公共教育学院(马克思主义学院)
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随机事件与概率
1.事件的关系
2.运算规则 (1)
(2)
(3)
(4)
3.概率满足的三条公理及性质:
(1) (2)
(3)对互不相容的事件,有 (可以取)
(4) (5)
(6),若,则,
(7)
(8)
4.古典概型:基本事件有限且等可能
5.几何概率
6.条件概率
定义:若,则
乘法公式:
若为完备事件组,,则有
全概率公式:
Bayes公式:
7.事件的独立性: 独立 (注意独立性的应用)
第二章 随机变量与概率分布
离散随机变量:取有限或可列个值,满足(1),(2)=1
(3)对任意,
连续随机变量:具有概率密度函数,满足(1);
(2);(3)对任意,
几个常用随机变量
名称与记号 | 分布列或密度 | 数学期望 | 方差 |
两点分布 | , | ||
二项式分布 | , | ||
Poisson分布 | |||
几何分布 | |||
均匀分布 | , | ||
指数分布 | |||
正态分布 |
分布函数 ,具有以下性质
(1);(2)单调非降;(3)右连续;
(4),特别;
(5)对离散随机变量,;
(6)对连续随机变量,为连续函数,且在连续点上,
正态分布的概率计算 以记标准正态分布的分布函数,则有
(1);(2);(3)若,则;
(4)以记标准正态分布的上侧分位数,则
随机变量的函数
(1)离散时,求的值,将相同的概率相加;
(2)连续,在的取值范围内严格单调,且有一阶连续导数,则,若不单调,先求分布函数,再求导。
第三章 随机向量
二维离散随机向量,联合分布列,边缘分布列,有
(1);(2);(3),
二维连续随机向量,联合密度,边缘密度,有
(1);(2);(3);
(4),
二维均匀分布,其中为的面积
二维正态分布,其密度函数(牢记五个参数的含义)且;
二维随机向量的分布函数 有
(1)关于单调非降;(2)关于右连续;
(3);
(4),,;
(5);
(6)对二维连续随机向量,
6.随机变量的独立性 独立
离散时 独立
连续时 独立
二维正态分布独立,且
7.随机变量的函数分布
和的分布 的密度
最大最小分布
第四章 随机变量的数字特征
1.期望
(1)离散时 , ;
(2)连续时,;
(3)二维时,
(4);(5);
(6);
(7)独立时,
2.方差
(1)方差,标准差;
(2);
(3);
(4)独立时,
3.协方差
(1);
(2);
(3);
(4)时,称不相关,独立不相关,反之不成立,但正态时等价;
(5)
4.相关系数 ;有,
5. 阶原点矩, 阶中心矩
第五章 大数定律与中心极限定理
1.Chebyshev不等式 或
2.大数定律
3.中心极限定理
(1)设随机变量独立同分布,则, 或 或,
(2)设是次独立重复试验中发生的次数,,则对任意,有或理解为若,则
第六章 样本及抽样分布
1.总体、样本
简单随机样本:即独立同分布于总体的分布(注意样本分布的求法);
样本数字特征:
样本均值(,);
样本方差()样本标准差
样本阶原点矩,样本阶中心矩
2.统计量:样本的函数且不包含任何未知数
3.三个常用分布(注意它们的密度函数形状及分位点定义)
(1)分布 ,其中独立同分布于标准正态分布,若且独立,则;
(2)分布 ,其中且独立;
(3)分布 ,其中且独立,有下面的性质
4.正态总体的抽样分布
(1); (2);
(3)且与独立; (4);
(5),
(6)
第七章 参数估计
1.矩估计:
(1)根据参数个数求总体的矩;(2)令总体的矩等于样本的矩;(3)解方程求出矩估计
2.极大似然估计:
(1)写出极大似然函数;(2)求对数极大似然函数(3)求导数或偏导数;(4)令导数或偏导数为0,解出极大似然估计(如无解回到(1)直接求最大值,一般为min或max)
3.估计量的评选原则
(1)无偏性:若,则为无偏; (2)有效性:两个无偏估计中方差小的有效;
4.参数的区间估计(正态)
参数 | 条件 | 估计函数 | 置信区间 |
已知 | |||
未知 | |||
未知 |
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