空间只包含有限个元素,试验中每个事件发生的可能性相同若事件 A 包含k 个基本事件,即{e i } {e } {e }A ,里1 i i k] 2,k是,中某个不同的数,则有i1 i 2, ,i k 1,2 nP( A)j k1P { eij}knA包含的基本事件数S中基本事件的总数§5.条件概率(1)定义:设A,B 是两个事件,且P( A) 0 ,称P( A B)P(B | A) 为事件 A 发生的条P(A)件下事件 B 发生的条件概率(2)条件概率符合概率定义中的三个条件。
02197.概率论与数理统计(二)-考前重点《概率论与数理统计(二)〉〉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第一章随机事件与概率1.事件的包含与相等、和事件的定义P3(二级重点)(单选、填空)2.积事件、差事件、互不相容事件、对立事件的定义P4-5(一级重点)(单选、填空)尤其是互不相容事件与对立事件的理解,务必记住。
3.古典概型的概率计算P9(一级重点)(填空)等可能概型中事件概率的计算:设在古典概型中,试验E共有n个基本事件,事件A包含了m个基本事件,则事件A的概率为P(A)mn4,概率的加法公式与减法公式(性质2与性质3)P11-12(二级重点)(单选、填空)力口法公式:P(AB)P(A)P(B)P(AB)减法公式:P(BA)P(B)P(AB)5.条件概率的定义及用法P14(二级重点)(单选、填空、计算)条件概率的公式:P(B|A)=P(AB)/P(A)或者P(A|B)P(AB),P(B)6,全概率公式的定义及用法(注意其需要满足的两个条件)P16(二级重点)(填空、计算)用全概率定理来解题的思路,从试验的角度考虑问题,一定是将试验分为两步做,将第一步试验的各个结果分为一些完备事件组A,A,…,A,然后在这每一事件下计算或给出某个事件B发生的条件概率,最后用全概率公式综合计算。
7.两个事件与三个事件独立性的定义及应用P19-21(一级重点)(单选、填空、计算)三个事件独立可以推出两两独立,但反之不然。
8.n重贝努利试验的描述及其概率求法P22(一级重点)(单选、填空、综合)在n重贝努利试验中,设每次试验中事件A的概率为p(0<p<1),则事件A恰好发生k次的概率为:P(k)C:p k(1-P)nk,k=0,1,2Ln第二章随机变量及其概率分布9.离散分布律的两个性质(非负性,归一性)及其应用P30(一级重点)(单选、填空)P k0,(k1,2.......)(非负性);p k1(归一k性)10.0-1分布、二项分布、泊松分布P32-34(二级重点)(单选、填空)牢记这三个常用离散分布的定义形式11.分布函数的定义及其性质P36-38(三级重点)(单选、填空)知道分布函数的含义是概率在一个区间得到累积形式,对它的性质要了解。
第二章 随机变量及其概率分布1. 离散型随机变量()01k K K KP X x p p ==≥⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 例1 设 ,则3.02.05.01=--=c------------------------------------------------------------------------------------------------ 8.知识点:离散型随机变量的分布律性质下列各表中可作为某随机变量分布律的是( ) A . B .C .D .答案:C解:A 事件概率不可能为负值 B ,D1i iP ≠∑返回:第二章 随机变量及其概率分布------------------------------------------------------------------------------------------------2.常见离散型随机变量(1)0—1分布:设X ~),1(p B ,则应用背景:一次抽样中,某事件A 发生的次数X ~),1(p B ,其中EX X P A P p ====)1()(例2 设某射手的命中率为p ,X 为其一次射击中击中目标的次数,则X ~),1(p B(2)二项分布:设X ~),(p n B ,则()(1),0,1,2,,k k n kn P X k C p p k n -==-=应用背景:n 次独立重复抽样中某事件A 发生的次数X ~),(p n B ,其中()p P A =为事件A 在一次抽样中发生的概率。
