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概率论与数理统计必考知识点一、随机事件和概率1、 随机事件及其概率运算律名称 表达式交换律A B B A +=+ BA AB =结合律 C B A C B A C B A ++=++=++)()( ABC BC A C AB ==)()(分配律 AC AB C B A ±=±)( ))(()(C A B A BC A ++=+德摩根律B A B A =+ B A AB +=2、概率的定义及其计算公式名称公式表达式 求逆公式 )(1)(A P A P -= 加法公式 )()()()(AB P B P A P B A P -+=+条件概率公式 )()()(A P AB P A B P =乘法公式 )()()(A B P A P AB P = )()()(B A P B P AB P =全概率公式∑==ni iiA B P A P B P 1)()()(贝叶斯公式 （逆概率公式） ∑∞==1)()()()()(i ijj j j A B P A P A B P A P B A P伯努力概型公式 n k p p C k P k n kk n n ,1,0,)1()(=-=-两件事件相互独立相应公式)()()(B P A P AB P =；)()(B P A B P =；)()(A B P A B P =；1)()(=+A B P A B P ；1)()(=+A B P A B P二、随机变量及其分布1、分布函数性质)()(b F b X P =≤ )()()(a F b F b X a P -=≤<2、 散型随机变量分布名称 分布律0–1分布),1(p B 1,0,)1()(1=-==-k p p k X P k k二项分布),(p n Bn k p p C k X P k n kk n ,,1,0,)1()( =-==-泊松分布)(λP,2,1,0,!)(===-k k ek X P kλλ几何分布)(p G,2,1,0,)1()(1=-==-k p p k X P k超几何分布),,(n M N H),min(,,1,,)(M n l l k C C C k X P nNkn MN k M +===--3..续型随机变量分布名称密度函数 分布函数均匀分布),(b a U⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其他,0,1)(b x a ab x f⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<≤--<=b x b x a a b a x a x x F ,1,,0)(指数分布)(λE⎪⎩⎪⎨⎧>=-其他,00,)(x e x f x λλ⎩⎨⎧≥-<=-0,10,0)(x e x x F xλ 正态分布),(2σμN+∞<<∞-=--x ex f x 222)(21)(σμσπ ⎰∞---=xt t ex F d21)(222)(σμσπ标准正态分布)1,0(N+∞<<∞-=-x ex x 2221)(πϕ⎰∞---=xt t ex F d21)(222)(σμσπ三、多维随机变量及其分布1、离散型二维随机变量边缘分布 ∑∑======⋅jjijjii i py Y x X P x X P p ),()(∑∑======⋅iiijjij j py Y x X P y Y P p ),()(2、离散型二维随机变量条件分布2,1,)(),()(=========⋅i P p y Y P y Y x X P y Y x X P p jij j j i j i j i2,1,)(),()(=========⋅j P p x X P y Y x X P x X y Y P p i ij i j i i j i j3、连续型二维随机变量( X ,Y )的分布函数⎰⎰∞-∞-=x ydvdu v u f y x F ),(),(4、连续型二维随机变量边缘分布函数与边缘密度函数 分布函数：⎰⎰∞-+∞∞-=xX dvdu v u f x F ),()( 密度函数：⎰+∞∞-=dv v x f x f X ),()( ⎰⎰∞-+∞∞-=yY dudv v u f y F ),()( ⎰+∞∞-=du y u f y f Y ),()(5、二维随机变量的条件分布 +∞<<-∞=y x f y x f x y f X X Y ,)(),()( +∞<<-∞=x y f y x f y x f Y Y X ,)(),()(四、随机变量的数字特征1、数学期望离散型随机变量：∑+∞==1)(k k k p x X E 连续型随机变量：⎰+∞∞-=dx x xf X E )()(2、数学期望的性质(1)为常数C ,)(C C E = )()]([X E X E E = )()(X CE CX E =(2))()()(Y E X E Y X E ±=± b X aE b aX E ±=±)()( )()()(1111n n n n X E C X E C X C X C E +=+ (3)若XY 相互独立则：)()()(Y E X E XY E = (4))()()]([222Y E X E XY E ≤ 3、方差：)()()(22X E X E X D -= 4、方差的性质(1)0)(=C D 0)]([=X D D )()(2X D a b aX D =± 2)()(C X E X D -<(2)),(2)()()(Y X Cov Y D X D Y X D ±+=± 若XY 相互独立则：)()()(Y D X D Y X D +=± 5、协方差：)()(),(),(Y E X E Y X E Y X Cov -= 若XY 相互独立则：0),(=Y X Cov6、相关系数：)()(),(),(Y D X D Y X Cov Y X XY ==ρρ 若XY 相互独立则：0=XY ρ即XY 不相关7、协方差和相关系数的性质(1))(),(X D X X Cov = ),(),(X Y C o v Y X C o v =(2)),(),(),(2121Y X Cov Y X Cov Y X X Cov +=+ ),(),(Y X a b C o v d bY c aX Cov =++8、常见数学分布的期望和方差分布 数学期望方差0-1分布),1(p B p)1(p p - 二行分布),(p n B np)1(p np -泊松分布)(λP λλ几何分布)(p G p1 21pp -超几何分布),,(n M N H N M n1)1(---N mN N M N M n均匀分布),(b a U 2b a + 12)(2a b - 正态分布),(2σμN μ2σ指数分布)(λEλ1 21λ五、大数定律和中心极限定理1、切比雪夫不等式若,)(,)(2σμ==X D X E 对于任意0>ξ有2)(})({ξξX D X E X P ≤≥-或2)(1})({ξξX D X E X P -≥<-2、大数定律：若n X X 1相互独立且∞→n 时，∑∑==−→−ni iDni i X E nX n11)(11(1)若n X X 1相互独立，2)(,)(i i i i X D X E σμ==且M i ≤2σ则：∑∑==∞→−→−ni iPni i n X E nX n11)(),(11(2)若n X X 1相互独立同分布，且i i X E μ=)(则当∞→n 时：μ−→−∑=Pn i i X n 11 3、中心极限定理(1)独立同分布的中心极限定理：均值为μ，方差为02>σ的独立同分布时，当n 充分大时有：)1,0(~1N n n XY nk kn −→−-=∑=σμ(2)拉普拉斯定理：随机变量),(~)2,1(p n B n n =η则对任意x 有： ⎰∞--+∞→Φ==≤--xt n x x dtex p np np P )(21})1({lim 22πη(3)近似计算：)()()()(11σμσμσμσμσμn n a n n b n n b n n Xn n a P b Xa P nk knk k-Φ--Φ≈-≤-≤-=≤≤∑∑==六、数理统计1、总体和样本总体X 的分布函数)(x F 样本),(21n X X X 的联合分布为)(),(121k nk n x F x x x F =∏=2、统计量(1)样本平均值：∑==ni i X nX 11(2)样本方差：∑∑==--=--=ni i ni i X n X n X X n S 122122)(11)(11(3)样本标准差：∑=--=ni i X X n S 12)(11(4)样本k 阶原点距： 2,1,11==∑=kXn A ni ki k(5)样本k 阶中心距：∑==-==ni k ik k k X XnM B 13,2,)(1(6)次序统计量：设样本),(21n X X X 的观察值),(21n x x x ，将n x x x 21,按照由小到大的次序重新排列，得到)()2()1(n x x x ≤≤≤ ，记取值为)(i x 的样本分量为)(i X ，则称)()2()1(n X X X ≤≤≤ 为样本),(21n X X X 的次序统计量。
概率论与数理统计重点笔记
概率论与数理统计是数学中的重要分支，它涉及到随机现象的
规律性和统计规律的研究。
在学习概率论与数理统计时，重点笔记
可以包括以下内容：
1. 概率论的基本概念，包括样本空间、随机事件、事件的概率、事件的运算规律等内容。
重点理解事件的概率定义、概率的性质和
概率的运算法则。
2. 随机变量及其分布，重点掌握随机变量的定义、离散随机变
量和连续随机变量的概念，以及它们的分布律、密度函数、分布函
数等。
还要重点理解常见的离散分布（如二项分布、泊松分布）和
连续分布（如正态分布、指数分布）。
3. 大数定律和中心极限定理，重点掌握大数定律和中心极限定
理的表述和应用，理解随机变量序列的收敛性质，以及大样本时样
本均值的渐近正态性质。
4. 参数估计，包括点估计和区间估计的基本概念和方法，重点
理解最大似然估计、矩估计等常用的参数估计方法。
5. 假设检验，理解假设检验的基本思想、原理和步骤，掌握显著性水平、拒绝域、接受域等相关概念，重点理解假设检验的错误类别和势函数的概念。
6. 相关性和回归分析，重点理解相关系数、回归方程、残差分析等内容，掌握相关性和回归分析的基本原理和方法。
总之，在学习概率论与数理统计的过程中，重点笔记应该围绕着基本概念、常用分布、极限定理、参数估计、假设检验和回归分析展开，全面理解这些内容并掌握其应用是十分重要的。
希望以上内容能够帮助你更好地理解概率论与数理统计。
浙江⼤学概率论与数理统计第4版课后答案及笔记浙江⼤学《概率论与数理统计》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解第1章 概率论的基本概念1.1 复习笔记⼀、随机事件1事件间的关系（见表1-1-1）表1-1-1 事件间的关系2事件的运算设A，B，C为事件，则有：（1）交换律：A∪B＝B∪A；A∩B＝B∩A；（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）德摩根律：；。
⼆、频率与概率概率的性质（1）若A⊂B，则P（B－A）＝P（B）－P（A）与P（B）≥P（A）（2）（逆事件的概率）P（A＿）＝1－P（A）；（3）（加法公式）P（A∪B）＝P（A）＋P（B）－P（AB）；推⼴：对于任意n个事件A1，A2，…，A n，三、等可能概型（古典概型）计算公式四、条件概率1乘法定理（1）乘法公式：若P（A）＞0，则P（AB）＝P（B|A）P（A）。
（2）若P（A1A2…A n－1）＞0，则有2全概率公式和贝叶斯公式（1）全概率公式P（A）＝P（A|B1）P（B1）＋P（A|B2）P（B2）＋…＋P（A|B n）P（B n）（2）贝叶斯公式注：全概率公式和贝叶斯公式的最简单形式五、独⽴性1两个事件独⽴（1）P（AB）＝P（A）P（B）（2）两个定理①若P（A）＞0，A，B相互独⽴，则P（B|A）＝P（B），反之同样。
②若事件A与B独⽴，则A与B＿独⽴，A＿与B独⽴，A＿与B＿独⽴。
2三个事件独⽴设A，B，C是三个事件，如果满⾜等式则称A，B，C两两独⽴，若也成⽴，则A，B，C相互独⽴。
3n个事件独⽴设A1，A2，…，A n是n（n≥2）个事件，∀1≤i＜j＜k＜…≤n，则A1，A2，…，A n相互独⽴。
考研数学《概率论与数理统计》知识点总结第一章概率论的基本概念定义：随机试验E的每个结果样本点组成样本空间S，S的子集为E的随机事件，单个样本点为基本事件．事件关系：1．A⊂B，A发生必导致B发生．2．A Y B和事件，A，B至少一个发生，A Y B发生．3．A I B记AB积事件，A，B同时发生，AB发生．4．A－B差事件，A发生，B不发生，A－B发生．5．A I B=Ø，A与B互不相容(互斥)，A与B不能同时发生，基本事件两两互不相容．6．A Y B=S且A I B=Ø，A与B互为逆事件或对立事件，A与B中必有且仅有一个发生，记B=ASA-=．事件运算：交换律、结合律、分配率略．德摩根律：BABA IY=，BABA YI=．概率：概率就是n趋向无穷时的频率，记P(A)．概率性质: 1．P(Ø)=0．2．(有限可加性)P(A1Y A2Y…Y A n)=P(A1)+P(A2)+…+P(A n)，A i互不相容．3．若A⊂B，则P(B－A)=P(B)－P(A)．4．对任意事件A，有)A(1)A(PP-=．5．P(A Y B)=P(A)+P(B)－P(AB)．泊松分布：记X~π（λ），!}{kekXPkλλ-==，Λ,2,1,0=k．泊松定理：!)1(limkeppCkknkknnλλ--∞→=-，其中λ=np．当20≥n，05.0≤p应用泊松定理近似效果颇佳．随机变量分布函数：}{)(xXPxF≤=，+∞<<∞-x．)()(}{1221xFxFxXxP-=≤<．连续型随机变量：⎰∞-=x ttfxF d)()(，X为连续型随机变量，)(x f为X的概率密度函数，简称概率密度．概率密度性质：1．0)(≥xf；2．1d)(=⎰+∞∞-xxf；3．⎰=-=≤<21d)()()(}{1221xxxxfxFxFxXxP；4．)()(xfxF='，f(x)在x点连续；5．P{X=a}=0．均匀分布：记X~U(a，b)；⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其它，，1)(bxaabxf；⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤--<=bxbxaabaxaxxF，，，1)(．性质：对a≤c<c+l≤b，有abllcXcP-=+≤<}{指数分布：⎪⎩⎪⎨⎧>=-其它，，1)(xexfxθθ；⎩⎨⎧>-=-其它，，1)(xexFxθ．无记忆性：}{}{tXPsXtsXP>=>+>．正态分布：记),(~2σμNX；]2)(ex p[21)(22σμσπ--=xxf；ttxF x d]2)(ex p[21)(22⎰∞---=σμσπ．性质：1．f(x)关于x=μ对称，且P{μ-h<X≤μ}=P{μ<X≤μ+h}；2．有最大值f(μ)=(σπ2)-1．标准正态分布：]2exp[21)(2xx-=πϕ；⎰∞--=Φx ttx d]2ex p[21)(2π．即μ=0，σ=1时的正态分布X~N(0，1)性质：)(1)(xxΦ-=-Φ．正态分布的线性转化：对),(~2σμNX有)1,0(~NXZσμ-=；且有)(}{}{)(σμσμσμ-Φ=-≤-=≤=xxXPxXPxF．正态分布概率转化：)()(}{1221σμσμ-Φ--Φ=≤<xxxXxP；1)(2)()(}{-Φ=-Φ-Φ=+<<-ttttXtPσμσμ．3σ法则：P=Φ(1)－Φ(-1)=68.26%；P=Φ(2)－Φ(-2)=95.44%；P=Φ(3)－Φ(-3)=99.74%，P多落在(μ-3σ，μ+3σ)内．上ɑ分位点：对X~N(0，1)，若zα满足条件P{X>zα}=α，0<α<1，则称点zα为标准正态分布的上α分位点．常用0.001 0.005 0.01 0.025 0.05 0.10上ɑ分位点：3.090 2.576 2.326 1.960 1.645 1.282Y服从自由度为1的χ2分布：设X密度函数f X(x)，+∞<<∞-x，若Y=X2，则⎪⎩⎪⎨⎧≤>-+=)]()([21)(yyyfyfyyf XXY，，若设X~N(0，1)，则有⎪⎩⎪⎨⎧≤>=--21)(221yyeyyfyY，，π定理：设X密度函数f X(x)，设g(x)处处可导且恒有g′(x)>0(或g′(x)<0)，则Y=g(X)是连续型随机变量，且有⎩⎨⎧<<'=其他，，)()]([)(βαyyhyhfyf XYh(y)是g(x)的反函数；①若+∞<<∞-x，则α=min{g(−∞)，g(+∞)}，β=max{g(−∞)，g(+∞)}；②若f X(x)在[a，b]外等于零，g(x)在[a，b]上单调，则α=min{g(a)，g(b)}，β=max{g(a)，g(b)}．