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概率論知識總結

學(xué)習總結 時(shí)間:2018-03-27 我要投稿
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  概率是生活中經(jīng)常會(huì )用到的知識,在考試中也經(jīng)常會(huì )遇到,下面概率論知識總結是小編想跟大家分享的,歡迎大家瀏覽。

  概率論知識總結

  第一章 概率論的基本概念

  1. 隨機試驗

  確定性現象:在自然界中一定發(fā)生的現象稱(chēng)為確定性現象。

  隨機現象: 在個(gè)別實(shí)驗中呈現不確定性,在大量實(shí)驗中呈現統計規律性,這種現象稱(chēng)

  為隨機現象。

  隨機試驗:為了研究隨機現象的統計規律而做的的實(shí)驗就是隨機試驗。

  隨機試驗的特點(diǎn):1)可以在相同條件下重復進(jìn)行;

  2)每次試驗的可能結果不止一個(gè),并且能事先明確試驗的所有可能

  結果;

  3)進(jìn)行一次試驗之前不能確定哪一個(gè)結果會(huì )先出現;

  2. 樣本空間、隨機事件

  樣本空間:我們將隨機試驗E的所有可能結果組成的集合稱(chēng)為E的樣本空間,記為S。 樣本點(diǎn):構成樣本空間的元素,即E中的每個(gè)結果,稱(chēng)為樣本點(diǎn)。

  事件之間的基本關(guān)系:包含、相等、和事件(并)、積事件(交)、差事件(A-B:包含A

  不包含B)、互斥事件(交集是空集,并集不一定是全集)、對立

  事件(交集是空集,并集是全集,稱(chēng)為對立事件)。

  事件之間的運算律:交換律、結合律、分配率、摩根定理(通過(guò)韋恩圖理解這些定理)

  3. 頻率與概率

  頻數:事件A發(fā)生的次數

  頻率:頻數/總數

  概率:當重復試驗的次數n逐漸增大,頻率值就會(huì )趨于某一穩定值,這個(gè)值就是概率。 概率的特點(diǎn):1)非負性。2)規范性。3)可列可加性。

  概率性質(zhì):1)P(空集)=0,2)有限可加性,3)加法公式:P(A+B)=P(A)+P(B)

  -P(AB)

  4. 古典概型

  學(xué)會(huì )利用排列組合的知識求解一些簡(jiǎn)單問(wèn)題的概率(彩票問(wèn)題,超幾何分布,分配問(wèn)題,

  插空問(wèn)題,捆綁問(wèn)題等等)

  5. 條件概率

  定義:A事件發(fā)生條件下B發(fā)生的概率P(B|A)=P(AB)/P(A)

  乘法公式:P(AB)=P(B|A)P(A)

  全概率公式與貝葉斯公式

  6. 獨立性檢驗

  設 A、B是兩事件,如果滿(mǎn)足等式

  P(AB)=P(A)P(B)

  則稱(chēng)事件A、B相互獨立,簡(jiǎn)稱(chēng)A、B獨立。

  第二章.隨機變量及其分布

  1. 隨機變量

  定義:設隨機試驗的樣本空間為S={e}. X=X(e)是定義在樣本空間S上的單值函數,稱(chēng)

  X=X(e)為隨機變量。

  2. 離散型隨機變量及其分布律

  三大離散型隨機變量的分布

  1)(0——1)分布。E(X)=p, D(X )=p(1-p)

  2)伯努利試驗、二項分布 E(X)=np, D(X)=np(1-p)

  3) 泊松分布 P(X=k)= (?^k)e^(- ?)/k! (k=0,1,2,……)

  E(X)=?,D(X)= ?

  注意:當二項分布中n 很大時(shí),可以近似看成泊松分布,即np= ?

  3. 隨機變量的分布函數

  定義:設X是一個(gè)隨機變量,x是任意的實(shí)數,函數

  F(x)=P(X≤x),x屬于R 稱(chēng)為X的分布函數

  分布函數的性質(zhì):

  1) F(x)是一個(gè)不減函數

  2) 0≤F(x)≤1

  離散型隨機變量的分布函數的求法(由分布律求解分布函數)

  連續性隨機變量的分布函數的求法(由分布函數的圖像求解分布函數,由概率密度求

  解分布函數)

  4. 連續性隨機變量及其概率密度

  連續性隨機變量的分布函數等于其概率密度函數在負無(wú)窮到x的變上限廣義積分 相反密度函數等與對應區間上分布函數的導數

  密度函數的性質(zhì):1)f(x)≥0

  2) 密度函數在負無(wú)窮到正無(wú)窮上的廣義積分等于1

  三大連續性隨機變量的分布: 1)均與分布 E(X)=(a+b)/2 D (X)=[(b-a)^2]/12

  2)指數分布 E(X)=θ D(X)=θ^2

  3)正態(tài)分布一般式(標準正態(tài)分布)

  5. 隨機變量的函數的分布

  1)已知隨機變量X的 分布函數求解Y=g(X)的分布函數

  2)已知隨機變量X的 密度函數求解Y=g(X)的密度函數

  第三章 多維隨機變量及其分布(主要討論二維隨機變量的分布)

  1.二維隨機變量

  定義 設(X,Y)是二維隨機變量,對于任意實(shí)數x, y,二元函數

  F(x, Y)=P[(X≤x)交(Y≤y)] 稱(chēng)為二維隨機變量(X,Y)的分布函數或稱(chēng)為隨機變量聯(lián)合分布函數

  離散型隨機變量的分布函數和密度函數

  連續型隨機變量的分布函數和密度函數

  重點(diǎn)掌握利用二重積分求解分布函數的方法

  2.邊緣分布

  離散型隨機變量的邊緣概率

  連續型隨機變量的邊緣概率密度

  3.相互獨立的隨機變量

  如果X,Y相互獨立,那么X,Y的聯(lián)合概率密度等于各自邊緣的乘積

  5. 兩個(gè)隨機變量的分布函數的分布

  關(guān)鍵掌握利用卷積公式求解Z=X+Y的概率密度

  第四章.隨機變量的數字特征

  1.數學(xué)期望

  離散型隨機變量和連續型隨機變量數學(xué)期望的求法

  六大分布的數學(xué)期望

  2.方差

  連續性隨機變量的方差

  D(X)=E(X^2)-[E (X )]^2

  方差的基本性質(zhì):

  1) 設C是常數,則D(C)=0

  2) 設X隨機變量,C是常數,則有

  D(CX)=C^2D(X)

  3) 設X,Y是兩個(gè)隨機變量,則有

  D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{(X-E(X))(Y-E(Y))} 特別地,若X,Y不相關(guān),則有D(X+Y)=D(X)+ D(Y) 切比雪夫不等式的簡(jiǎn)單應用

  3. 協(xié)方差及相關(guān)系數

  協(xié)方差:Cov(X ,Y )= E{(X-E(X))(Y-E(Y))}

  相關(guān)系數:m=Cov(x,y)/√D(X) √D(Y)

  當相關(guān)系數等于0時(shí),X,Y 不相關(guān),Cov(X ,Y )等于0 不相關(guān)不一定獨立,但獨立一定不相關(guān)

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