例3 某射手的命中率为0.8,X 为其5次射击中命中目标的次数,则X 取的可能值为5,,1,0 ,52()0.80.2k k k P X k C -==,即X ~)8.0,5(B记住:若X ~),(p n B ,则np EX =,)1(p np DX -=------------------------------------------------------------------------------------------------ 9.知识点:事件的关系及二项分布设每次试验成功的概率为)10(<<p p ,则在3次独立重复试验中至少成功一次的概率为( ) A .3)1(1p -- B .2)1(p p - C .213)1(p p C -D .32pp p ++答案:A解: 利用对立事件求解。
《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(3)可列可加性:设n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件,有∑===nk kn k kA P A P 11)()( (n 可以取∞)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∑===nk kn k kA P A P 11)()((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 -+=⋃§4等可能概型(古典概型)等可能概型:试验的样本空间只包含有限个元素,试验中每个事件发生的可能性相同 若事件A包含k个基本事件,即}{}{}{2]1k i i i e e e A =,里个不同的数,则有中某,是,,k k n 2,1i i i ,21 ()中基本事件的总数包含的基本事件数S }{)(1j A n k e P A P kj i ===∑= §5.条件概率(1) 定义:设A,B 是两个事件,且0)(>A P ,称)()()|(A P AB P A B P =为事件A 发生的条件下事件B 发生的条件概率(2) 条件概率符合概率定义中的三个条件1。
概率论与数理统计课后习题及答案第1章 三、解答题1.设P (AB ) = 0,则下列说法哪些是正确的? (1) A 和B 不相容; (2) A 和B 相容; (3) AB 是不可能事件; (4) AB 不一定是不可能事件; (5) P (A ) = 0或P (B ) = 0 (6) P (A – B ) = P (A ) 解:(4) (6)正确.2.设A ,B 是两事件,且P (A ) = 0.6,P (B ) = 0.7,问: (1) 在什么条件下P (AB )取到最大值,最大值是多少? (2) 在什么条件下P (AB )取到最小值,最小值是多少? 解:因为)()()()(B A P B P A P AB P -+≤,又因为)()(B A P B P ≤即.0)()(≤-B A P B P 所以(1) 当)()(B A P B P =时P (AB )取到最大值,最大值是)()(A P AB P ==0.6.(2)1)(=B A P 时P (AB )取到最小值,最小值是P (AB )=0.6+0.7-1=0.3.3.已知事件A ,B 满足)()(B A P AB P =,记P (A ) = p ,试求P (B ).解:因为)()(B A P AB P =,即)()()(1)(1)()(AB P B P A P B A P B A P AB P +--=-== ,所以.1)(1)(p A P B P -=-=4.已知P (A ) = 0.7,P (A – B ) = 0.3,试求)(AB P .解:因为P (A – B ) = 0.3,所以P (A )– P(AB ) = 0.3, P(AB ) = P (A )– 0.3, 又因为P (A ) = 0.7,所以P(AB ) =0.7– 0.3=0.4,6.0)(1)(=-=AB P AB P .5. 从5双不同的鞋子种任取4只,问这4只鞋子中至少有两只配成一双的概率是多少? 