应用：Y=aX+b~N(aμ+b，(|a|σ)2)．第二章多维随机变量及其分布二维随机变量的分布函数：分布函数(联合分布函数)：)}(){(),(yYxXPyxF≤≤=I，记作：},{yYxXP≤≤．),(),(),(),(},{112112222121yxFyxFyxFyxFyYyxXxP+--=≤<≤<．F（x，y）性质：1．F（x，y）是x和y的不减函数，即x2>x1时，F（x2，y）≥F（x1，y）；y2>y1时，F（x，y2）≥F（x，y1）．2．0≤F（x，y）≤1且F（−∞，y）=0，F（x，−∞）=0，F（−∞，−∞）=0，F（+∞，+∞）=1．3．F（x+0，y）=F（x，y），F（x，y+0）=F（x，y），即F（x，y）关于x右连续，关于y也右连续．4．对于任意的(x1，y1)，(x2，y2)，x2>x1，y2>y1，有P{x1<X≤x2，y1<Y≤y2}≥0．离散型（X，Y）：≥ijp，111=∑∑∞=∞=ijjip，ijyyxxpyxFii∑∑=≤≤),(．连续型（X，Y）：vuvufyxF y x dd),(),(⎰⎰∞-∞-=．f(x，y)性质：1．f(x，y)≥0．2．1),(dd),(=∞∞=⎰⎰∞∞-∞∞-Fyxyxf．3．yxyxfGYXPG⎰⎰=∈dd),(}),{(．4．若f(x，y)在点(x，y)连续，则有),(),(2yxfyxyxF=∂∂∂．n维：n维随机变量及其分布函数是在二维基础上的拓展，性质与二维类似．边缘分布：F x(x)，F y(y)依次称为二维随机变量（X，Y）关于X和Y的边缘分布函数，F X(x)=F(x，∞)，F Y(y)=F(∞，y)．离散型：*ip和j p*分别为（X，Y）关于X和Y的边缘分布律，记}{1iijjixXPpp==∑=∞=*，}{1jijijyYPpp==∑=∞=*．连续)(xfX ，)(yfY为（X，Y）关于X和Y的边缘密度函数，记型：⎰∞∞-=yy x f x f X d ),()(，⎰∞∞-=xy x f y fYd ),()(．二维正态分布：]})())((2)([)1(21exp{121),(2222212121212221σμσσμμρσμρρσπσ-+-------=y y x x y x f ．记(X ，Y )~N (μ1，μ2，σ12，σ22，ρ)]2)(exp[21)(21211σμσπ--=x x f X ，∞<<∞-x ．]2)(exp[21)(22222σμσπ--=y y f Y ，∞<<∞-y ．离散型条件分布律： jij j j i j i p p y Y P y Y x X P y Y x X P *=======}{},{}{．*=======i ij i j i i j p p x X P y Y x X P x X y Y P }{},{}{．连续型条件分布： 条件概率密度：)(),()(y f y x f y x f Y Y X =|| 条件分布函数：x y f y x f y Y x X P y x F xY Y X d )(),(}{)(⎰∞-==≤=||| )(),()(x f y x f x y f X X Y =||y x f y x f x X y Y P x y F yX X Y d )(),(}{)(⎰∞-==≤=|||含义：当0→ε时，)|(d )|(}|{||y x F x y x f y Y y x X P Y X xY X =≈+≤<≤⎰∞-ε．均匀分布：若⎪⎩⎪⎨⎧∈=其他,0),(,1),(Gy x Ay x f ，则称(X ，Y)在G 上服从均匀分布．独立定若P {X ≤x ，Y ≤y }=P {X ≤x }P {Y ≤y }，即F (x ，y )=F x (x )F y (y )，则称随机变量X 和Y 是相互独立的．义：独立条件或可等价为：连续型：f(x，y)=f x(x)f y(y)；离散型：P{X=x i，Y=y j}=P{X=x i}P{Y=y j}．正态独立：对于二维正态随机变量（X，Y），X和Y相互对立的充要条件是：参数ρ=0．n维延伸：上述概念可推广至n维随机变量，要注意的是边缘函数或边缘密度也是多元(1~n-1元)的．定理：设（X1，X2，…，X m）和（Y1，Y2，…，Y n）相互独立，则X i和Y j相互独立．又若h，g是连续函数，则h（X1，X2，…，X m）和g（Y1，Y2，…，Y n）相互独立．Z=X +Y分布：若连续型(X，Y)概率密度为f(x，y)，则Z=X+Y为连续型且其概率密度为⎰∞∞-+-=yyyzfzfYXd),()(或⎰∞∞-+-=xxzxfzfYXd),()(．f X和f Y的卷积公式：记⎰∞∞-+-==yyfyzfzfffYXYXYXd)()()(*⎰∞∞--=xxzfxfYXd)()(，其中除继上述条件，且X和Y相互独立，边缘密度分别为f X(x)和f Y(y)．正态卷积：若X和Y相互独立且X~N(μ1，σ12)，记Y~N(μ2，σ22)，则对Z=X+Y有Z~N(μ1+μ2，σ12+σ22)．1．上述结论可推广至n个独立正态随机变量．2．有限个独立正态随机变量的线性组合仍服从正态分布．伽马分布： 记),(~θαΓX ，0>α，0>θ．⎪⎩⎪⎨⎧>Γ=--其他，，00)(1)(1x e x x f x θαααθ，其中⎰+∞--=Γ01d )(te t t αα．若X 和Y 独立且X ~Γ(α，θ)，记Y ~Γ(β，θ)，则有X+Y~Γ(α+β，θ)．可推广到n 个独立Γ分布变量之和．XYZ =：⎰∞∞-=xxz x f x z f X Y d ),()(，若X 和Y 相互独立，则有⎰∞∞-=xxz f x f x z f Y X X Y d )()()(．XYZ =分布： ⎰∞∞-=x xzx f x z f XY d ),(1)(，若X 和Y 相互独立，则有⎰∞∞-=x xz f x f x z f Y X XY d )()(1)(．大小分布：若X 和Y 相互独立，且有M =max{X ，Y }及N =min{X ，Y }，则M 的分布函数：F max (z )=F X (z )F Y (z )，N 的分布函数：F min (z )=1－[1－F X (z )][1－F Y (z )]，以上结果可推广到n 个独立随机变量的情况．第四章 随机变量的数字特征数学期望：简称期望或均值，记为E (X )；离散型：kkk p x X E ∑=∞=1)(．连续型：⎰∞∞-=xx xf X E d )()(．定理： 设Y 是随机变量X 的函数：Y =g (X )(g 是连续函数)． 1．若X 是离散型，且分布律为kk k p x g Y E )()(1∑=∞=． 2．若X 是连续型，概率密度为⎰∞∞-=xx f x g Y E d )()()(．P{X=x k}=p k，则：f(x)，则：定理推广：设Z是随机变量X，Y的函数：Z=g(X，Y)(g是连续函数)．1．离散型：分布律为P{X=x i，Y=y j}=p ij，则：ijjiijpyxgZE),()(11∑∑=∞=∞=．2．连续型：⎰⎰∞∞-∞∞-=yxyxfyxgZE dd),(),()(期望性质：设C是常数，X和Y是随机变量，则：1．E(C)=C．2．E(CX)=CE(X)．3．E(X+Y)=E(X)+E(Y)．4．又若X和Y相互独立的，则E(XY)=E(X)E(Y)．方差：记D(X)或Var(X)，D(X)=Var(X)=E{[X－E(X)]2}．标准差(均方差)：记为σ(X)，σ(X)= ．通式：22)]([)()(XEXEXD-=．kkkpXExXD21)]([)(-∑=∞=，⎰∞∞--=xxfxExXD d)()]([)(2．标准化变量：记σμ-=xX*，其中μ=)(XE，2)(σ=XD，*X称为X的标准化变量．)(*=XE，1)(*=XD．方差性质：设C是常数，X和Y1．D(C)=0．2．D(CX)=C2D(X)，D(X+C)=D(X)．3．D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{(X－E(X))(Y－)(xD是随机变量，则：E(Y))}，若X，Y相互独立D(X+Y)=D(X)+D(Y)．4．D(X)=0的充要条件是P{X=E(X)}=1．正态线性变换：若),(~2iiiNXσμ，i C是不全为0的常数，则),(~22112211iiniiininnCCNXCXCXCσμ∑∑+++==Λ．切比雪夫不等式：22}{εσεμ≤≥-XP或221}{εσεμ-≥<-XP，其中)(X E=μ，)(2XD=σ，ε为任意正数．协方差：记)]}()][({[),Cov(YEYXEXEYX--=．X与Y的相关系数：)()(),Cov(YDXDYXXY=ρ．D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)，Cov(X，Y)=E(XY)－E(X)E(Y)．性质：1．Cov(aX，bY)=ab Cov(X，Y)，a，b是常数．2．Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y)．系数性质：令e=E[(Y－(a+bX))2]，则e取最小值时有)()1(]))([(22minYDXbaYEeXYρ-=+-=，其中)()(XEbYEa-=，)(),Cov(0XDYXb=．1．|ρXY|≤1．2．|ρXY|=1的充要条件是：存在常数a，b使P{Y=a+bX}=1．|ρXY|越大e越小X和Y线性关系越明显，当|ρXY|=1时，Y=a+bX；反之亦然，当ρXY=0时，X和Y不相关．X和Y相互对立，则X和Y不相关；但X和Y不相关，X和Y不一定相互独立．定义：k阶矩(k阶原点矩)：E(X k )．n维随机变量X i的协方差矩阵：⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nnnnnncccccccccΛMMMΛΛ212222111211C，),Cov(jiijXXc==E{[X i－E(X i)][X j－E(X j)]}．k+l阶混合矩：E(X k Y l )．k阶中心矩：E{[X－E(X)] k }．k+l阶混合中心矩：E{[X－E(X)]k[Y－E(Y)]l}．n维正态分布：)}()(21ex p{det)2(1),,,(1T221μXCμXC---=-nnxxxfπΛ，T21T21),,,(),,,(nnxxxμμμΛΛ==μX．性质：1．n维正态随机变量(X1，X2，…，X n)的每一个分量X i (i=1，2，…，n)都是正态随机变量，反之，亦成立．2．n维随机变量(X1，X2，…，X n)服从n维正态分布的充要条件是X1，X2，…，X n的任意线性组合l1X1+l2X2+…+l n X n服从一维正态分布(其中l1，l2，…，l n不全为零)．3．若(X1，X2，…，X n)服从n维正态分布，且Y1，Y2，…，Y k是X j (j=1，2，…，n)的线性函数，则(Y1，Y2，…，Y k)也服从多维正态分布．4．若(X1，X2，…，X n)服从n维正态分布，则“X i 相互独立”与“X i 两两不相关”等价．第五章大数定律及中心极限定理弱大数定理：若X1，X2，…是相互独立并服从同一分布的随机变量序列，且E(Xk)=μ，则对任意ε>0有11lim1=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∑=∞→εμknknXnP或→μPX，knkXnX11=∑=．定义：Y1，Y2，…，Y n ，…是一个随机变量序列，a是一个常数．若对任意ε>0，有1}|{|lim=<-∞→εaYPnn则称序列Y1，Y2，…，Y n ，…依概率收敛于a．记aY Pn−→−伯努利大数定理：对任意ε>0有1lim=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∞→εpnfP An或lim=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥-∞→εpnfP An．其中f A是n次独立重复实验中事件A发生的次数，p是事件A在每次试验中发生的概率．中心定理设X1,X2,…,Xn,…相互独立σμnnXknk)(1-∑=N(0，1)或nXσμ-~N(0，1)或X~N(μ，n2σ)．~近似的极限定理一：并服从同一分布，且E(Xk)=μ，D(Xk)=σ2 >0，则n→∞时有定理二：设X1,X2,…,Xn,…相互独立且E(X k)=μ k，D(X k)=σk2 >0，若存在δ>0使n→∞时，}|{|1212→-∑+=+δδμkknknXEB，则nknkknkBX)(11μ==∑-∑~N(0，1)，记212knknBσ=∑=．定理三：设),(~p n bnη，则n→∞时，Npnpnpn~)1()(--η(0，1)，knknX1=∑=η．第六章样本及抽样分布定义：总体：全部值；个体：一个值；容量：个体数；有限总体：容量有限；无限总体：容量无限．定义：样本：X1,X2,…,X n 相互独立并服从同一分布F的随机变量，称从F得到的容量为n的简单随机样本．频率直方图：图形：以横坐标小区间为横坐标：数据区间（大区间下限比最小数据值稍小，上限比最大数据值稍大；小区间：均分大区间，组图形特点：外轮廓接近宽，纵坐标为高的跨越横轴的几个小矩形．距Δ=大区间/小区间个数；小区间界限：精度比数据高一位）．于总体的概率密度曲线．纵坐标：频率/组距（总长度：<1/Δ；小区间长度：频率/组距）．定义：样本p分位数：记x p，有1．样本x i中有np个值≤x p．2．样本中有n(1－p)个值≥x p．箱线图：x p选择：记⎪⎩⎪⎨⎧∈+∉=++NnpxxNnpxxnpnpnpp当，当，][211)()()1]([．分位数x0.5，记为Q2或M，称为样本中位数．分位数x0.25，记为Q1，称为第一四分位数．分位数x0.75，记为Q3，称为第三四分位数．图形：图形特点：M为数据中心，区间[min，Q1]，[Q1，M]，[M，Q3]，[Q3，max]数据个数各占1/4，区间越短数据密集．四分位数间距：记IQR=Q3－Q1；若数据X<Q1－1.5IQR 或X>Q3+1.5IQR，就认为X是疑似异常值．抽样分布：样本平均值：iniXnX11=∑=样本方差：)(11)(11221212XnXnXXnSiniini-∑-=-∑-===样本标准2SS=样本k阶kinikXnA11=∑=，k≥1样本k阶kinikXXnB)(11-∑==，k≥2min Q1 M Q3 max差： (原点)矩：中心矩：经验分布函数： )(1)(x S nx F n =，∞<<∞-x ．)(x S 表示F 的一个样本X 1,X 2,…,X n 中不大于x 的随机变量的个数．自由度为n 的χ2分布： 记χ2~χ2（n ），222212nX X X +++=Λχ，其中X 1,X 2,…,X n 是来自总体N (0，1)的样本．E (χ2 )=n ，D (χ2 )=2n ． χ12+χ22~χ2（n 1+n 2）． ⎪⎩⎪⎨⎧>Γ=--其他，，00)2(21)(2122y e x n y f y n n ．χ2分布的分位点： 对于0<α<1，满足αχχαχα==>⎰∞y y f n P n )(222d )()}({，则称)(2n αχ为)(2n χ的上α分位点．当n 充分大时(n >40)，22)12(21)(-+≈n z n ααχ，其中αz 是标准正态分布的上α分位点．自由度为n 的t 分布：记t ~t (n )，n Y Xt /=， 其中X~N (0，1)，Y~χ2(n )，X ，Y 相互独立．2)1(2)1(]2[]2)1([)(+-+Γ+Γ=n n t n n n t h π h (t )图形关于t =0对称；当n充分大时，t 分布近似于N (0，1)分布．t 分布对于0<α<1，满足ααα==>⎰∞t t h n t t P n t )(d )()}({，则称)(n tα为)(n t 的上α的分位点：分位点．由h(t)对称性可知t1－α(n)=－tα(n)．当n>45时，tα(n)≈zα，zα是标准正态分布的上α分位点．自由度为(n1，n2)的F分布：记F~F(n1，n2)，21nVnUF=，其中U~χ2(n1)，V~χ2(n2)，X，Y相互独立．1/F~F(n2，n1)⎪⎩⎪⎨⎧>+ΓΓ+Γ=+-其他，，]1)[2()2()](2)([)(2)(21211)2(221212111xnynnnynnnny nnnnψF分布的分位点：对于0<α<1，满足αψαα==>⎰∞yynnFFPnnF),(2121d)()},({，则称),(21n nFα为),(21nnF的上α分位点．重要性质：F1－α(n1，n2)=1/Fα(n1，n2)．定理一：设X1,X2,…,X n 是来自N(μ，σ2)的样本，则有),(~2nNXσμ，其中X是样本均值．定理二：设X1,X2,…,X n 是来自N(μ，σ2)的样本，样本均值和样本方差分别记为X，2S，则有1．)