概率统计模型讲座PPT
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2018级数学辅导讲义(十一):概率论与数理统计2019.5一、随机事件的概率:1.概率的五大公式(1)加法公式:()()()()P A B P A P B P AB =+- ;(2)减法公式:()()()()P A B P A B P A P AB -==-;(3)乘法公式:()(|)()P AB P B A P A =;(4)全概率公式:1122()(|)()(|)()(|)()n n P A P A B P B P A B P B P A B P B =+++ ;(5)贝叶斯公式:1122(|)()(|)(|)()(|)()(|)()i i i n n P A B P B P B A P A B P B P A B P B P A B P B =+++ .2.随机事件的独立性若()()()P AB P A P B =,则称事件,A B 相互独立.【例1】()0.8P B A = ,()0.4P B =,则(|)P A B =.【解】【例2】(1)甲、已两人独立地对同一目标射击一次,其命中率分别为0.6和0.5,则两人中至少一人射中的概率为;(2)甲、已两人任选一人对同一目标射击一次,其命中率分别为0.6和0.5,则目标被甲射中的概率为;(3)甲、已两人独立地对同一目标射击一次,其命中率分别为0.6和0.5,现已知目标被射中,则它是甲射中的概率为;(4)甲、已两人任选一人对同一目标射击一次,其命中率分别为0.6和0.5,现已知目标被射中,则它是甲射中的概率为.【解】二、一维随机变量及其分布:1.一维离散型随机变量与连续型随机变量的概率分布、概率和分布:分布离散型随机变量连续型随机变量概率分布概率和分布2.一维连续型随机变量的概率与分布函数、概率密度的关系:3.分布函数的性质:4.分布律的性质:5.概率密度的性质:【例3】(1)设随机变量X 的概率密度为1,02,()0,kx x f x +≤≤⎧=⎨⎩其他,则{11}P X -≤<=.(2)设随机变量X 的分布函数为2,0,(1)(),0,b a x x F x c x ⎧+>⎪+=⎨⎪≤⎩则X 的概率密度()f x =.【解】【例4】已知,04~()80,X xx X f x ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其他,求21Y X =+的概率密度.【解】三、二维随机变量及其分布:1.二维随机变量的联合分布、边缘分布与条件分布:分布分布律概率密度分布函数联合分布边缘分布条件分布2.二维随机变量的概率与联合概率密度的关系:3.两个随机变量的独立性:定义充要条件1(连续型随机变量)充要条件2(离散型随机变量)【例5】设二维连续型随机变量(,)X Y 的联合密度函数为,0,01,(,)0x ce y x y f x y -⎧><<=⎨⎩,其他.(1)求常数c 的值;(2)求,X Y 的边缘概率密度()X f x 和()Y f y ;(3)判断X 和Y 是否相互独立,并说明理由;(4)求{max(,)1}P X Y .【解】四、随机变量的数字特征:1.离散型随机变量与连续型随机变量的数学期望:随机变量离散型随机变量连续型随机变量一个随机变量一个随机变量的函数两个随机变量的函数2.方差的计算公式:3.协方差的计算公式:4.相关系数的计算公式:【例6】设随机变量,X Y 的概率分布分别为且22{}1P X Y ==.Y-101kp 131313X01kp 1323(1)求二维随机变量(,)X Y 的概率分布;(2)求Z XY =的概率分布;(3)求X 与Y 的相关系数XY ρ.【解】【例7】(1)设随机变量123,,X X X 相互独立,且1X 服从均匀分布[1,3]U ,2X 服从二项分布12,2B ⎛⎫ ⎪⎝⎭,3X 服从参数为2的指数分布,则12332Y X X X =-+的数学期望和方差分别为.(2)设随机变量,X Y 相互独立,且X 服从正态分布(2,1)N ,Y 服从正态分布2(1,2)N ,则{23}P X Y ->=.【解】五、中心极限定理:用于计算的“中心极限定理”:【例8】设供电站供应某地区1000户居民用电,各户用电情况相互独立。