解:显然总取法有410C n=种,以下求至少有两只配成一双的取法k :法一:分两种情况考虑:15C k=24C 212)(C +25C 其中:2122415)(C C C 为恰有1双配对的方法数法二:分两种情况考虑:!2161815C C C k ⋅⋅=+25C其中:!2161815C C C ⋅⋅为恰有1双配对的方法数法三:分两种情况考虑:)(142815C C C k -=+25C其中:)(142815C C C -为恰有1双配对的方法数法四:先满足有1双配对再除去重复部分:2815C C k =-25C法五:考虑对立事件:410C k=-45C 412)(C其中:45C 412)(C 为没有一双配对的方法数法六:考虑对立事件:!4141618110410C C C C C k ⋅⋅⋅-=其中:!4141618110C C C C ⋅⋅⋅为没有一双配对的方法数所求概率为.2113410==C k p 6.在房间里有10个人,分别佩戴从1号到10号的纪念章,任取3人记录其纪念章的号码.求: (1) 求最小号码为5的概率; (2) 求最大号码为5的概率.解:(1) 法一:12131025==C C p ,法二:1213102513==A A C p (2) 法二:20131024==C C p ,法二:2013102413==A A C p 7.将3个球随机地放入4个杯子中去,求杯子中球的最大个数分别为1,2,3的概率. 解:设M 1, M 2, M 3表示杯子中球的最大个数分别为1,2,3的事件,则834)(3341==A M P , 1694)(324232=⨯=A C M P , 1614)(3143==C M P8.设5个产品中有3个合格品,2个不合格品,从中不返回地任取2个,求取出的2个中全是合格品,仅有一个合格品和没有合格品的概率各为多少?解:设M 2, M 1, M 0分别事件表示取出的2个球全是合格品,仅有一个合格品和没有合格品,则 3.0)(25232==C C M P ,6.0)(2512131==C C C M P ,1.0)(25221==C C M P9.口袋中有5个白球,3个黑球,从中任取两个,求取到的两个球颜色相同的概率.解:设M 1=“取到两个球颜色相同”,M 1=“取到两个球均为白球”,M 2=“取到两个球均为黑球”,则φ==2121M M M M M 且.所以.2813C C C C )()()()(282328252121=+=+==M P M P M M P M P10. 若在区间(0,1)内任取两个数,求事件“两数之和小于6/5”的概率.解:这是一个几何概型问题.以x 和y 表示任取两个数,在平面上建立xOy 直角坐标系,如图. 任取两个数的所有结果构成样本空间Ω = {(x ,y ):0 ≤ x ,y ≤ 1} 事件A =“两数之和小于6/5”= {(x ,y ) ∈ Ω : x + y ≤ 6/5} 因此2517154211)(2=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯-=Ω=的面积的面积A A P . 图?11.随机地向半圆220x ax y -<<(a 为常数)内掷一点,点落在半圆内任何区域的概率与区域的面积成正比,求原点和该点的连线与x 轴的夹角小于4π的概率.解:这是一个几何概型问题.以x 和y 表示随机地向半圆内掷一点的坐标,θ表示原点和该点的连线与x 轴的夹角,在平面上建立xOy 直角坐标系,如图.随机地向半圆内掷一点的所有结果构成样本空间 Ω={(x ,y ):220,20x ax y a x -<<<<}事件A =“原点和该点的连线与x 轴的夹角小于4π” ={(x ,y ):40,20,202πθ<<-<<<<x ax y a x }因此211214121)(222+=+=Ω=πππa aa A A P 的面积的面积.12.已知21)(,31)(,41)(===B A P A B P A P ,求)(B A P . 解:,1213141)()()(=⨯==A B P A P AB P ,6121121)|()()(=÷==B A P AB P B P.311216141)()()()(=-+=-+=AB P B P A P B A P 13.设10件产品中有4件不合格品,从中任取两件,已知所取两件产品中有一件是不合格品,则另一件也是不合格品的概率是多少?解:题中要求的“已知所取两件产品中有一件是不合格品,则另一件也是不合格品的概率”应理解为求“已知所取两件产品中至少有一件是不合格品,则两件均为不合格品的概率”。