1(~)1(222--nSnχσ；2．X与2S相互独立．定理三：设X1,X2,…,X n 是来自N(μ，σ2)的样本，样本均值和样本方差分别记为X，2S，则有)1(~--ntnSXμ．定理设X1,X2,…,X n1与X，Y，21S，22S，则有四： Y 1,Y 2,…,Y n 2分别是来自N (μ1，σ12)和N (μ2，σ22)的样本，且相互独立．设这两个样本的样本均值和样本方差分别记为 1．)1,1(~2122212221--n n F S Sσσ．2．当σ12=σ22=σ2时，)2(~)()(21121121-++-----n n t nn S Y X w μμ，其中2)1()1(212222112-+-+-=n n S n S n S w，2wwS S=．第七章 参数估计定义：估计量：),,,(ˆ21nX X X Λθ，估计值：),,,(ˆ21nx x x Λθ，统称为估计．矩估计法： 令)(llX E =μ=li n i l X n A 11=∑=(kl ,,2,1Λ=)(k 为未知数个数)联立方程组，求出估计θˆ． 设总体X均值μ及方差σ2都存在，则有X A ==1ˆμ，212212122)(11ˆX X n X X n A A i n i i n i -∑=-∑=-===σ．最大似然估计法：似然函数：离散：);()(1θθini x p L =∏=或连续：);()(1θθini x f L =∏=，)(θL 化简可去掉与θ无关的因式项． θˆ即为)(θL 最大值，可由方程0)(d d=θθL 或0)(ln d d=θθL 求得．当多个未知参数θ1，θ1，…，θk时：可由方程组0d d=L iθ或0ln d d=L iθ（k i ,,2,1Λ=）求得．最大似然估计的不变性：若u=u(θ)有单值反函数θ=θ(u)，则有)ˆ(ˆθuu=，其中θˆ为最大似然估计．截尾样本取样：定时截尾样本：抽样n件产品，固定时间段t0内记录产品个体失效时间(0≤t1≤t2≤…≤t m≤t0)和失效产品数量．定数截尾样本：抽样n件产品，固定失效产品数量数量m记录产品个体失效时间(0≤t1≤t2≤…≤t m)．结尾样本最大似然估计：定数截尾样本：设产品寿命服从指数分布X~e（θ），θ即产品平均寿命．产品t i时失效概率P{t=t i}≈f(t i)d t i，寿命超过t m的概率θm tmettF-=>}{，则)(}){()(1imimnmmntPttFCL=-∏>=θ，化简得)(1)(m t sm eL---=θθθ，由0)(lndd=θθL得：m t s m)(ˆ=θ，其中s(t m)=t1+t2+…+t m+(n－m)t m，称为实验总时间．定时截尾样本：与定数结尾样本讨论类似有s(t0)=t1+t2+…+t m+(n－m)t0，)(01)(t sm eL---=θθθ，m t s)(ˆ0=θ，．无偏性：估计量),,,(ˆ21nXXXΛθ的)ˆ(θE存在且θθ=)ˆ(E，则称θˆ是θ的无偏估计量．有效性：),,,(ˆ211nXXXΛθ与),,,(ˆ212nXXXΛθ都是θ的无偏估计量，若)ˆ()ˆ(21θθDD≤，则1ˆθ较2ˆθ有效．相合性：设),,,(ˆ21nXXXΛθθ的估计量，若对于任意0>ε有1}|ˆ{|lim=<-∞→εθθPn，则称θˆ是θ的相合估计量．置信区间：αθθθ-≥<<1)},,,(),,,({2121nnXXXXXXPΛΛ，θ和θ分别为置信下限和置信上限，则),(θθ是θ的一个置信水平为α-1置信区间，α-1称为置信水平，10<<α．正态设X1，枢轴量W W分布a，b不等其中样本置信区间：X2，…，X n是来自总体X~N(μ，σ2)的样本，则有μ的置信区间：式置信水平置信区间)1,0(~NnXσμ-⇒ασμα-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<-12znXP⇒)(2ασznX±zα/2为上α分位点θ置信区间的求解：1．先求枢轴量：即函数W=W(X1，X2，…，X n；θ)，且函数W的分布不依赖未知参数．如上讨论标注2．对于给定置信水平α-1，定出两常数a，b使P{a<W<b}=α-1，从而得到置信区间．(0－1)分布p 的区间估计：样本容量n>50时，⇒--∞→)1,0(~)1()(lim NpnpnpXnn{}⇒-≈<--αα1)1()(2zpnpnpXnP)2()(222222<++-+XnpzXnpznαα⇒若令22αzna+=，)2(22αzXnb+-=，2X nc=，则有置信区间(aacbb2)4(2---，aacbb2)4(2-+-）．单侧置信区间：若αθθ-≥>1}{P或αθθ-≥<1}{P，称(θ，∞)或(∞-，θ)是θ的置信水平为α-1的单侧置信区间．正态总体均值、方差的置信区间与单侧置信限（置信水平为α-1）待估其他枢轴量W的分布置信区间单侧置信限一个正态总体μσ2已知)1,0(~NnXZσμ-=)(2ασznX±ασμznX+=，ασμznX-=μσ2未知)1(~--=ntnSXtμ⎪⎭⎫⎝⎛±2αtnSXαμtnSX+=，αμtnSX-=σ2μ未知)1(~)1(2222--=nSnχσχ⎪⎪⎭⎫⎝⎛---2212222)1(,)1(ααχχSnSn2122)1(αχσ--=Sn，222)1(αχσSn-=两个正态总体μ1－μ2σ12，σ22已知)1,0(~)(22212121NnnYXZσσμμ+---=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+±-2221212nnzYXσσα2221212122212121nnzYXnnzYXσσμμσσμμαα+--=-++-=-μ1－μ2σ12=σ22=σ2未知)2(~)()(21121121-++---=--nntnnSYXtwμμ2)1()1(212222112-+-+-=nnSnSnSw()12112--+±-nnStYXwα2wwSS=121121121121----+--=-++-=-nnStYXnnStYXwwααμμμμσ12/σ22μ1，μ2未知)1,1(~2122212221--=nnFSSFσσ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-212221222211,1ααFSSFSSασσ-=1222122211FSS，ασσFSS122212221=单个总体X ~N (μ，σ2)，两个总体X ~N (μ1，σ12)，Y ~N (μ2，σ22)．第八章 假设实验定义： H 0：原假设或零假设，为理想结果假设；H 1：备择假设，原假设被拒绝后可供选择的假设．第Ⅰ类错误：H 0实际为真时，却拒绝H 0．第Ⅱ类错误：H 0实际为假时，却接受H 0．显著性检验：只对犯第第Ⅰ类错误的概率加以控制，而不考虑第Ⅱ类错误的概率的检验．P {当H 0为真拒绝H 0}≤α，α称为显著水平．拒绝域：取值拒绝H 0．临界点：拒绝域边界．双边假设检验：H 0：θ=θ0，H 1：θ≠θ0．右边检验：H 0：θ≤θ0，H 1：θ>θ0．左边检验：H 0：θ≥θ0，H 1：θ<θ0． 正态总体均值、方差的检验法(显著性水平为α)原假设H 0 备择假设H 1 检验统计量 拒绝域 1 σ2已知 μ≤μ0 μ>μ0 nX Z σμ0-=z ≥z αμ≥μ0 μ<μ0 z ≤－z α μ=μ0μ≠μ0 |z |≥z α/2 2 σ2未知 μ≤μ0 μ>μ0 nS X t 0μ-=t ≥t α(n －1)μ≥μ0μ<μ0 t ≤－t α(n －1) μ=μ0 μ≠μ0 |t |≥t α/2(n －1) 3σ1，σ2 已μ1－μ1－222121n n Y X Z σσδ+--=z ≥z α μ1－μ1－z ≤－z α μ1－μ1－|z |≥z α/2 4 σ12μ1－μ1－1211--+--=nn S Y X t w δt ≥t α(n 1+n 2－2)=σ22μ1－μ1－2)1()1(212222112-+-+-=n n S n S n S wt ≤－t α(n 1+n 2－2) μ1－μ1－|t |≥t α/2(n 1+n 2－2) 5 μ未知 σ2≤σ02 σ2>σ02 2022)1(σχSn -=χ2≥χα2(n －1) σ2≥σ02 σ2<σ02χ2≤χ21－α(n －1) σ2=σ02 σ2≠σ02χ2≥χ2α/2(n －1)或χ2≤χ21－α/2(n －1) 6 μ1，μ2 未知 σ12≤σ22σ12>σ22 2221S S F =F ≥F α(n 1－1，n 2－1) σ12≥σ22σ12<σ22F ≤F 1－α(n 1－1，n 2－1)σ12=σ22σ12≠σ22F ≥F α/2(n 1－1，n 2－1)或F ≤F 1－α/2(n 1－1，n 2－1) 7 成对 数据μD ≤0 μD >0 nS D t D 0-=t ≥t α(n －1)μD ≥0μD <0 t ≤－t α(n －1) μD =0μD ≠0|t |≥t α－2(n －1)检验方法选择： 主要是逐对比较法（成对数据）跟两个正态总体均值差的检验的区别，如上表即7跟3、4的区别，成对数据指两样本X 和Y 之间存在一一对应关系，而3和4一般指X 和Y 相互对立，但针对同一实体．关系： 置信区间与假设检验之间的关系：未知参数的置信水平为1－α的置信区间与显著水平为α的接受域相同．定义：施行特征函数(OC函数)：β(θ)=Pθ(接受H0)．功效函数：1－β(θ)．功效：当θ*∈H1时，1－β(θ*)的值．。
第一章 概率论的基本概念随机试验：1.可以在相同的条件下重复进行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个结果会出现样本空间：随机试验E 的所有可能结果组成的集合称为E 的样本空间，记为S 随机事件：试验E 的样本空间S 的子集，简称事件基本事件：由一个样本点（E 的每个结果）组成的单点集 频率：事件A 发生次数和试验次数的比值n A /n ，记作f n (A)概率：对事件A 赋予实数，P(A) 非负性，规范性，可列可加性性质i P(∅)=0.性质ii(有限可加性) 若A1,A2,…,An 是两两互不相容的事件，则有P(A 1⋃A 2⋃…⋃A n )=P (A 1)+P (A 2)+⋯+P(A n ).性质iii 设A,B 是两个事件，若A ⊂B,则有P(B-A)=P(B)-P(A);P(B)≥P(A). 性质iv 对于任一事件A,P(A)≤1.性质v(逆事件的概率) 对于任一事件A,有P(A )=1-P(A).性质vi(加法公式) 对于任意两事件 A,B 有P(A ⋃B)=P(A)+P(B)-P(AB). 古典概型：样本空间只包含有限个元素，每个基本事件可能性相同A 的对立事件A̅及其概率：也称逆事件 两个互不相容事件的和事件的概率：两事件不能同时发生，概率的有限可加性 概率的加法定理：P(A ⋃B )=P(A)+P(B)-P(AB)条件概率：在事件A 发生的条件下事件B 发生的P(B|A)=P(AB)P(A).概率的乘法公式：P(ABC)=P(C|AB)P(B|A)P(A) 全概率公式：P (A )=∑P (A |B i )n i=1P(B i ) B i 是试验E 的S 的划分，A 为E 的事件 贝叶斯公式：P (B i |A )=P(A|B i )P(B i )∑P(A|B j )P(B j )nj=1,i=1,2,…,n.事件的独立性：P(AB)=P(A)P(B)，互相独立与互不相容不能同时成立设n 个事件，如果对于其中任意2个，任意3个，…，任意n 个事件的积事件的概率都等于各事件概率之积，则称n 个事件相互独立实际推断原理：概率很小的事件在一次实验中实际上几乎是不发生的第二章 随机变量及其分布随机变量：设E 的样本空间S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S 上的单值函数，称随机变量分布函数：X 是随机变量，x 是任意实数，F (x )=P {X ≤x },−∞<x <∞称为X 的分布函数任意实数x 1,x 2(x 1<x 2),有 P {x 1<X ≤x 2}=P {X ≤x 2}−P {X ≤x 1}=F (x 2)−F(x 1) 基本性质：不减函数，0≤F(x)≤1且F(-∞)=0,F(∞)=1离散型随机变量：全部可能取到的值是有限个或可列无限多个其分布律： P {X =x k }=p k ,k =1,2,… 连续性随机变量:F (x )=∫f(t)dt x−∞ 非负可积函数f (x )概率密度：f(x)性质：f (x )≥0;∫f (x )dx ∞−∞=1伯努利试验：试验E 只有两个可能结果：A 及A（0−1）分布： P {X =k }=p k (1−p)1−k ,k =0,1 (0<p <1) 记为X ～b(1,p) n 重伯努利试验：将伯努利试验E 独立重复地进行n 次，以C i 为A 或A ，i=1,2,…,n.独立：P (C 1C 2…C n )=P (C 1)P (C 2)…P(C n )二项分布：P {X =k }=(n k )p k (1−p)n−k ,k =0,1,2,…,n. 记为X ～b(n,p) 泊松分布：P {X =k }=λk e −λk!,k =0,1,2,…,λ是常数，记为X ～π(λ)指数分布：f (x )={1θe −xθ,x >00,otherwise,记为X ～η(θ)均匀分布：f (x )={1b−a ,a <x <b,0,otherwise.,记为X ～U(a,b)正态分布：f (x )=√2πσ−(x−μ)22σ2,-∞<x<∞，其中μ,σ（σ>0）是常数，记作X ～N （μ，σ2）标准正态分布：X ～N(0,1)，概率密度为φ(x)，分布函数为Φ(x) 引理：若X ～N(μ，σ2)，则Z =X−μσ~N(0,1)随机变量函数的分布：Y=g(X)，分布函数法（先求分布函数，再对分布函数求导）第三章 多维随机变量及其分布二维随机变量（X ，Y ）：设X=X(e),Y=Y(e)是定义在样本空间S 上的随机变量构成的向量 （X ，Y ）的分布函数：联合分布函数：F (x,y )=P {(X ≤x )∩(Y ≤y )}≝P{X ≤x,Y ≤y}边缘分布函数：F X (x )=P {X ≤x }=P {X ≤x,Y <∞}=F(x,∞),F Y (y )=F(∞,y) 离散型随机变量（X ，Y ）的分布律：P{X =x i ,Y =y j }=p ij ,i,j =1,2,… 联合分布律 连续型随机变量（X ，Y ）的概率密度：f(x,y) 联合概率密度1. f (x,y )≥02. ∫∫f(x,y)dxdy ∞−∞=F (∞,∞)=1∞−∞3. 设G 是xOy 平面上的区域，点(X,Y)落在G 内的概率为∬f(x,y)dxdyG . 4. 若f(x,y)在点(x,y)连续，则有∂2yF(x,y)∂x ∂y=f(x,y)离散型随机变量（X ，Y ）的边缘分布律：P {X =x i }=∑p ij ∞i=0,i =1,2,…, Y 一样 连续型随机变量（X ，Y ）的边缘概率密度：f X (x )=∫f(x,y)dy ∞−∞,Y 一样 条件分布函数：F X|Y (x |y )=P {X ≤x |Y =y }=∫f(x,y)f X (x)dy y −∞ 在Y=y 条件下X 的条件分布函数条件分布律：P {X =x i |Y =y i }=P{X=x i ,Y=y i }P{Y=y i }=p ij p .j,i =1,2,… 在Y=y j 条件下X 的条件分布律条件概率密度：f X|Y (x |y )=f(x,y)f Y (y)在Y=y 的条件下X 的条件概率密度两个随机变量X ，Y 的独立性：F (x,y )=F X (x)F Y (y)对二维正态随机变量变量(X,Y)，X 和Y 相互独立的充要条件是参数ρ=0 Z=X+Y 、Z=Y/X 、Z=XY 的概率密度：Z=X+Y:f X+Y (z )={∫f X (z −y)f Y (y)dy∞−∞∫f X (x)f Y (z −x)dx∞−∞ Z=Y/X:f Y X(z )=∫|x|f(x,xz)dx ∞−∞=∫|x|f X (x)f Y (xz)dx ∞−∞Z=XY:f XY (z )=∫1|x|f(x,z x)dx ∞−∞=∫1|x|f X (x)f Y (zx)dx ∞−∞M=max{X ，Y}，N=min{X ，Y}的概率密度：分布函数：F max (z)=P{M≤z}=P{X≤z,Y≤z}=P{X≤z}P{Y≤z}=F X (z)F Y (z).F min (z)=P{N≤z}=1-P(N>z)=1-P{X>z,Y>z}=1-P{X>z}∙P{Y>z}=1-[1-F X (z)][1-F Y (z)].第四章 随机变量的数字特征数学期望：E (X )=∑x k p k ∞k=1E (X )=∫xf(x)∞−∞dx (积分绝对收敛)随机变量函数的数学期望：Y=g(X)(g 是连续函数)E(Y)=E[g(X)]=∑g(x k )∞k=1p k E(Y)=E[g(X)]=∫g(x)f(x)dx ∞−∞E(Z)=E[g(X,Y)]=∑∑g(x i ,y j )p ij ∞i=1∞j=1E(Z)=E[g(X,Y)]=∫∫g(x,y)f(x,y)∞−∞dxdy ∞−∞数学期望的性质：1.设C 是常数，则有E(C)=C.2.设X 是一个随机变量，C 是常数，则有E(CX)=CE(X).3.设X,Y 是两个随机变量，则有E(X+Y)=E(X)+E(Y).(可推广到任意有限个随机变量之和)4.设X,Y 是相互独立的随机变量，则有E(XY)=E(X)+E(Y).(可推广到任意有限个相互独立随机变量之积)方差：D(X)=Var(X)=E{[X-E(X)]2}. 标准差：σ(x)=√D(X)方差的性质：1.设C 是常数，则D(C)=0.2.设X 是随机变量，C 是常数，则有D(CX)=C 2D(X),D(X+C)=D(X).3.设X,Y 是两个随机变量，则有D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{(X-E(X))(Y-E(X))}. 若X,Y 相互独立，则有D(X+Y)=D(X)+D(Y).4.D(X)=0的充要条件是X 以概率1取常数E(X)，即P{X=E(X)}=1. 标准化的随机变量：X ∗=X−μσ.(数学期望为0，方差为1)协方差：Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}. 相关系数：ρXY =√D(X)D(Y)相关系数的性质：1.|ρXY |≤1.2.|ρXY |=1的充要条件是，存在常数a,b 使P{Y=a+bX}=1. X ，Y 不相关：当ρXY =0时.切比雪夫不等式：设随机变量X 具有E(X)=μ,方差D(X)=σ2，则对任意正数ε，不等式 P{|X −μ|≥ε}≤σ2ε2成立几种重要分布的数学期望和方差：(推导)矩：k 阶原点矩：E(X k ),k=1,2,…k 阶中心矩：E([X-E(X)]k ),k=2,3,… k+l 阶混合矩：E(X k Y l ),k,l=1,2,…k+l 阶混合中心矩：E([X-E(X)]k [Y-E(Y)]l ),k,l=1,2,…协方差矩阵：C =(c ij )=(Cov(X i ,Y j ))=E{[X i -E(X i )][X j -E(X j )]},i,j=1,2,…,n.第五章 大数定律及中心极限定理依概率收敛：设Y 1,Y 2,…,Y n ,…是一个随机变量序列，a 是一个常数.若对于任意正数ε，有lim n→∞P {|Y n −a |<ε}=1,则称序列Y 1,Y 2,…,Y n ,…依概率收敛于a,记为Y n P→a.伯努利大数定理：P(A)=P,频率nA n(n 次重复独立试验),对∀ε>0,lim n→∞P {|n A n−P|<ε}=1.辛钦大数定理：已知R.V . X 1,X 2,…,X n ,…相互独立且E(X i )=μ.(i=1,2,…)则∀ε>0,lim n→∞P {|1n ∑X k −μn k=1|<ε}=1.独立同分布的中心极限定理：设R.V .序列：X 1,X 2,…,X n ,…相互独立，并且E(X k )=μ, D(X k )=σ2,k=1,2,…则k n k=1√nσ2̃N(0,1) 标准正态分布(高斯分布)近似计算 李雅普诺夫中心极限定理：棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理：设R.V. ηn ~B(n,p)，则对任意x 有{η−np √np (1−p )≤x}≈Φ(x) 二项分布(n→∞)→ 正态分布第六章 样本及抽样分布总体：试验的全部可能的观察值.简单随机样本：设X 是具有分布函数F 的随机变量，若X 1,X 2,…,X n 是具有同一分布函数F 的、相互独立的随机变量，则称X 1,X 2,…,X n 为从分布函数F 得到的容量为n 的简单随机样本,简称样本.统计量：不含未知参数的样本的函数g(X 1,X 2,…,X n ).样本平均值：X̅=1n∑X i ni=1 样本方差：S 2=1n −1∑(X i −X ̅)2n i=1=1n −1(∑X i 2ni=1−nX̅2) 样本k 阶原点矩：A k =1n∑X i k ni=1,k =1,2,…样本k 阶中心矩：B k =1n∑(X i −X̅)k ni=1,k =1,2,… χ2分布:χ2=X 12+X 22+⋯+X n 2,服从自由度为n 的χ2分布，记为χ2～χ2(n).χ2(n)分布的概率密度为f (y )={12n 2Γ(n 2)yn 2−1e −y 2,y >0 0, otℎerwiseGamma 函数：Γ(x )=∫e −t t x−1dt +∞0,(x >0)t 分布:设X ～N(0,1)，Y ～χ2(n),且X,Y 相互独立随机变量t=√n,服从自由度为n 的t 分布.记为t ～t(n).t(n)分布的概率密度函数为h (t )=Γ(n +12)√πnΓ(n 2)(1+t 2n )−n+12F 分布:设U ～χ2(n 1),V ～χ2(n 2)，且U,V 相互独立随机变量F=Un 1V n 2,服从自由度为(n 1,n 2)的F 分布，记为F ～F(n 1,n 2). 密度函数为ψ(y).密度函数图形轮廓：χ2分布,F 分布类似，t 分布对称上α分位点：χα2(n),t α(n),F α(n 1,n 2) F 1-α(n 1,n 2)=1Fα(n 1,n 2)：F 分布上分位点的重要性质，用来求表中未列出的常用上α分位点.关于样本均值、样本方差的重要结果1.设X 1,X 2,…,X n 是来自总体X(不管服从什么分布，只要它的均值和方差存在)的样本，且有E(X)=μ,D(X)=σ2n .2.设总体X～N(μ,σ2),X1,X2,…,X n是来自X的样本，则有);1)X̅~N(μ,σ2n~χ2(n−1);2)(n−1)S2σ23)X̅与S2相互独立;~t(n−1);4）X̅−μS√n3.对于两个正态总体X～N(μ1,σ12),Y～N(μ2，σ22),有定理四的重要结果.第七章 参数估计矩估计量：θ̂i =θi(A 1,A 2,…,A k ),i=1,2,…,k 作为θi 的估计量，A i 是样本矩. 最大似然估计量：θ̂(X 1,X 2,…,X n ),使L(x 1,x 2,…x n ;θ̂)=max θ∈ΘL(x 1,x 2,…,x n ;θ) 估计量的评选标准：无偏性:若估计量θ̂=θ̂(X 1,X 2,…,X n )的数学期望E(θ̂)存在，且对于任意θ∈~Θ有E(θ̂)=θ. 有效性：θ̂1=θ̂1(X 1,X 2,…,X n )与 θ̂2=θ̂2(X 1,X 2,…,X n )都是θ的无偏估计量，若对于任意θ∈Θ，有D(θ̂1)≤D(θ̂2)且至少对于某一个θ∈Θ上式中的不等号成立. 相合性：设θ̂(X 1,X 2,…,X n )为参数θ的估计量，若对与任意θ∈Θ，当n →∞时θ̂(X 1,X 2,…,X n )依概率收敛于θ.参数θ的置信水平为1-α的置信区间：θ的两个矩估计量θ=θ(X 1,X 2,…,X n )θ=θ(X 1,X 2,…,X n )给定的值α(0<α<1)有 P{θ<θ<θ}=1-α. 称(θ,θ)为置信水平为(1-α)的置信区间.枢轴量：一个样本和参数的函数W(X 1,X 2,…,X n ;θ),W 的分布不依赖于θ及其它未知参数. 参数θ的单侧置信上限和单侧置信下限P{θ>θ}≥1-α,即(θ,+∞)为θ的单侧置信区间，θ为单侧置信下限. P{θ<θ}≥1-α,即(θ,+∞)为θ的单侧置信区间，θ为单侧置信上限. 单个正态总体均值置信区间：若σ2已知,找U=X−μσ√n~N(0,1),得到μ的一个置信水平为1-α的置信区间为(X √nz α2)若σ2未知,E(S 2)=σ2,将σ换成S=√S 2找T=X−μS √n~t(n −1),得到μ的一个置信水平为1-α的置信区间为(X ±√nt α2(n −1))单个正态总体方差置信区间：σ2的无偏估计为S 2，(n −1)S 2σ2~χ2(n −1) P{χ1−α22(n −1)<(n −1)S 2σ2<χα22(n −1)}=1−α P {(n −1)S 2χα22(n −1)<σ2<(n −1)S 2χ1−α22(n −1)}=1−α 得到σ2的一个置信水平为1-α的置信区间为((n −1)S 2χα22(n −1),(n −1)S 2χ1−α22(n −1)) 单侧置信上限与单侧置信下限σ2已知，关于μ的单侧置信区间选U=X−μσ√n~N(0,1)单侧置信上限为μ=X √n α单侧置信下限为μ=X√nασ2未知，选T=X−μS√n~t(n−1)单侧置信上限为μ=X√nα(n−1)单侧置信下限为μ=X√nα(n−1)关于σ2，选(n−1)S 2σ2~χ2(n−1)单侧置信上限为σ2=(n−1)S 2χ1−α2(n−1)单侧置信下限为σ2=(n−1)S 2χα2(n−1)两个正态总体均值差、方差比的置信区间、单侧置信上限与单侧置信下限第八章 假设检验原假设：H 0:μ=μ0备择假设:H 1:μ≠μ0(原假设被拒绝后可供选择的假设) 检验统计量：Z =X−μ0σ√n单边检验：(右边检验)H 0:μ=μ0,H 1:μ>μ0(左边检验)H 0:μ=μ0,H 1:μ<μ0 双边检验：形如H 0:μ=μ0, H 1:μ≠μ0的检验显著性水平:关于x 与μ0有无差异的判断是在显著性水平α之下作出的. 拒绝域：区域C 中取某个值时拒绝原假设，如|z|>z α2.显著性检验：只对犯第I 类错误的概率加以控制，而不考虑犯第II 类错误的概率的检验. 一个正态总体的参数的检验:μ的检验σ2已知：利用统计量Z=X−μ0σ√n~N(0,1)确定拒绝域|Z|≥z α2σ2未知：|t|=|X−μ0S √n|～t(n-1)σ2的检验：χ2分布χ2=(n−1)S 2σ02~χ2(n −1)k 1=χ1−α22(n −1),k 2=χα22(n −1) 拒绝域为(n−1)S 2σ02≤k 1 或(n−1)S 2σ02≥k 2。
第一章 概率论的基本概念定义： 随机试验E 的每个结果样本点组成样本空间S ，S 的子集为E 的随机事件，单个样本点为基本事件．事件关系：1．A ⊂B ，A 发生必导致B 发生．2．A B 和事件，A ，B 至少一个发生，A B 发生． 3．A B 记AB 积事件，A ，B 同时发生，AB 发生． 4．A －B 差事件，A 发生，B 不发生，A －B 发生．5．A B=Ø，A 与B 互不相容(互斥)，A 与B 不能同时发生，基本事件两两互不相容．6．AB=S 且A B=Ø，A 与B 互为逆事件或对立事件，A 与B 中必有且仅有一个发生，记B=A S A -=．事件运算： 交换律、结合律、分配率略．德摩根律：B A B A =，B A B A =．概率： 概率就是n 趋向无穷时的频率，记P(A)．概率性质:1．P (Ø)=0．2．(有限可加性)P (A 1 A 2 … A n )=P (A 1)+P (A 2)+…+P (A n )，A i 互不相容． 3．若A ⊂B ，则P (B －A)=P (B)－P (A)．4．对任意事件A ，有)A (1)A (P P -=．5．P (A B)=P (A)+P (B)－P (AB)．古典概型： 即等可能概型，满足：1．S 包含有限个元素．2．每个基本事件发生的可能性相同．等概公式： 中样本点总数中样本点数S A )A (==n k P ． 超几何分布： ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n N k n D N k D p ，其中ra C r a =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛． 条件概率：)A ()AB ()A B (P P P =． 乘法定理：)A ()A B ()AB C ()ABC ()A ()AB ()AB (P P P P P P P ==．全概率公式： )B ()B A ()B ()B A ()B ()B A ()A (2211n n P P P P P P P +++= ，其中i B 为S 的划分． 贝叶斯公式： )A ()B ()B A ()A B (P P P P i i i =，∑==nj j j B P B A P A P 1)()()(或)()()()()()()(B P B A P B P B A P B P B A P A B P +=．独立性： 满足P (AB)=P (A)P (B)，则A ，B 相互独立，简称A ，B 独立．定理一： A ，B 独立，则．P (B |A)=P (B)． 定理二： A ，B 独立，则A 与B ，A 与B ，A 与B 也相互独立．第二章 随机变量及其分布(0—1)分布： k k p p k X P --==1)1(}{，k =0，1 （0<p <1）．伯努利实验：实验只有两个可能的结果：A 及A ．二项式分布： 记X~b （n ，p ），kn k k n p p C k X P --==)1(}{． n 重伯努利实验：独立且每次试验概率保持不变．其中A 发生k 次，即二项式分布．泊松分布： 记X~π（λ），!}{k e k X P k λλ-==， ,2,1,0=k ．泊松定理： !)1(lim k e p p C k kn k knn λλ--∞→=-，其中λ=np ．当20≥n ，05.0≤p 应用泊松定理近似效果颇佳．随机变量分布函数： }{)(x X P x F ≤=，+∞<<∞-x ．)()(}{1221x F x F x X x P -=≤<．连续型随机变量：⎰∞-=xt t f x F d )()(，X 为连续型随机变量，)(x f 为X 的概率密度函数，简称概率密度．概率密度性质：1．0)(≥x f ；2．1d )(=⎰+∞∞-x x f ；3．⎰=-=≤<21d )()()(}{1221x x x x f x F x F x X x P ；4．)()(x f x F ='，f (x )在x 点连续；5．P {X=a }=0．均匀分布： 记X~U(a ，b )；⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其它，，01)(bx a ab x f ；⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤--<=b x b x a a b a x a x x F ，，，10)(． 性质：对a ≤c <c +l ≤b ，有 a b l l c X c P -=+≤<}{ 指数分布：⎪⎩⎪⎨⎧>=-其它，，001)(x e x f x θθ；⎩⎨⎧>-=-其它，，001)(x e x F x θ． 无记忆性： }{}{t X P s X t s X P >=>+>． 正态分布： 记),(~2σμN X ；]2)(ex p[21)(22σμσπ--=x x f ；t t x F xd ]2)(ex p[21)(22⎰∞---=σμσπ．性质： 1．f (x )关于x =μ对称，且P {μ-h <X ≤μ}=P {μ<X ≤μ+h }；2．有最大值f (μ)=(σπ2)-1． 标准正态分布：]2exp[21)(2x x -=πϕ；⎰∞--=Φxt t x d ]2ex p[21)(2π．即μ=0，σ=1时的正态分布X ~N(0，1)性质：)(1)(x x Φ-=-Φ．正态分布的线性转化： 对),(~2σμN X 有)1,0(~N X Z σμ-=；且有)(}{}{)(σμσμσμ-Φ=-≤-=≤=x x X P x X P x F ．正态分布概率转化： )()(}{1221σμσμ-Φ--Φ=≤<x x x X x P ；1)(2)()(}{-Φ=-Φ-Φ=+<<-t t t t X t P σμσμ．3σ法则： P =Φ(1)－Φ(-1)=68.26%；P =Φ(2)－Φ(-2)=95.44%；P =Φ(3)－Φ(-3)=99.74%，P 多落在(μ-3σ，μ+3σ)内． 上ɑ分位点： 对X~N(0，1)，若z α满足条件P {X>z α}=α，0<α<1，则称点z α为标准正态分布的上α分位点． 常用 上ɑ分位点： 0.001 0.005 0.01 0.025 0.05 0.10 3.0902.5762.3261.9601.6451.282Y 服从自由度为1的χ2分布：设X 密度函数f X (x )，+∞<<∞-x ，若Y=X 2，则⎪⎩⎪⎨⎧≤>-+=000)]()([21)(y y y f y f y y f X XY ，，若设X ~N(0，1)，则有⎪⎩⎪⎨⎧≤>=--00021)(221y y e y y f y Y ，，π定理：设X 密度函数f X (x )，设g (x )处处可导且恒有g ′(x )>0(或g ′(x )<0)，则Y=g (X)是连续型随机变量，且有⎩⎨⎧<<'=其他，，0)()]([)(βαy y h y h f y f X Yh (y )是g (x )的反函数；①若+∞<<∞-x ，则α=min{g (−∞)，g (+∞)}，β=max{g (−∞)，g (+∞)}；②若f X (x )在[a ，b ]外等于零，g (x )在[a ，b ]上单调，则α=min{g (a )，g (b )}，β=max{g (a )，g (b )}．