概率论与数理统计例题和知识点总结概率论与数理统计是一门研究随机现象统计规律的学科,它在自然科学、工程技术、经济管理、社会科学等众多领域都有着广泛的应用。
下面将通过一些例题来帮助大家理解和掌握这门学科的重要知识点。
一、随机事件与概率随机事件是指在一定条件下,可能出现也可能不出现的事件。
概率则是衡量随机事件发生可能性大小的数值。
例 1:抛掷一枚均匀的硬币,求正面朝上的概率。
解:因为硬币只有正反两面,且质地均匀,所以正面朝上的概率为1/2。
知识点:古典概型中,事件 A 的概率 P(A) = A 包含的基本事件数/基本事件总数。
例 2:一个袋子里有 5 个红球和 3 个白球,从中随机取出一个球,求取出红球的概率。
解:袋子里一共有 8 个球,其中 5 个是红球,所以取出红球的概率为 5/8。
知识点:概率的性质:0 ≤ P(A) ≤ 1;P(Ω) = 1,P(∅)= 0。
二、条件概率与乘法公式条件概率是指在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。
例 3:已知在某疾病的检测中,阳性结果中真正患病的概率为 09,而总体人群中患病的概率为 001。
如果一个人的检测结果为阳性,求他真正患病的概率。
解:设 A 表示患病,B 表示检测结果为阳性。
则 P(A) = 001,P(B|A) = 09,P(B|A')= 1 P(B|A) = 01。
根据全概率公式:P(B) =P(A)×P(B|A) + P(A')×P(B|A')= 001×09 +099×01 ≈ 0108。
再根据贝叶斯公式:P(A|B) = P(A)×P(B|A) / P(B) = 001×09 /0108 ≈ 0083。
知识点:条件概率公式:P(B|A) = P(AB) / P(A);乘法公式:P(AB) = P(A)×P(B|A)。
三、独立性如果两个事件的发生与否互不影响,那么称它们是相互独立的事件。
2019年4⽉全国⾃考概率论与数理统计答案详解19页word 2019年4⽉⾼等教育⾃学考试《概率论与数理统计》(经管类)答案解析课程代码:04183⼀、单项选择题(本⼤题共10⼩题,每⼩题2分,共20分)1.甲,⼄两⼈向同⼀⽬标射击,A表⽰“甲命中⽬标”,B表⽰“⼄命中⽬标”,C表⽰“命中⽬标”,则C=()A.AB.BC.ABD.A∪B【答案】D【解析】“命中⽬标”=“甲命中⽬标”或“⼄命中⽬标”或“甲、⼄同时命中⽬标”,所以可表⽰为“A∪B”,故选择D.【提⽰】注意事件运算的实际意义及性质:(1)事件的和:称事件“A,B⾄少有⼀个发⽣”为事件A与B的和事件,也称为A 与B的并A∪B或A+B.性质:①,;②若,则A∪B=B.(2)事件的积:称事件“A,B同时发⽣”为事件A与B的积事件,也称为A与B的交,记做F=A∩B或F=AB.性质:①,;②若,则AB=A.(3)事件的差:称事件“A发⽣⽽事件B不发⽣”为事件A与B的差事件,记做A-B.性质:①;②若,则;③.(4)事件运算的性质(i)交换律:A∪B=B∪A, AB=BA;(ii)结合律:(A∪B)∪C=A∪(B∪C), (AB)C=A(BC);(iii)分配律:(A∪B)∩C=(A∩C)∪(B∩C)(A∩B)∪C=(A∪C)∩(B∪C).(iv)摩根律(对偶律),2.设A,B是随机事件,,P(AB)=0.2,则P(A-B)=()A.0.1B.0.2C.0.3D.0.4【答案】A【解析】,,故选择A.【提⽰】见1题【提⽰】(3).3.设随机变量X的分布函数为F(X)则()A.F(b-0)-F(a-0)B.F(b-0)-F(a)C.F(b)-F(a-0)D.F(b)-F(a)【答案】D【解析】根据分布函数的定义及分布函数的性质,选择D.详见【提⽰】. 【提⽰】1.分布函数定义:设X为随机变量,称函数,为的分布函数.2.分布函数的性质:①0≤F(x)≤1;②对任意x1,x2(x1< x2),都有;③F(x)是单调⾮减函数;④,;⑤F(x)右连续;⑥设x为f(x)的连续点,则f′(x)存在,且F′(x)=f(x).3.已知X的分布函数F(x),可以求出下列三个常⽤事件的概率:①;②,其中a③.4.