应用： Y=aX +b ~N(a μ+b ，(|a |σ)2)．第三章 多维随机变量及其分布二维随机变量的分布函数： 分布函数(联合分布函数)：)}(){(),(y Y x X P y x F ≤≤= ，记作：},{y Y x X P ≤≤． ),(),(),(),(},{112112222121y x F y x F y x F y x F y Y y x X x P +--=≤<≤<．F （x ，y ）性质： 1．F （x ，y ）是x 和y 的不减函数，即x 2>x 1时，F （x 2，y ）≥F （x 1，y ）；y 2>y 1时，F （x ，y 2）≥F （x ，y 1）．2．0≤F （x ，y ）≤1且F （−∞，y ）=0，F （x ，−∞）=0，F （−∞，−∞）=0，F （+∞，+∞）=1．3．F （x +0，y ）=F （x ，y ），F （x ，y +0）=F （x ，y ），即F （x ，y ）关于x 右连续，关于y 也右连续．4．对于任意的(x 1，y 1)，(x 2，y 2)，x 2>x 1，y 2>y 1，有P {x 1<X ≤x 2，y 1<Y ≤y 2}≥0．离散型（X ，Y ）：0≥ij p ，111=∑∑∞=∞=ij j i p ，ij yy x x p y x F i i ∑∑=≤≤),(．连续型（X ，Y ）：v u v u f y x F y xd d ),(),(⎰⎰∞-∞-=．f (x ，y )性质： 1．f (x ，y )≥0．2．1),(d d ),(=∞∞=⎰⎰∞∞-∞∞-F y x y x f ．3．y x y x f G Y X P G⎰⎰=∈d d ),(}),{(．4．若f (x ，y )在点(x ，y )连续，则有),(),(2y x f yx y x F =∂∂∂． n 维： n 维随机变量及其分布函数是在二维基础上的拓展，性质与二维类似． 边缘分布：F x (x )，F y (y )依次称为二维随机变量（X ，Y ）关于X 和Y 的边缘分布函数，F X (x )=F (x ，∞)，F Y (y )=F (∞，y )．离散型： *i p 和j p *分别为（X ，Y ）关于X 和Y 的边缘分布律，记}{1i ij j i x X P p p ==∑=∞=*，}{1j ij i j y Y P p p ==∑=∞=*． 连续型：)(x f X ，)(y f Y 为（X ，Y ）关于X 和Y 的边缘密度函数，记⎰∞∞-=y y x f x f X d ),()(，⎰∞∞-=x y x f y f Y d ),()(． 二维正态分布：]})())((2)([)1(21exp{121),(2222212121212221σμσσμμρσμρρσπσ-+-------=y y x x y x f ． 记(X ，Y )~N (μ1，μ2，σ12，σ22，ρ)]2)(exp[21)(21211σμσπ--=x x f X ，∞<<∞-x ．]2)(exp[21)(22222σμσπ--=y y f Y ，∞<<∞-y ． 离散型条件分布律： jij j j i j i p p y Y P y Y x X P y Y x X P *=======}{},{}{． *=======i ij i j i i j p p x X P y Y x X P x X y Y P }{},{}{．连续型条件分布：条件概率密度：)(),()(y f y x f y x f Y Y X =|| 条件分布函数：x y f y x f y Y x X P y x F xY Y X d )(),(}{)(⎰∞-==≤=||| )(),()(x f y x f x y f X X Y =|| y x f y x f x X y Y P x y F yX X Y d )(),(}{)(⎰∞-==≤=||| 含义：当0→ε时，)|(d )|(}|{||y x F x y x f y Y y x X P Y X xY X =≈+≤<≤⎰∞-ε．均匀分布： 若⎪⎩⎪⎨⎧∈=其他,0),(,1),(Gy x Ay x f ，则称(X ，Y)在G 上服从均匀分布． 独立定义：若P {X ≤x ，Y ≤y }=P {X ≤x }P {Y ≤y }，即F (x ，y )=F x (x )F y (y )，则称随机变量X 和Y 是相互独立的． 独立条件或可等价为：连续型：f (x ，y )=f x (x )f y (y )；离散型：P {X =x i ，Y =y j }=P {X =x i }P {Y =y j }．正态独立： 对于二维正态随机变量（X ，Y ），X 和Y 相互对立的充要条件是：参数ρ=0．n 维延伸： 上述概念可推广至n 维随机变量，要注意的是边缘函数或边缘密度也是多元(1~n -1元)的．定理：设（X 1，X 2，…，X m ）和（Y 1，Y 2，…，Y n ）相互独立，则X i 和Y j 相互独立．又若h ，g 是连续函数，则h （X 1，X 2，…，X m ）和g （Y 1，Y 2，…，Y n ）相互独立．Z=X+Y 分布： 若连续型(X ，Y )概率密度为f (x ，y )，则Z=X+Y 为连续型且其概率密度为 ⎰∞∞-+-=y y y z f z f Y X d ),()(或⎰∞∞-+-=x x z x f z f Y X d ),()(．f X 和f Y 的卷积公式： 记⎰∞∞-+-==y y f y z f z f f f Y X Y X Y X d )()()(*⎰∞∞--=x x z f x f Y X d )()(，其中除继上述条件，且X 和Y相互独立，边缘密度分别为f X (x )和f Y (y )．正态卷积：若X 和Y 相互独立且X ~N (μ1，σ12)，记Y ~N (μ2，σ22)，则对Z=X+Y 有Z ~N (μ1+μ2，σ12+σ22)．1．上述结论可推广至n 个独立正态随机变量．2．有限个独立正态随机变量的线性组合仍服从正态分布．伽马分布：记),(~θαΓX ，0>α，0>θ．⎪⎩⎪⎨⎧>Γ=--其他，，00)(1)(1x e x x f x θαααθ，其中⎰+∞--=Γ01d )(t e t t αα．若X 和Y 独立且X ~Γ(α，θ)，记Y ~Γ(β，θ)，则有X+Y~Γ(α+β，θ)．可推广到n 个独立Γ分布变量之和．X YZ =：⎰∞∞-=x xz x f x z f X Y d ),()(，若X 和Y 相互独立，则有⎰∞∞-=x xz f x f x z f Y X X Y d )()()(．XYZ =分布： ⎰∞∞-=xxzx f x z f XY d ),(1)(，若X 和Y 相互独立，则有⎰∞∞-=x x z f x f x z f Y X XY d )()(1)(． 大小分布：若X 和Y 相互独立，且有M =max{X ，Y }及N =min{X ，Y }，则M 的分布函数：F max (z )=F X (z )F Y (z )，N 的分布函数：F min (z )=1－[1－F X (z )][1－F Y (z )]，以上结果可推广到n 个独立随机变量的情况．第四章 随机变量的数字特征数学期望： 简称期望或均值，记为E (X )；离散型：k k k p x X E ∑=∞=1)(．连续型：⎰∞∞-=x x xf X E d )()(．定理： 设Y 是随机变量X 的函数：Y =g (X )(g 是连续函数)．1．若X 是离散型，且分布律为P {X =x k }=p k ，则： k k k p x g Y E )()(1∑=∞=．2．若X 是连续型，概率密度为f (x )，则：⎰∞∞-=x x f x g Y E d )()()(．定理推广： 设Z 是随机变量X ，Y 的函数：Z =g (X ，Y )(g 是连续函数)．1．离散型：分布律为P {X =x i ，Y =y j }=p ij ，则：ij j i i j p y x g Z E ),()(11∑∑=∞=∞=． 2．连续型：⎰⎰∞∞-∞∞-=y x y x f y x g Z E d d ),(),()(期望性质：设C 是常数，X 和Y是随机变量，则：1．E (C )=C ．2．E (CX )=CE (X )．3．E (X +Y )=E (X )+E (Y )． 4．又若X 和Y 相互独立的，则E (XY )=E (X )E (Y )．方差：记D (X )或Var(X )，D (X )=V ar(X )=E {[X －E (X )]2}．标准差(均方差)： 记为σ(X )，σ(X )= ．通式：22)]([)()(X E X E X D -=． k k k p X E x X D 21)]([)(-∑=∞=，⎰∞∞--=x x f x E x X D d )()]([)(2．标准化变量： 记σμ-=x X *，其中μ=)(X E ，2)(σ=X D ，*X 称为X 的标准化变量． 0)(*=X E ，1)(*=X D ．方差性质： 设C 是常数，X 和Y 是随机变量，则： 1．D (C )=0． 2．D (CX )=C 2D (X )，D (X +C )=D (X )．3．D (X +Y )=D (X )+D (Y )+2E {(X －E (X ))(Y －E (Y ))}，若X ，Y 相互独立D (X +Y )=D (X )+D (Y )．4．D (X )=0的充要条件是P {X =E (X )}=1．正态线性变换： 若),(~2i i i N X σμ，i C 是不全为0的常数，则),(~22112211i i n i i i n i n n C C N X C X C X C σμ∑∑+++== ．切比雪夫不等式： 22}{εσεμ≤≥-X P 或221}{εσεμ-≥<-X P ，其中)(X E =μ，)(2X D =σ，ε为任意正数．协方差：记)]}()][({[),Cov(Y E Y X E X E Y X --=．X 与Y的相关系数：)()(),Cov(Y D X D Y X XY =ρ．D (X +Y )=D (X )+D (Y )+2Cov(X ，Y )，Cov(X ，Y )=E (XY )－E (X )E (Y )．性质： 1．Cov(aX ，bY )=ab Cov(X ，Y )，a ，b 是常数．2．Cov(X 1+X 2，Y )=Cov(X 1，Y )+Cov(X 2，Y )． 系数性质： 令e =E [(Y －(a +bX ))2]，则e 取最小值时有)()1(]))([(2200min Y D X b a Y E e XY ρ-=+-=，其中)()(00X E b Y E a -=，)(),Cov(0X D Y X b =．1．|ρXY |≤1．2．|ρXY |=1的充要条件是：存在常数a ，b 使P {Y =a +bX }=1．)(x D|ρXY|越大e越小X和Y线性关系越明显，当|ρXY|=1时，Y=a+bX；反之亦然，当ρXY=0时，X和Y不相关．X和Y相互对立，则X和Y不相关；但X和Y不相关，X和Y不一定相互独立．定义：k阶矩(k阶原点矩)：E(X k )．n维随机变量X i的协方差矩阵：⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nnnnnnccccccccc212222111211C，),Cov(jiijXXc==E{[X i－E(X i)][X j－E(X j)]}．k+l阶混合矩：E(X k Y l )．k阶中心矩：E{[X－E(X)] k }．k+l阶混合中心矩：E{[X－E(X)]k[Y－E(Y)]l}．n维正态分布：)}()(21ex p{det)2(1),,,(1T221μXCμXC---=-nnxxxfπ，T21T21),,,(),,,(nnxxxμμμ==μX．性质：1．n维正态随机变量(X1，X2，…，X n)的每一个分量X i (i=1，2，…，n)都是正态随机变量，反之，亦成立．2．n维随机变量(X1，X2，…，X n)服从n维正态分布的充要条件是X1，X2，…，X n的任意线性组合l1X1+l2X2+…+l n X n服从一维正态分布(其中l1，l2，…，l n不全为零)．3．若(X1，X2，…，X n)服从n维正态分布，且Y1，Y2，…，Y k是X j (j=1，2，…，n)的线性函数，则(Y1，Y2，…，Y k)也服从多维正态分布．4．若(X1，X2，…，X n)服从n维正态分布，则“X i 相互独立”与“X i 两两不相关”等价．第五章大数定律及中心极限定理弱大数定理：若X1，X2，…是相互独立并服从同一分布的随机变量序列，且E(X k)=μ，则对任意ε>0有11lim1=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∑=∞→εμknknXnP或→μPX，knkXnX11=∑=．定义：Y1，Y2，…，Y n ，…是一个随机变量序列，a是一个常数．若对任意ε>0，有1}|{|lim=<-∞→εaYPnn则称序列Y1，Y2，…，Yn，…依概率收敛于a．记aY Pn−→−伯努利大数定理：对任意ε>0有1lim=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∞→εpnfP An或0lim=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥-∞→εpnfP An．其中f A是n次独立重复实验中事件A发生的次数，p是事件A在每次试验中发生的概率．中心极限定理定理一：设X1,X2,…,X n ,…相互独立并服从同一分布，且E(Xk)=μ，D(Xk)=σ2 >0，则n→∞时有σμnnXknk)(1-∑=N(0，1)或nXσμ-~N(0，1)或X~N(μ，n2σ)．定理二：设X1,X2,…,X n ,…相互独立且E(X k)=μk，D(X k)=σk2 >0，若存在δ>0使n→∞时，}|{|1212→-∑+=+δδμkknknXEB，则nknkknkBX)(11μ==∑-∑~N(0，1)，记212knknBσ=∑=．定理三：设),(~pnbnη，则n→∞时，Npnpnpn~)1()(--η(0，1)，knknX1=∑=η．第六章样本及抽样分布定义：总体：全部值；个体：一个值；容量：个体数；有限总体：容量有限；无限总体：容量无限．定义：样本：X1,X2,…,X n 相互独立并服从同一分布F的随机变量，称从F得到的容量为n的简单随机样本．频率直方图：图形：以横坐标小区间为宽，纵坐标为高的跨越横轴的几个小矩形．横坐标：数据区间（大区间下限比最小数据值稍小，上限比最大数据值稍大；小区间：均分大区间，组距Δ=大区间/小区间个数；小区间界限：精度比数据高一位）．图形特点：外轮廓接近于总体的概率密度曲线．纵坐标：频率/组距（总长度：<1/Δ；小区间长度：频率/组距）．定义：样本p分位数：记x p，有1．样本x i中有np个值≤x p．2．样本中有n(1－p)个值≥x p．~ 近似的箱线图：x p 选择： 记⎪⎩⎪⎨⎧∈+∉=++N np x x N np x x np np np p 当，当，][211)()()1]([． 分位数x 0.5，记为Q 2或M ，称为样本中位数．分位数x 0.25，记为Q 1，称为第一四分位数． 分位数x 0.75，记为Q 3，称为第三四分位数．图形：图形特点：M 为数据中心，区间[min ，Q 1]，[Q 1，M ]，[M ，Q 3]，[Q 3，max]数据个数各占1/4，区间越短数据密集．四分位数间距：记IQR =Q 3－Q 1；若数据X<Q 1－1.5IQR 或X>Q 3+1.5IQR ，就认为X 是疑似异常值．抽样分布：样本平均值： i ni X n X 11=∑=样本方差： )(11)(11221212X n X n X X n S i n i i n i -∑-=-∑-=== 样本标准差： 2S S =样本k 阶(原点)矩： k i n i k X n A 11=∑=，k ≥1样本k 阶中心矩： k i n i k X X n B )(11-∑==，k ≥2 经验分布函数： )(1)(x S nx F n =，∞<<∞-x ． )(x S 表示F 的一个样本X 1,X 2,…,X n 中不大于x 的随机变量的个数．自由度为n 的χ2分布：记χ2~χ2（n ），222212n X X X +++= χ，其中X 1,X 2,…,X n 是来自总体N (0，1)的样本．E (χ2 )=n ，D (χ2)=2n ． χ12+χ22~χ2（n 1+n 2）． ⎪⎩⎪⎨⎧>Γ=--其他，，00)2(21)(2122y e x n y f y n n ．χ2分布的分位点：对于0<α<1，满足αχχαχα==>⎰∞y y f n P n )(222d )()}({，则称)(2n αχ为)(2n χ的上α分位点． 