设⼆维随机变量(X,Y)的分布律为0 1 20 1 0 0.1 0.2 0.4 0.3 0则()A.0B.0.1C.0.2D.0.3【答案】D【解析】因为事件,所以,= 0 + 0.1 + 0.2 = 0.3故选择D【提⽰】1.本题考察⼆维离散型随机变量的边缘分布律的求法;2.要清楚本题的三个事件的概率为什么相加:因为三事件是互不相容事件,⽽互不相容事件的概率为各事件概率之和.5.设⼆维随机变量(X,Y)的概率密度为,则()A.0.25B.0.5C.0.75D.1【答案】A【解析】积分区域D:0<X≤0.5,0<Y≤1,所以故选择A.【提⽰】1.⼆维连续型随机变量的概率密度f(x,y)性质:①f(x,y)≥0;②;③若f(x,y)在(x,y)处连续,则有,因⽽在f(x,y)的连续点(x,y)处,可由分布函数F(x,y)求出概率密度f(x,y);④(X,Y)在平⾯区域D内取值的概率为.2.⼆重积分的计算:本题的⼆重积分的被积函数为常数,根据⼆重积分的⼏何意义可⽤简单⽅法计算:积分值=被积函数0.5×积分区域⾯积0.5.6.设随机变量X的分布律为X﹣2 0 2P 0.4 0.3 0.3则E(X)=()A.﹣0.8B.﹣0.2C.0D.0.4【答案】B【解析】E(X)=(﹣2)×0.4+0×0.3+2×0.3=﹣0.2故选择B.【提⽰】1.离散型⼀维随机变量数学期望的定义:设随机变量的分布律为,1,2,….若级数绝对收敛,则定义的数学期望为.2.数学期望的性质:①E(c)=c,c为常数;②E(aX)=aE(x),a为常数;③E(X+b)=E(X+b)=E(X)+b,b为常数;④E(aX+b)=aE(X)+b,a,b为常数.7.设随机变量X的分布函数为,则E(X)=()A. B. C. D.【答案】C【解析】根据连续型⼀维随机变量分布函数与概率密度的关系得,所以,=,故选择C.【提⽰】1.连续型⼀维随机变量概率密度的性质①;②;③;④;⑤设x为的连续点,则存在,且.2.⼀维连续型随机变量数学期望的定义:设连续型随机变量X的密度函数为,如果⼴义积分绝对收敛,则随机变量的数学期望为.8.设总体X服从区间[,]上的均匀分布(),x1,x2,…,x n为来⾃X的样本,为样本均值,则A. B. C. D.【答案】C【解析】,,⽽均匀分布的期望为,故选择C.【提⽰】1.常⽤的六种分布(1)常⽤离散型随机变量的分布(三种):X0 1概率q pA.两点分布①分布列②数学期望:E(X)=P③⽅差:D(X)=pq.B.⼆项分布:X~B(n,p)①分布列:,k=0,1,2,…,n;②数学期望: E(X)=nP③⽅差: D(X)=npq.C.泊松分布:X~①分布列:,0,1,2,…②数学期望:③⽅差:=(2)常⽤连续型随机变量的分布(三种):A.均匀分布:X~①密度函数:,②分布函数:,③数学期望:E(X)=,④⽅差:D(X)=.B.指数分布:X~①密度函数:,②分布函数:,③数学期望:E(X)=,④⽅差:D(X)=.C.正态分布(A)正态分布:X~①密度函数:,-∞+∞②分布函数:③数学期望:=,④⽅差:=,⑤标准化代换:若X~,,则~.(B)标准正态分布:X~①密度函数:,-∞+∞②分布函数:,-∞+∞③数学期望:E(X)=0,④⽅差:D(X)=1.2.注意:“样本”指“简单随机样本”,具有性质:“独⽴”、“同分布”.9.设x1,x2,x3,x4为来⾃总体X的样本,且,记,,,,则的⽆偏估计是()A. B. C. D.【答案】A【解析】易知,,故选择A.【提⽰】点估计的评价标准:(1)相合性(⼀致性):设为未知参数,是的⼀个估计量,是样本容量,若对于任意,有,则称为的相合(⼀致性)估计.(2)⽆偏性:设是的⼀个估计,若对任意,有则称为的⽆偏估计量;否则称为有偏估计.(3)有效性设,是未知参数的两个⽆偏估计量,若对任意有样本⽅差,则称为⽐有效的估计量.若的⼀切⽆偏估计量中,的⽅差最⼩,则称为的有效估计量.10.设总体~,参数未知,已知.来⾃总体的⼀个样本的容量为,其样本均值为,样本⽅差为,,则的置信度为的置信区间是()A.,B.,C.,D.【答案】A【解析】查表得答案.【提⽰】关于“课本p162,表7-1:正态总体参数的区间估计表”记忆的建议:①表格共5⾏,前3⾏是“单正态总体”,后2⾏是“双正态总体”;②对均值的估计,分“⽅差已知”和“⽅差未知”两种情况,对⽅差的估计“均值未知”;③统计量顺序:, t, x2, t, F.