当n 充分大时(n >40)，22)12(21)(-+≈n z n ααχ，其中αz 是标准正态分布的上α分位点． 自由度为n的t 分布： 记t ~t (n )，nY Xt /=， 其中X~N (0，1)，Y~χ2(n )，X ，Y 相互独立．2)1(2)1(]2[]2)1([)(+-+Γ+Γ=n n t n n n t h π h (t )图形关于t =0对称；当n 充分大时，t 分布近似于N (0，1)分布．t 分布的分位点：对于0<α<1，满足ααα==>⎰∞t t h n t t P n t )(d )()}({，则称)(n t α为)(n t 的上α分位点．由h (t )对称性可知t 1－α(n )=－t α(n )．当n >45时，t α(n )≈z α，z α是标准正态分布的上α分位点．自由度为(n 1，n 2)的F分布：记F ~F (n 1，n 2)，21n V n U F =，其中U~χ2(n 1)，V~χ2(n 2)，X ，Y 相互独立．1/F ~F (n 2，n 1)⎪⎩⎪⎨⎧>+ΓΓ+Γ=+-其他，，00]1)[2()2()](2)([)(2)(21211)2(221212111x n y n n n y n n n n y n n n n ψF 分布的分位点：对于0<α<1，满足αψαα==>⎰∞y y n n F F P n n F ),(2121d )()},({，则称),(21n n F α为),(21n n F 的上α分位点．重要性质：F 1－α(n 1，n 2)=1/F α(n 1，n 2)．定理一： 设X 1,X 2,…,X n 是来自N (μ，σ2)的样本，则有),(~2n N X σμ，其中X 是样本均值．定理二：设X 1,X 2,…,X n 是来自N (μ，σ2)的样本，样本均值和样本方差分别记为 X ，2S ，则有1．)1(~)1(222--n S n χσ；2．X 与2S 相互独立．定理三：设X 1,X 2,…,X n 是来自N (μ，σ2)的样本，样本均值和样本方差分别记为X ，2S ，则有)1(~--n t nS X μ．定理四： 设X 1,X 2,…,X n 1 与Y 1,Y 2,…,Y n 2分别是来自N (μ1，σ12)和N (μ2，σ22)的样本，且相互独立．设这两个样本的样本均值和样本方差分别记为X ，Y ，21S ，22S ，则有1．)1,1(~2122212221--n n F S S σσ．min Q 1 M Q 3 max2．当σ12=σ22=σ2时，)2(~)()(21121121-++-----n n t n n S Y X w μμ，其中2)1()1(212222112-+-+-=n n S n S n S w，2w w S S =． 第七章 参数估计定义： 估计量：),,,(ˆ21n X X X θ，估计值：),,,(ˆ21nx x x θ，统称为估计． 矩估计法： 令)(ll X E =μ=li n i l X n A 11=∑=(k l ,,2,1 =)(k 为未知数个数)联立方程组，求出估计θˆ． 设总体X 均值μ及方差σ2都存在，则有X A ==1ˆμ，212212122)(11ˆX X n X X n A A i n i i n i -∑=-∑=-===σ． 最大似然估计法： 似然函数：离散：);()(1θθi n i x p L =∏=或连续：);()(1θθi ni x f L =∏=，)(θL 化简可去掉与θ无关的因式项．θˆ即为)(θL 最大值，可由方程0)(d d=θθL 或0)(ln d d =θθL 求得． 当多个未知参数θ1，θ1，…，θk 时：可由方程组 0d d =L i θ或0ln d d =L i θ（k i ,,2,1 =）求得． 最大似然估计的不变性：若u =u (θ)有单值反函数θ=θ(u )，则有)ˆ(ˆθu u=，其中θˆ为最大似然估计． 截尾样本取样： 定时截尾样本：抽样n 件产品，固定时间段t 0内记录产品个体失效时间(0≤t 1≤t 2≤…≤t m ≤t 0)和失效产品数量． 定数截尾样本：抽样n 件产品，固定失效产品数量数量m 记录产品个体失效时间(0≤t 1≤t 2≤…≤t m )．结尾样本最大似然估计： 定数截尾样本：设产品寿命服从指数分布X~e （θ），θ即产品平均寿命．产品t i 时失效概率P {t =t i }≈f (t i )d t i ，寿命超过t m 的概率θm t m et t F -=>}{，则)(}){()(1i mi mn m mnt P t t F C L =-∏>=θ，化简得)(1)(m t s m e L ---=θθθ，由0)(ln d d =θθL 得：mt s m )(ˆ=θ，其中s (t m )=t 1+t 2+…+t m +(n －m )t m ，称为实验总时间． 定时截尾样本：与定数结尾样本讨论类似有s (t 0)=t 1+t 2+…+t m +(n －m )t 0，)(01)(t s m e L ---=θθθ，mt s )(ˆ0=θ，． 无偏性： 估计量),,,(ˆ21nX X X θ的)ˆ(θE 存在且θθ=)ˆ(E ，则称θˆ是θ的无偏估计量． 有效性：),,,(ˆ211n X X X θ与),,,(ˆ212n X X X θ都是θ的无偏估计量，若)ˆ()ˆ(21θθD D ≤，则1ˆθ较2ˆθ有效． 相合性： 设),,,(ˆ21nX X X θθ的估计量，若对于任意0>ε有1}|ˆ{|lim =<-∞→εθθP n ，则称θˆ是θ的相合估计量． 置信区间：αθθθ-≥<<1)},,,(),,,({2121n n X X X X X X P ，θ和θ分别为置信下限和置信上限，则),(θθ是θ的一个置信水平为α-1置信区间，α-1称为置信水平，10<<α．正态样本置信区间： 设X 1，X 2，…，X n 是来自总体X ~N (μ，σ2)的样本，则有μ的置信区间：枢轴量W W 分布 a ，b 不等式 置信水平 置信区间)1,0(~N n X σμ-⇒ασμα-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<-12z n X P ⇒)(2ασz n X ± 其中z α/2为上α分位点θ置信区间的求解： 1．先求枢轴量：即函数W =W (X 1，X 2，…，X n ；θ)，且函数W 的分布不依赖未知参数． 如上讨论标注 2．对于给定置信水平α-1，定出两常数a ，b 使P {a <W <b }=α-1，从而得到置信区间． (0－1)分布p 的区间估计：样本容量n >50时，⇒--∞→)1,0(~)1()(lim N p np np X n n {}⇒-≈<--αα1)1()(2z p np np X n P0)2()(222222<++-+X n p z X n p z n αα⇒若令22αz n a +=，)2(22αz X n b +-=，2X n c =，则有置信区间(a ac b b 2)4(2---，a ac b b 2)4(2-+-）．单侧置信区间：若αθθ-≥>1}{P 或αθθ-≥<1}{P ，称(θ，∞)或(∞-，θ)是θ的置信水平为α-1的单侧置信区间．正态总体均值、方差的置信区间与单侧置信限（置信水平为α-1）待估 其他 枢轴量W 的分布置信区间单侧置信限一个正态总体μσ2已知)1,0(~N nX Z σμ-=)(2ασz nX ±ασμz nX +=，ασμz nX -=μσ2未知 )1(~--=n t nS X t μ⎪⎭⎫ ⎝⎛±2αt n S X αμt n S X +=，αμt nSX -= σ2μ未知)1(~)1(2222--=n S n χσχ⎪⎪⎭⎫⎝⎛---2212222)1(,)1(ααχχS n S n 2122)1(αχσ--=S n ，222)1(αχσS n -=两个正态总体μ1－μ2σ12，σ22已知)1,0(~)(22212121N n n Y X Z σσμμ+---=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+±-2221212n n z Y X σσα2221212122212121n n z Y X n n z Y X σσμμσσμμαα+--=-++-=-μ1－μ2σ12=σ22=σ2 未知)2(~)()(21121121-++---=--n n t n n S Y X t w μμ2)1()1(212222112-+-+-=n n Sn S n S w()12112--+±-nn S tY X wα2w w S S =121121121121----+--=-++-=-n n S t Y X n n S t Y X w w ααμμμμσ12/σ22μ1，μ2未知)1,1(~2122212221--=n n F S S F σσ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-212221222211,1ααF S S F S S ασσ-=1222122211F S S ，ασσF S S 122212221=单个总体X ~N (μ，σ2)，两个总体X ~N (μ1，σ12)，Y ~N (μ2，σ22)．第八章 假设实验定义： H 0：原假设或零假设，为理想结果假设；H 1：备择假设，原假设被拒绝后可供选择的假设． 第Ⅰ类错误：H 0实际为真时，却拒绝H 0．第Ⅱ类错误：H 0实际为假时，却接受H 0．显著性检验：只对犯第第Ⅰ类错误的概率加以控制，而不考虑第Ⅱ类错误的概率的检验．P {当H 0为真拒绝H 0}≤α，α称为显著水平．拒绝域：取值拒绝H 0．临界点：拒绝域边界．双边假设检验：H 0：θ=θ0，H 1：θ≠θ0．右边检验：H 0：θ≤θ0，H 1：θ>θ0．左边检验：H 0：θ≥θ0，H 1：θ<θ0．正态总体均值、方差的检验法(显著性水平为α)原假设H 0备择假设H 1检验统计量拒绝域 1 σ2已知μ≤μ0 μ>μ0 nX Z σμ0-=z ≥z α μ≥μ0μ<μ0z ≤－z αμ=μ0μ≠μ0|z|≥zα/22 σ2未知μ≤μ0μ>μ0nSXt0μ-=t≥tα(n－1) μ≥μ0μ<μ0t≤－tα(n－1) μ=μ0μ≠μ0|t|≥tα/2(n－1)3 σ1，σ2已知μ1－μ2≤δμ1－μ2>δ222121nnYXZσσδ+--=z≥zαμ1－μ2≥δμ1－μ2<δz≤－zαμ1－μ2=δμ1－μ2≠δ|z|≥zα/24 σ12=σ22=σ2未知μ1－μ2≤δμ1－μ2>δ1211--+--=nnSYXtwδ2)1()1(212222112-+-+-=nnSnSnSwt≥tα(n1+n2－2) μ1－μ2≥δμ1－μ2<δt≤－tα(n1+n2－2)μ1－μ2=δμ1－μ2≠δ|t|≥tα/2(n1+n2－2)5 μ未知σ2≤σ02σ2>σ02222)1(σχSn-=χ2≥χα2(n－1)σ2≥σ02σ2<σ02χ2≤χ21－α(n－1)σ2=σ02σ2≠σ02χ2≥χ2α/2(n－1)或χ2≤χ21－α/2(n－1)6 μ1，μ2未知σ12≤σ22σ12>σ222221SSF=F≥Fα(n1－1，n2－1) σ12≥σ22σ12<σ22F≤F1－α(n1－1，n2－1)σ12=σ22σ12≠σ22F≥Fα/2(n1－1，n2－1)或F≤F1－α/2(n1－1，n2－1)7 成对数据μD≤0 μD>0nSDtD-=t≥tα(n－1) μD≥0 μD<0 t≤－tα(n－1)μD=0 μD≠0 |t|≥tα－2(n－1)检验方法选择：主要是逐对比较法（成对数据）跟两个正态总体均值差的检验的区别，如上表即7跟3、4的区别，成对数据指两样本X和Y之间存在一一对应关系，而3和4一般指X和Y相互对立，但针对同一实体．关系：置信区间与假设检验之间的关系：未知参数的置信水平为1－α的置信区间与显著水平为α的接受域相同．定义：施行特征函数(OC函数)：β(θ)=Pθ(接受H0)．功效函数：1－β(θ)．功效：当θ*∈H1时，1－β(θ*)的值．。
第一章 概率论的基本概念1 随机试验1.对随机现象的观察、记录、试验统称为随机试验.2.随机试验E 的所有结果构成的集合称为E 的样本空间，记为{}S e =， 称S 中的元素e 为基本事件或样本点.3.可以在相同的条件下进行相同的实验；每次实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；进行一次试验之前不能确定哪一个结果会实现.2.样本空间、随机事件1.对于随机试验，尽管在每次试验之前不能预知试验结果，但试验的所有可能结果组成的集合是已知的.我们将随机试验E 的所有可能结果组成的集合称为E 的样本空间，记为S 样本空间的元素，即E 的每个结果称为样本点.2.一般我们称S 的子集A 为E 的随机事件A ，当且仅当A 所包含的一个样本点发生称事件A 发生.如果将S 亦视作事件，则每次试验S 总是发生，故又称S 为必然事件。
为方便起见，记φ为不可能事件，φ不包含任何样本点.3.若A B ⊂，则称事件B 包含事件A ，这指的是事件A 发生必导致事件的发生。
若A B ⊂且B A ⊂，即A B =，则称事件A 与事件B 相等.4.和事件{}AB x x A x A A B =∈∈或：与至少有一发生.5.当AB φ=时，称事件A 与B 不相容的，或互斥的.这指事件A 与事件B 不能同时发生.基本事件是两两互不相容的.,{,{,,A A S A A SA A AB AA AB ===∅=∅的逆事件记为若则称互逆，互斥.6.,A B A B A B AB 当且仅当同时发生时，事件发生.也记作.,A B A B A B AB 当且仅当同时发生时，事件发生,也记作.7. 事件 A 的对立事件：设 A 表示事件 “A 出现”, 则“事件 A 不出现”称为事件 A 的对立事件或逆事件. 事件间的运算规律：,,, A B C 设为事件则有,A B B A AB BA ==（１）交换律：()(),A B C A B C =（２）结合律：()()AB C A BC = ()()()A B C A C B C ACBC ==（３）分配律：,de Morgan AB AB AB AB ==（４）律：3.频率和概率1.记()An n f A n=()A n A f A A n --其中n 发生的次数（频数）；n 总试验次数.称为在这次试验中发生的频率.频率 反映了事件A 发生的频繁程度. 2.频率的性质：10()12()1n n kkf A f S ≤≤=。