⼆、填空题(本⼤题共15⼩题,每⼩题2分,共30分)11.设A,B是随机事件,P (A)=0.4,P (B)=0.2,P (A∪B)=0.5,则P (AB)= _____.【答案】0.1【解析】由加法公式P (A∪B)= P (A)+ P (B)-P (AB),则P (AB)= P (A)+ P (B)-P (A∪B)=0.1故填写0.1.12.从0,1,2,3,4五个数字中不放回地取3次数,每次任取⼀个,则第三次取到0的概率为________.【答案】【解析】设第三次取到0的概率为,则故填写.【提⽰】古典概型:(1)特点:①样本空间是有限的;②基本事件发⽣是等可能的;(2)计算公式.13.设随机事件A与B相互独⽴,且,则________.【答案】0.8【解析】因为随机事件A与B相互独⽴,所以P (AB)=P (A)P (B)再由条件概率公式有=所以,故填写0.8.【提⽰】⼆随机事件的关系(1)包含关系:如果事件A发⽣必然导致事件B发⽣,则事件B包含事件A,记做;对任何事件C,都有,且;(2)相等关系:若且,则事件A与B相等,记做A=B,且P (A)=P (B);(3)互不相容关系:若事件A与B不能同时发⽣,称事件A与B互不相容或互斥,可表⽰为=,且P (AB)=0;(4)对⽴事件:称事件“A不发⽣”为事件A的对⽴事件或逆事件,记做;满⾜且.显然:①;②,.(5)⼆事件的相互独⽴性:若, 则称事件A, B相互独⽴;性质1:四对事件A与B,与B,A与,与其⼀相互独⽴,则其余三对也相互独⽴;性质2:若A, B相互独⽴,且P (A)>0, 则.14.设随机变量服从参数为1的泊松分布,则________.【答案】【解析】参数为泊松分布的分布律为,0,1,2,3,…因为,所以,0,1,2,3,…,所以=,故填写.15.设随机变量X的概率密度为,⽤Y表⽰对X的3次独⽴重复观察中事件出现的次数,则________.【答案】【解析】因为,则~,所以,故填写.【提⽰】注意审题,准确判定概率分布的类型.16.设⼆维随机变量(X,Y)服从圆域D: x2+ y2≤1上的均匀分布,为其概率密度,则=_________.【答案】【解析】因为⼆维随机变量(X,Y)服从圆域D:上的均匀分布,则,所以故填写.【提⽰】课本介绍了两种重要的⼆维连续型随机变量的分布:(1)均匀分布:设D为平⾯上的有界区域,其⾯积为S且S>0,如果⼆维随机变量(X,Y)的概率密度为,则称(X,Y)服从区域D上的均匀分布,记为(X,Y)~.(2)正态分布:若⼆维随机变量(X,Y)的概率密度为。
疑难解析系统(概率论与数理统计中的疑难问题)目录第一章事件与概率………………………………………………3-4第二章条件概率与独立性………………………………………5-6第三章随机变量及其分布………………………………………7-8第四章多维随机变量及其分布…………………………………9-10第五章数字特征…………………………………………………11-14第六章数理统计的基本概念……………………………………15-17第七章参数估计…………………………………………………18-21第八章假设检验…………………………………………………22-23第一章 概率论基本概念1.什么是统计规律性?什么是随机现象?答 在一定条件下发生,其结果是多样的,因而在现象发生前不能预知确切结果的不确定现象,其结果在大量重复试验中呈现出一种规律性. 由于这种规律是根据统计数据分析出来的,因而称为统计规律性。
在一次试验或观察中结果不能预先确定,而在大量重复试验中结果具有统计规律性的现象称为随机现象. 随机现象是概率论与数理统计的主要研究对象.2.如何理解互逆事件与互斥事件?答 如果两个事件A 与B 必有一个发生,且至多有一个发生,则、A B 为互逆事件. B A =.如果两个事件A 与B 不能同时发生,则、A B 为互斥事件.如考试及格与不及格是互逆也是互斥的,但考试70分和80分互斥却不互逆. 区别互逆与互斥的关键是,当样本空间只有两个事件时,两事件才可能互逆. 而互斥适用于多个事件的情形. 互斥事件的特征是,在一次试验中两者可以都不发生,而互逆事件必发生一个且至多发生一个.3.如何用已知事件来表达与其有关的其它事件?答 首先要了解所讨论试验中事件的构成,所需表达事件与已知事件的关系,然后运用这些关系与运算法则将事件表达出来.例如,设S 为事件05x ≤≤,A 为事件12x ≤≤,B 为事件02x ≤≤,则 02x ≤≤为事件B 或A B U ,12x ≤≤为事件A 或BA ,25x <≤为事件S B -或B ,01x ≤<为B A -.4.样本空间与必然事件之间有什么关系?答 样本空间是随机试验E 的所有可能结果的集合,而必然事件是指随机试验中一定会出现的结果. 虽然在一次试验中只有样本空间的一个元素发生,但在把样本空间视作一个整体时,我们说它在每次试验中都发生了. 因此,可以说样本空间是必然事件.5.在什么情况下,随机事件A 的频率可以作为它的概率的近似值? 答 随机事件A 的频率()n f A 反映事件A 在多次重复试验中发生的频繁程度. 当n 增大时,频率在概率()P A 附近摆动. 因此,每一个从独立重复试验中测得的频率,都可以作为概率()P A 的近似值. 而且,一般n 越大,近似程度越好.事实上,当n 增大时,频率大量集中于包含()P A 的一个小区间. 任选区间中一值作为概率的近似值,称为统计概率. 在解题时,当n 较大时,可取统计概率为()/A P A n n ≈.6.概率是否可以看做频率的极限?答 这样理解是不恰当的. 因为如上题所述,当n →∞时,()n f A 在()P A 附近摆动,与高等数学中极限的N ε-概念是不同的. 由于概率是随机现象的可能性的赋值,对于任给的0ε>,存在偶然的因素,可能找不到()N ε,从而得不到|()()|n f A P A ε-<.7.怎样理解古典概型的等可能假设?答 等可能性是古典概型的两大假设之一,有了这两个假设,给直接计算概率带来了很大的方便. 但在事实上,所讨论问题是否符合等可能假设,一般不是通过实际验证,而往往是根据人们长期形成的“对称性经验”作出的. 例如,骰子是正六面形,当质量均匀分布时,投掷一次,每面朝上的可能性都相等;装在袋中的小球,颜色可以不同,只要大小和形状相同,摸出其中任一个的可能性都相等. 因此,等可能假设不是人为的,而是人们根据对事物的认识——对称性特征而确认的.8.概率为0的事件是否为不可能事件?概率为1的事件是否为必然事件?答 有关概念:不可能事件φ的概率为0,即()0P φ=,但其逆不真;同样,必然事件Ω的概率()1P Ω=,但其逆也不真。
概率论与数理统计知识点总结(免费超详细版) 题目:概率论与数理统计知识点总结摘要本文总结了概率论和数理统计方面的基础知识,涉及概率分布、参数估计、假设检验、卡方检验、多元分析等。
对这些知识点的理解和了解可以帮助人们更好地分析和利用数据,促进数据分析的发展。
关键词:概率论,数理统计,概率分布,参数估计,假设检验,卡方检验,多元分析正文1.概率论概率论是数理统计中一门重要科学,它是一门数学研究现实世界事件发生的规律性、可预测性及不确定性的学科。
在概率论中,我们引入了诸如概率、期望和方差等概念,用来描述和推断某种随机现象的发生。
2.概率分布概率分布是在给定的实际情况下随机变量取值的概率分布。
典型的概率分布包括正态分布、泊松分布和二项分布。
此外,也有一些联合分布,例如协方差、共轭先验、贝叶斯估计等。
3.参数估计参数估计是根据样本数据估计总体参数的统计方法。
它涉及到将总体参数估计为样本参数的过程,通常使用最大似然估计、贝叶斯估计和假定测试等方法。
4.假设检验假设检验是基于统计学原理,用来评估某一假设是否真实存在的方法。
其中包括t检验、F检验、Z检验等,它们之间的区别在于所使用的抽样分布不同。
5.卡方检验卡方检验是一种统计检验,用于直接检验某个抽样值是否遵循某种理论分布。
卡方检验可以根据观察到的抽样数据和理论分布之间的差异来衡量分布概率值的有效性。
6.多元分析多元分析是一种分析不同变量之间交互影响的统计方法。
它包括多元回归分析、多元判别分析、因子分析等,能够帮助我们了解多个变量之间的关系。
结论本文总结了概率论和数理统计方面的基础知识,包括概率分布、参数估计、假设检验、卡方检验和多元分析等。
了解这些知识点可以帮助人们更好地分析和利用数据,促进数据分析的发展。
概率论和数理统计方面的知识点在实际应用中有着重要作用。
概率论可以帮助研究人员对随机现象进行建模、分析和推断,其中包括使用概率分布建立统计模型和估计参数,并使用假设检验和卡方检验来检验假设,以及用多元分析来推断不同变量之间的关系。