概率论与数理统计 知识点总结一、随机事件与概率1.随机事件（1）事件间的关系与运算● 事件的差：A B A AB AB -=-= ● 对立事件：,AA A A =∅⋃=Ω ● 完备事件组：设12,,,,n A A A 是有限或可数个事件，如果其满足：① ,,,1,2,i j A A i j i j =∅≠=； ②i iA =Ω，则称12,,,,n A A A 是一个完备事件组.（2）随机事件的运算律 ● 求和运算：①A B B A +=+（交换律）②()()A B C A B C A B C ++=++=++（结合律） ● 求交运算：①AB BA =（交换律）②()()AB C A BC ABC ==（结合律） ● 求和运算与求交运算的混合：①()()()A B C AB AC +=+（第一分配律） ②()()()A BC A B A C +=++（第二分配律） ● 求对立事件的运算：()A A =（自反律） ● 和及交事件的对立事件：①A B AB +=（第一对偶律） ②AB A B =+（第二对偶律）2.随机事件的概率（1）概率的公理化定义● 公理1：()1P Ω=；公理2：对任意事件A ，有()0P A ≥；公理3：对任意可数个两两不相容的事件12,,,,n A A A ，有11()()i i i i P A P A ∞∞===∑.（2）概率测度的其他性质 ● 性质1：()0P ∅=性质2（有限可加性）：12,,,n A A A 是两两互不相容的，则有11()()nni i i i P A P A ===∑性质3：()1()P A P A =-性质4：()()()P A B P A P AB -=-特别地，若A B ⊃，则①()()()P A B P A P B -=-；②()()P A P B ≥ 性质5：0()1P A ≤≤性质6：()()()()P A B P A P B P AB +=+-推论：()()()()()()()()P A B C P A P B P C P AB P AC P BC P ABC ++=++---+3.古典概型与几何概型（1）古典概型● 古典概型的概率测度：()==A A P A Ω中元素个数使发生的基本事件数中元素个数基本事件总数（2）几何概型● 几何概型的概率测度：()()()S A P A S =Ω 4.条件概率（1）条件概率的数学定义 ●()()(()0)()P AB P B A P A P A =>● ()1()P B A P B A =- ●()1()P B A P B A =-● 条件概率测度满足概率的三条公理：公理1：()1P A Ω=；公理2：对任意事件B ，有()0P B A ≥；公理3：对任意可数个两两不相容的事件12,,,,n A A A ，有11()()i i i i P A A P A A ∞∞===∑.（2）乘法公式 ● ()()(),()0P AB P A P B A P A => ● ()()(),()0P AB P B P A B P B => ● ()()()()P ABC P A P B A P C AB = ●12121312121()()()()()n n n P A A A P A P A A P A A A P A A A A -=（3）全概率公式● 设{}i A 是一列有限或可数无穷个两两不相容的非零概率事件，且i iA =Ω，则对任意事件B ，有()()()i i iP B P A P B A =∑.（4）贝叶斯公式● 设{}i A 是一列有限或可数无穷个两两不相容的非零概率事件，且1i i A ∞==Ω，则对任意事件B ， ()0P B >，有()()()()()()()i i i i j j jP A P B A P A B P A B P B P A P B A ==∑. 5.事件的独立性（1）两个事件的独立性 ●()()()P AB P A P B =（2）有限个事件的独立性● 两两独立：()()()i j i j P A A P A P A = ● 相互独立：1212()()()()k k i i i i i i P A A A P A P A P A =（3）相互独立性的性质 ● 性质1：如果n 个事件12,,,n A A A 相互独立，则将其中任何(1)m m n ≤≤个事件改为相应的对立事件，形成的新的n 个事件仍然相互独立. 性质2：如果n 个事件12,,,n A A A 相互独立，则有1111()1(1())n n ni i i i i i P A P A P A ===⎛⎫=-=-- ⎪⎝⎭∏∏（4）伯努利概型● 伯努利定理：在一次试验中，事件A 发生的概率为(01)p p <<，则在n 重伯努利试验中，事件A 恰好发生k 次的概率为：(;,)C k k n kn b k n p p q-=，其中1q p =-. ● 在伯努利试验序列中，设每次试验中事件A 发生的概率为p ，“事件A 在第k 次试验中才首次发生”(1)k ≥，这一事件的概率为1(,)k g k p q p -=.二、随机变量的分布与数字特征1.随机变量及其分布（1）离散型随机变量的概率分布● 离散型随机变量的概率分布满足性质：①()0,1,2,i p x i ≥=②()1iip x =∑● 一旦知道一个离散型随机变量X 的概率分布{}i p x （），便可求得X 所生成的任何事件的概率.特别地，对任意a b ≤，有{}({}){}()i i i i i i a x ba x ba x bP a X b P X x P X x p x ≤≤≤≤≤≤≤≤=====∑∑.一般地，若I 是一个区间，则{}=()i ix IP X I p x ∈∈∑.（2）分布函数● 随机变量的分布函数性质：①单调性，若12x x <，则12()()F x F x ≤； ②()lim ()0x F F x →-∞-∞==，()lim ()1x F F x →+∞+∞==；③右连续性，(0)()F x F x +=. （3）连续型随机变量及其概率密度 ●(){}()xF x P X x f t dt -∞=≤=⎰，()f x 为X 的概率密度函数.● 密度函数性质：①()0,(,)f x x ≥∈-∞+∞； ②()1f x dx +∞-∞=⎰.● {}()()()b aP a X b F b F a f x dx <≤=-=⎰● {}0P X x ==（连续型）●'()()F x f x =2.随机变量的数字特征（1）离散型随机变量的数学期望 ●1=i i i EX x p ∞=∑（2）连续型随机变量的数学期望 ●()EX xf x dx +∞-∞=⎰（3）随机变量函数的数学期望● 设X 是一个随机变量，()g x 是一个实函数.①若X 为离散型随机变量，概率分布为{},1,2,i i P X x p i ===.且1()iii g x p∞=<∞∑，则()Eg X 存在，且1()()i i i Eg X g x p ∞==∑.②若X 为连续型随机变量，()f x 是其密度函数，且()()g x f x dx +∞-∞<∞⎰，则()Eg X 存在，且()()()Eg X g x f x dx +∞-∞=⎰.（4）数学期望的性质● ①对任意常数a ，有Ea a =；②设12,αα为任意实数，12(),()g x g x 为任意实函数，如果12(),()Eg X Eg X 均存在，则11221122[()()]()()E g X g X Eg X Eg X αααα+=+；③如果EX 存在，则对任意实数a ，有()E X a EX a +=+. （5）随机变量的方差 ● 离差：X EX -● 方差：2()DX E X EX =-● ● ①若X 为离散型随机变量，其概率分布为{},1,2,i i P X x p i ===，则22()()i i iDX E X EX x EX p =-=-∑②若X 为连续型随机变量，()f x 为其密度函数，则22()()()DX E X EX x EX f x dx +∞-∞=-=-⎰③22()DX EX EX =-● 方差的基本性质：设X 的方差DX 存在，a 为任意常数，则 ①0Da =；②()D X a DX +=； ③2()D aX a DX =.（6）随机变量的矩与切比雪夫不等式● 矩定义：X 为一个随机变量，k 为正整数，如果kEX 存在（即kE X<∞），则称kEX 为X的k 阶原点矩，称kE X 为X 的k 阶绝对矩.定理：随机变量X 的t 阶矩存在，则其s 阶矩（s t <为正整数）也存在. 推论：设k 为正整数，C 为常数，如果kEX 存在，则()kE X C +存在，特别地，)k E X EX -（存在.● 中心矩定义：X 为一个随机变量，k 为正整数，如果k EX 存在，则称()kE X EX -为X 的k阶中心矩，称kE X EX -为X 的k 阶绝对中心矩.● 定理：设()h x 是x 的一个非负函数，X 是一个随机变量，且()Eh X 存在，则对任意0ε>，有(){()}Eh X P h X εε≥≤.推论1（马尔可夫不等式）：设X 的k 阶矩存在（k 为正整数），即kE X <∞，则对任意0ε>有{}kkE XP X εε≥≤.推论2（切比雪夫不等式）：设X 的方差存在，则对任意0ε>有2{}DXP X EX εε-≥≤.推论3：随机变量X 的方差为0当且仅当存在一个常数a ，使得{}=1P X a =.3.常用的离散型分布,n),n kp -,ndef(,),g k p k =几何分布的无记忆性：设{P X二项分布可作为超几何分布的近似，即1212C C Ck n kk n kN N k n nNN N C N N --⎛⎫⎛⎫≈ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭.这一近似关系的严格数学表述是：当N →∞时，1N →∞，2N →∞，且1N p N →，21Np N→-，则对任意给定的n 和k ，有()12C C lim1Ck n kn kN N k kn nN NC p p --→∞=-.泊松定理：在n 重伯努利试验中，事件A 在每次试验中发生的概率为n p （注意这与试验的次数n 有关），如果n →∞时，n np λ→（0λ>为常数），则对任意给定的k ，有lim (;,)e !kn n b k n p k λλ-→∞=.当二项分布(,)b n p 的参数n 很大，而p 很小时，可以将它用参数为np λ=的泊松分布来近似，即有()(;,)e !k npnp b k n p k -≈.4.常用的连续型分布正态分布● 定理：设2~(,),,,X N Y aX b a b μσ=+为常数，且0a ≠，则22~(,)Y N a b aμσ+.推论1：如果2~(,)X N μσ，则~(0,1)X N μξσ-=.ξ通常称为X 的标准化.推论2：2~(,)X N μσ的充要条件是存在一个随机变量~(0,1)N ξ，使得X σξμ=+. 推论3：设2~(,),(),()X N x x μσϕΦ分别为其分布函数与密度函数，00(),()x x ϕΦ是标准正态分布的分布函数和密度函数，则有00()(),1()().x x x x μσμϕϕσσ-Φ=Φ-=● 一般正态分布的概率计算：【例】已知2~(,)X N μσ，求()a Φ. 解 0(){}{}{}()X a X a P X a P P b b μμμσσσ---Φ=≤=≤=≤=Φ5.随机变量函数的分布（1）离散型随机变量函数的分布● 离散型随机变量函数的概率分布的一般方法：先根据自变量X 的可能取值确定因变量Y 的所有可能取值，然后对Y 的每一个可能取值(1,2,)i y i =确定相应的{()}i j j i C x g x y ==，则有{}{()}{},{}{}{},j ii i i i i jx C Y y g X y X C P Y y P X C P X x ∈====∈==∈==∑从而求得Y 的概率分布. （2）连续型随机变量函数的分布● 连续型随机变量函数的概率分布的一般方法：一般地，已知X 的分布函数()X F x 或密度函数()X f x ，为求()Y g X =的分布函数，有()(){()}{},Y x F x P Y x P g X x P X C =≤=≤=∈其中{()}x C t g t x =≤.而{}x P X C ∈往往可由X 的分布函数()X F x 来表达或用其密度函数()X f x 的积分来表达：{}()xx X C P X C f t dt ∈=⎰.进而，Y 的密度函数，可直接从()Y F x 导出.三、随机向量1.随机向量的分布（1）随机向量及其分布函数 ●1212{,}P x X x y Y y <≤<≤22122111(,)(,)(,)(,)F x y F x y F x y F x y =--+● 由（联合）分布函数的定义得出性质：①0(,)1F x y ≤≤；②(,)F x y 关于x 和y 均单调非降、右连续； ③(,)lim (,)0,x F y F x y →-∞-∞==(,)lim (,)0,y F x F x y →-∞-∞==(,)(,)(,)lim (,)0,x y F F x y →-∞-∞-∞-∞== (,)(,)(+,+)lim(,) 1.x y F F x y →+∞+∞∞∞==●(,)F x y 的边缘分布函数：(){}{,}(,)X F x P X x P X x Y F x =≤=≤<+∞=+∞， (){}{,}(,)Y F y P Y y P X Y y F y =≤=<+∞≤=+∞.（2）离散型随机向量的概率分布● 离散型随机向量的概率分布{,},,1,2,i i ij P X x Y y p i j ====，ij p 满足性质：①0,,1,2,ij p i j ≥=；②1ijijp=∑∑.● 边缘概率分布：{},1,2,X i i ij jp P X x p i ====∑ {},1,2,Y j j ij ip P Y y p j ====∑（3）连续型随机向量的概率密度函数 ● 二维连续型随机向量(,)(,)x yF x y f s t dsdt -∞-∞=⎰⎰，(,)f x y 为(),X Y 的概率密度函数或X 与Y 的联合密度函数. (,)f x y 具有性质：①(,)0f x y ≥； ②(,)1f x y dxdy +∞+∞-∞-∞=⎰⎰；③若D 是平面上的一个区域，则(){,}(,)DP X Y D f x y dxdy ∈=⎰⎰● 边缘密度函数：()(,)()(,)X Y f x f x y dyf y f x y dx+∞-∞+∞-∞==⎰⎰● 均匀分布的密度函数：1,(,)()(,)0,x y G S G f x y ⎧∈⎪=⎨⎪⎩其他，若(),X Y 服从G 上的均匀分布，则对任何平面区域D ，有()1(){,}(,)=()()DD GS D G P X Y D f x y dxdy dxdy S G S G ⋂⋂∈==⎰⎰⎰⎰. （4）二元正态分布 ● 密度函数：()2211222221212()()()()122(1),x x y y x y μμμμρσσρσσϕ⎡⎤------+⎢⎥-⎢⎥⎣⎦=，记作()221212,~(,;,;)X Y N μμσσρ.● 边缘密度函数分布：()2121()2()=,x X x x y dy μσϕϕ--+∞-∞⎰，()2222()2()=,y Y y x y dx μσϕϕ--+∞-∞⎰.注意：比较联合密度函数(),x y ϕ和边缘密度函数()X x ϕ，()Y y ϕ，当且仅当0ρ=时，对一切(),x y ，有(),()()X Y x y x y ϕϕϕ=.2.条件分布与随机变量的独立性（1）条件分布与独立性的一般概念● 随机变量X 和Y 相互独立：(,)()()X Y F x y F x F y =● 定理1：随机变量X 和Y 相互独立的充要条件是X 所生成的任何事件与Y 生成的任何事件独立，即对任意实数集A 和B ，有{,}{}{}P X A Y B P X A P Y B ∈∈=∈∈.定理2：如果随机变量X 和Y 相互独立，则对任意函数12(),()g x g y ，均有1()g X 与2()g Y 相互独立. ● 相互独立：12,,,n X X X 相互独立，()121122,,,()()()n n n F x x x F x F x F x =.（2）离散型随机变量的条件概率分布与独立性 ● 概率分布：{,},,1,2,i j ij P X x Y y p i j ====●i j p （当{}0i P Y y =>时）：{,}{}{}iji i i j Y i jP P X x Y y P X x Y y P Y y P =======性质：①0i j p ≥；②1i jip=∑.● 已知j Y y =的条件下X 的条件概率分布：{},1,2,i i i j P X x Y y p i ====； 已知i X x =的条件下Y 的条件概率分布：{},1,2,i i j i P Y y X x p j ====.●X Y ij i j j i i j p p p p p =⋅=⋅● 定理：设,X Y 是离散型随机变量，其联合概率分布为{,}(,1,2,)i j ij P X x Y y p i j ====，边缘概率分布分别为X i p 和Yj p (,1,2,)i j =，则X 与Y 相互独立的充要条件是,,1,2,X Y ij i j p p p i j ==.（3）连续型随机变量的条件密度函数与独立性● 在Y y =的条件下X 的条件分布：0(,){,}{}lim {}()xy Y f u y du P X x y y Y y P X x Y y P y y Y y f y -∞∆→≤-∆<≤≤===-∆<≤⎰● 条件分布和条件密度函数● (,)()()()()X Y Y X X Y f x y f x f y x f y f x y ==● 定理：设连续型随机向量(),X Y 的密度函数为(,)f x y ，边缘密度函数分别为()X f x 和()Y f y ，则X 与Y 相互独立的充要条件是(,)()()X Y f x y f x f y =.3.随机向量的函数的分布与数学期望（1）离散型随机向量的函数分布 ●(,){}{(,)}{,},1,2,i j kk k i j g x y z P Z z P g X Y z P X x Y y k ========∑● 设,X Y 是两个相互独立的随机变量，分别服从参数为1λ和2λ的泊松分布，则X Y ξ=+的分布为()()1212e ,0,1,2,!kk k λλλλ-++=,可见X Y ξ=+服从参数为()12λλ+的泊松分布.结论：泊松分布具有独立可加性.2,（2）连续型随机向量的函数分布● 分布函数：(){}{(,)}{(,)}(,)zZ z D F z P Z z P g X Y z P X Y D f x y dxdy =≤=≤=∈=⎰⎰，其中z D ={(,)(,)}x y g x y z ≤. ● 密度函数：'()=()Z Z f z F z .● 随机变量的和：设(,)X Y 的联合密度函数为(,)f x y ，则X Y +的密度函数为()=(,)Z f z f z y y dy +∞-∞-⎰或 ()=(,)Z f z f x z x dx +∞-∞-⎰特别地，如果X 和Y 是相互独立的随机变量，则有(卷积公式)()=()()Z X Y f z f x f z x dx +∞-∞-⎰或 ()=()()Z X Y f z f z y f y dy +∞-∞-⎰即，()=*()*()Z X Y Y X f z f f z f f z =.● 独立正态随机变量之和：设随机变量221122~(,),~(,)X N Y N μσμσ，且X 与Y 独立，则221212~(,)X Y N μμσσ+++，即2122212()2()()z X Y f z μμσσ⎡⎤---⎢⎥+⎢⎥⎣⎦+=，结论：独立正态分布的和服从正态分布.推论：X 与Y 相互独立且分别服从正态分布211(,)N μσ和222(,)N μσ，则其任意非零线性组合仍服从正态分布，且22221212~(,)aX bY N a b a b μμσσ+++.进一步地，12,,n X X X 相互独立，2~(,)i i iX N μσ，则22111~(,)n n ni i i i i i i i i a X N a a μσ===∑∑∑.● 随机变量的商：设二维随机向量(,)X Y 的密度函数为(,)f x y ，则XZ Y=的密度函数为'()=()(,)Z Z f z F z y f zy y dy +∞-∞=⎰.● 最大值与最小值：设,X Y 的分布函数分别为(),()F x G x ，密度函数分别为(),()f x g x ，且X与Y 相互独立，令max{,},min{,}M X Y N X Y ==，则有（3）随机向量函数的数学期望● 二维离散型随机向量的数学期望：,(,)(,)ijiji jEZ Eg X Y g x y p==∑.● 二维连续型随机向量的数学期望：(,)(,)(,)EZ Eg X Y g x y f x y dxdy +∞+∞-∞-∞==⎰⎰.●(,)g X Y XY =型：()(),,,(,),,i j ij i jx y p X Y EXY xyf x y dxdy X Y +∞+∞-∞-∞⎧⎪=⎨⎪⎩∑⎰⎰若为离散型若为连续型 （4）数学期望的进一步性质● （1）对任意两个随机变量,X Y ，如果其数学期望均存在，则()E X Y +存在，且()=E X Y EX EY ++（2）设,X Y 为任意两个相互独立的随机变量，数学期望均存在，则EXY 存在，且=EXY EXEY推广： （1）12,,,n X X X 是任意n 个随机变量，数学期望均存在，则()12n E X X X +++存在，且()1212n n E X X X EX EX EX +++=+++（2）设12,,,n X X X 是个相互独立的随机变量，且数学期望均存在，则()12n E X X X 存在，且()1212n n E X X X EX EX EX =.4.随机变量的数字特征（1）协方差● 协方差：()()()cov ,X Y E X EX Y EY =--⎡⎤⎣⎦1,2,)●()cov ,X Y EXY EXEY =-● 定理：（1）()cov ,X X DX = （2）()()cov ,cov ,X Y Y X =（3）()()cov ,cov ,,,aX bY ab X Y a b =为任意常数 （4）()cov ,0,C X C =为任意常数（5）()()()1212cov ,cov ,cov ,X X Y X Y X Y +=+ （6）如果X 与Y 相互独立，则()cov ,0X Y =推论：设,X Y 为任意两个随机变量，如果其方差均存在，则X Y +的方差也存在，且()()2cov ,D X Y DX DY X Y +=++.()()2cov ,D X Y DX DY X Y -=+-特别地，如果X 与Y 相互独立，则()D X Y DX DY +=+.● 定理：设()12,,,n X X X 是n 维随机向量，如果()1,2,,i X i n =的方差均存在，则对任意实向量()12,,,n λλλ，1ni i i X λ=∑的方差必存在，且()21112cov ,n n i i i i i j i j i i i j n D X DX X X λλλλ==≤<≤⎛⎫=+ ⎪⎝⎭∑∑∑.特别地，如果12,,,n X X X 两两独立，则211n n i i i i i i D X DX λλ==⎛⎫= ⎪⎝⎭∑∑. （2）协方差矩阵 ● 记()T 12,,,n X X X =X ，其协差阵通常记作D X .对任意实向量()T12,,,n λλλ=λ，有()T T D D =λX λX λ.对任意实向量()T12,,,n λλλ=λ，()T T 0D D =≥λX λλX .（3）相关系数 ●,cov ,X Y X Y ρ，,1X Y ρ≤● 定理：设(),X Y 是一个二维随机向量，,DX DY 均存在且为正，则,1X Y ρ=的充要条件是X 与Y 具有线性关系，即存在常数0a ≠及常数b ，使得{}1P Y ax b =+=.而且，当0a >时，,1X Y ρ=；当0a <时，,1X Y ρ=-.● 如果,DX DY 均存在且为正，那么X 与Y 不相关等价以下条件：①()cov ,0X Y =； ②EXY EXEY =；③()D X Y DX DY +=+； ④,0X Y ρ=.5.大数定律与中心极限定理（1）依概率收敛 ● 定义：设12,,,,,n X X X X 是一列随机变量，如果对任意0ε>，恒有{}lim 0n n P X X ε→∞->=，则称{}n X 依概率收敛到X ，记作Pn X X −−→或lim n n P X X →∞-=.（2）大数定律 ● 定理：①伯努利大数定律：设n μ是n 重伯努利试验中事件A 发生的次数，已知在每次试验中A 发生的概率为()01p p <<，则对任意0ε>，有lim 0n n P p n με→∞⎧⎫->=⎨⎬⎩⎭， 即Pnp nμ−−→或limnn P p nμ→∞-=.②切比雪夫大数定律：设12,,,n ξξξ是一列两两不相关的随机变量，它们的数学期望iE ξ和方差i D ξ均存在，且方差有界，即存在常数C ，使得()1,2,i D C i ξ≤=，则对任意0ε>，有1111lim 1n ni i n i i P E n n ξξε→∞==⎧⎫-<=⎨⎬⎩⎭∑∑. 推论：设12,,,nξξξ是一列独立同分布的随机变量，其数学期望和方差均存在，记=i E ξμ，则对任意0ε>，有11lim 1n i n i P n ξμε→∞=⎧⎫-<=⎨⎬⎩⎭∑. 即11n Pi i n ξμ=−−→∑.③辛钦大数定律：设12,,,nξξξ是一列相互独立同分布的随机变量，且数学期望存在，记=i E ξμ，则有11lim 1n i n i P n ξμε→∞=⎧⎫-<=⎨⎬⎩⎭∑. （3）中心极限定理● 定理：林德伯格-列维 设12,,,n ξξξ是一列相互独立同分布的随机变量，且=i E ξμ，2=0,1,2,,i D i ξσ>=则有22lim en t i xn n P x dt ξμ--∞→∞⎧⎫-⎪⎪⎪≤=⎬⎪⎪⎪⎩⎭∑.● 定理：设()~,,01,n X b n p p <<则22lim et xn P x dt --∞→∞⎧⎫⎪≤=⎬⎪⎭.四、数理统计的基础知识1.总体与样本样本与样本分布● 总体X 的分布函数为()F x ，则样本()12,,,n X X X 的分布函数为：()()121,,,nn n i i F x x x F x ==∏，称之为样本分布.特别地，若总体X 为连续型随机变量，其密度函数为()f x ，则样本的密度函数为()()121,,,nn n i i f x x x f x ==∏.若总体X 为离散型随机变量，概率分布为(){}p x P X x ==，x 取遍X 所有可能取值，则样本的概率分布为()()()1211221,,,,,,nn n n n i i p x x x P X x X x X x p x ======∏.),n i x =∏为伯努利总体，如果它服从以}{,p P X =)12,,,n X X X 的概率分布为,n n X i =取1或0，而n i +，它恰等于样本中取值为服从参数为λ的泊松分布，)12,,,n X X 为其样本，则样本的概率分布为)21,,ee !!!!kinn n n k k k n i X i X i i i i i λλλλ--======∏，其中取非负整数，而n i ++.2.统计量常用的统计量)n X +2)X -1(ni i X X =-∑3.常用的统计分布（1）分位数● 上侧分位数：设随机变量X 的分布函数为()F x ，对给定的实数(01)αα<<，如果实数F α满足{}P X F αα>=，即()1F F αα-=或()1F F αα=-，则称F α为随机变量X 的分布的水平α上的上侧分位数. ● 有关等式：{}1P X F αα-≤= 1221P F X F ααα-⎧⎫<≤=-⎨⎬⎩⎭推论：()()122,,P X F m n X F m n ααα-⎛⎫⎧⎫⎧⎫<⋃>= ⎪⎨⎬⎨⎬ ⎪⎩⎭⎩⎭⎝⎭或()()122,,1P F m n X F m n ααα-⎧⎫<<-⎨⎬⎩⎭. ● 双侧分位数：设X 是对称分布的连续型随机变量，其分布函数为()F x ，对给定的实数(01)αα<<，如果正实数T α满足{}P X T αα>=，即()()1F T F T ααα--=-.则称T α为随机变量X 的分布的水平α的双侧分位数. 注意：由于对称性，上式可改写为：()12F T αα=-或{}()12P X T F T ααα>=-=.对于具有对称密度函数的分布函数的上侧分位数，恒有1F F αα-=-. （2）2χ分布 ● 命题：设()12,,,n X X X 是n 个相互独立的随机变量，且()~0,1,1,2,,i X N i n =，则22212n X X X X=+++的密度函数为()1122221;e,022n x n x n xx n χ--=>⎛⎫Γ ⎪⎝⎭.● Γ函数：()()10e 0a x a x dx a +∞--Γ=>⎰.●2χ分布：一个随机变量X 称为服从以n 为自由度的2χ分布，如果其密度函数由()1122221;e,022n x n x n xx n χ--=>⎛⎫Γ ⎪⎝⎭给出，记作()2~X n χ.● 命题：①若()()22~,~X m Y n χχ，且X 与Y 相互独立，则()2~X Y m n χ++. ②若()2~X n χ，则,2EX n DX n ==.（3）F 分布 ● 命题：设Z 由/=/X m n X Z Y n m Y=（设()()22~,~X m Y n χχ，且X 与Y 相互独立.）所定义，则Z 的密度函数为()()11221;,1,0,22m m n m m m f x m n x x x m n n n n --+⎛⎫⎛⎫⎛⎫=+> ⎪⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭⎝⎭⎝⎭B ⎪⎝⎭.● B 函数：()()()1110,=10,0q p p q x x dx p q --B ->>⎰.●F 分布：如果一个随机变量X 的密度函数由()()11221;,1,0,22m m n m m m f x m n x x x m n n n n --+⎛⎫⎛⎫⎛⎫=+> ⎪⎪ ⎪⎛⎫⎝⎭⎝⎭⎝⎭B ⎪⎝⎭给出，则称其服从第一自由度为m ，第二自由度为n 的F 分布，记作()~,X F m n . ● 若()~,X F m n ，则()1~,XF n m -.● 当α接近1时，可利用()()11,=,F m n F n m αα-求出所需上侧分位数.（3）t 分布● 定义式：设()()2~0,1,~X N Y n χ，且X 与Y相互独立，记T =，则()2~1,/X T F n Y n=.● 命题：T 的密度函数为()122;1,n x t x n x n +-⎫=+-∞<<+∞⎪⎭⎝⎭.●t 分布：如果一个随机变量X 的密度函数由()122;1,n x t x n x n +-⎫=+-∞<<+∞⎪⎭⎝⎭给出，则称其为服从自由度为n 的t 分布，记作()~X t n .注意：当自由度n 很大时，t 分布接近于标准正态分布，因为2+11222lim 1=en x n x n --→∞⎛⎫+ ⎪⎝⎭.●当α接近1时，()()1t n t n αα-=-.4.抽样分布（1）正态总体的抽样分布● 定理：设总体()()212~,,,,,n X N X X X μσ是其容量为n 的一个样本，X 与2S 分别为此样本的样本均值与样本方差，则有①2~,X N n σμ⎛⎫⎪⎝⎭；②()2221~1n S n χσ--；③X 与2S 相互独立. ● 单正态总体的抽样分布定理：设()12,,,n X X X 为正态总体()2~,X N μσ的样本，X 与2S 分别为该样本的样本均值与样本方差，则有①()~0,1X U N =；②()2221~1n S n χσ--；③()~1X T t n =-.● 双正态总体的抽样分布定理：设()211~,X N μσ与()222~,Y N μσ是两个相互独立的正态总体.又设()112,,n X X X是总体X 的容量为1n 的样本，X 与21S 分别为该样本的样本均值与样本方差.再设()212,,n Y Y Y 是总体Y 的容量为2n 的样本，Y 与22S 分别为此样本的样本均值与样本方差.记2S 是21S 与22S 的加权平均：222121212121122n n S S S n n n n --=++-+-，则有 ①()()~0,1X Y U N μμ---=；②()222112212~1,1S F F n n S σσ⎛⎫=-- ⎪⎝⎭；③当22212==σσσ时，()12~2X Y T t n n μμ---=+-.（2）一般总体抽样分布的极限分布 ● 定理：设()12,,,n X X X 为总体X 的样本，并设总体X 的数学期望与方差均存在，分别记为2,EX DXμσ==.再记n n X X U T ==X 与S 分别表示上述样本的样本均值与样本方差，则有①()()0n dU F x x −−→Φ； ②()()0n dT F x x =−−→Φ.以上()n U F x ，n T F 与()0x Φ分别表示n U ，n T 及标准正态分布的分布函数.五、参数估计与假设检验1.点估计概述评价估计量的标准 ),n X 为参数的有偏估计量.若),n X 为未知参数}-<=θε),n X 为取自总体①样本均值X 是μ的无偏估计量；②样本方差2S 是σ③未修正的样本方差，即样本二阶中心矩),n X 是取自总体,n .则1n 的相合估计量，,n .(~,X N μ),n X 为其样本，则样本方差2S 是2σ的相合估计2.参数的最大似然估计与矩估计（1）最大似然估计 ● ),n x ，存在),n x ，使()*1,,n x x θ为θ的最大似然估计值，称相应的统),n X 为的最大似然估计量.它们统称为θ的最大似然估计，可MLE . 如果未知参数为12,,,r θθθ，那么似然函数是多元函数(,,)r L θθ.若对任意),n x 存在),,,1,2,=n x i r ，使1*1(,,),,)max (,,)∈Θ=r r r L θθθθθ，则称*i θ为i θ的,1,2,,=MLE i r .当似然函数关于未知参数可微时，一般可通过求导数得到MLE ，其主要步骤①写出似然函数1(,,)r L θθ；0∂=∂L θ或ln 0,1,,∂==∂L i r θ，从中求得驻点注意，函数L 与ln L有相同的最值点，而使用后者往往更方便；③判断驻点为最大值点； MLE .● 最大似然估计的不变性：如果ˆθ为θ的最大似然估计，()=u g θ是θ的函数且存在单值反函数()=h u θ.那么()ˆg θ是()g θ的最大似然估计. （2）矩估计 ● 1,2,,ˆ2,3,=k B β.这种求点估计的方用矩法确定的估计量称为矩估计量，相应的估计值为矩估计值，矩估计量. 表示为总体矩的函数，即)2,;,l s αββ； k B 分别替换g 中的k α，)()1212ˆˆˆˆ,,;,,;,,=l s l sg A A B B ααββ即为θ的3.置信区间（1）寻求置信区间的方法● ①选取θ的一个较优的点估计ˆθ； ②围绕ˆθ寻找一个依赖于样本与θ的函数()1,,;=n u u X X θ.u 的分布为已知分布.像u 这样的函数，称为枢轴量；③对给定的置信水平1-α，确定1λ与2λ，使{}121<<=-P u λλα，一般可选取满足{}{}122≤=≥=P u P u αλλ的1λ与2λ；④利用不等式变形导出套住θ的置信区间(),θθ. （2）正态总体参数的置信区间4.假设检验概述假设检验的一般步骤 ①建立零假设0H ；②构造一个含待检验参数θ（不含其他未知参数）且分布已知的枢轴量()12,,,;n u X X X θ，并确定其分布；③对给定的显著性水平α，由上述枢轴量及其分布，结合零假设0H ，确定拒绝域C ，使得(){}120,,,∈≤n P X X X C H α；④根据样本值()12,,,n x x x 是否落在C 中做出是否拒绝0H 的统计决断：如果()12,,,∈n x x x C ，则拒绝0H ，如果()12,,,∉n x x x C ，则不能拒绝0H .5.单正态总体的参数假设检验编辑：李雪伟 2013年5月25日。
