《概率论复习与补充》PPT课件

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1、第一章概率论复习与补充概率空间随机变量及其分布随机变量的函数及其分布随机变量的数字特征大数定律与中心极限定理特征函数§1.1概率空间一、样本空间与事件域基本事件：设是一个随机试验的每一个不能再分或无需再分的可能结果样本空间：全体基本事件所组成的集合E定义1：设是样本空间，是由的一些子集为元素所组成的集合，如果满足下列条件(1)(2)(3)则称为事件域，中的元素称为事件，称为必然事件WWW二、概率的定义与性质定义2：设是随机试验的基本空间，为随机事件，为定义在事件域上的实函数，若满足（1）有界性：（2）正则性或规范性：（3）可列可加性：对可列多个

2、事件,如果，则有则称函数为事件的概率。01概率空间：概率的性质：有限可加性加法公式的推广三、条件概率与事件的独立性1.条件概率定义3：设A、B是某随机试验中的两个事件，且则称为在事件A已发生的条件下事件B发生的条件概率，简称为B在A之下的条件概率。三个重要的公式两个事件的乘法公式（一）乘法公式多个事件的乘法公式则有（二）全概率公式设随机事件满足：（三）Bayes公式设随机事件满足则返回主目录2.事件的独立性1.两事件独立的定义设A、B是两个随机事件，如果则称A与B是相互独立的随机事件．两事件独立性的性质：则事件A与B相互独立的返回主目录充分必要

3、条件为：1）如果2）必然事件与任意随机事件A相互独立；不可能事件Φ与任意随机事件A相互独立．3)若随机事件A与B相互独立，则也相互独立.注意:两事件相互独立与互不相容的区别：“A与B互不相容”，指两事件不能同时发生，即P（AB）=0。“A与B相互独立”，指A是否发生不影响B发生的概率，即P（AB）=P（A）P（B）或2.n个事件的相互独立性返回主目录独立随机事件的性质：§1.2随机变量及其分布一、一维随机变量的分布定义1：设是一个概率空间，而是定义在基本空间上的单值实函数，若对任一实数,基本事件的集合都是一随机事件,即，则称为一个随机变量。1.

4、分布函数及其性质：定义2：设是一个随机变量，是任意实数，称为的分布函数．返回主目录函数分布函数的性质1.是一个不减的函数,2.3.这三条性质不但是分布函数的必要条件,还可以证明，它们一起构成函数成为某一随机变量的分布函数的充要条件。2.离散型随机变量及其分布列若随机变量的所有可能取的值是有限多个或可列多个,则称该随机变量为离散型随机变量,它的概率分布规律通常用分布列表示.设离散型随机变量的所有可能取值为并且分布列的性质为:分布函数为3.连续型随机变量的概念与性质如果对于随机变量X的分布函数，存在非负实函数，使得对于任意实数，有则称X为连续型随机

5、变量，其中函数称为X的概率密度函数,简称密度函数.连续型随机变量X由其密度函数唯一确定．定义3:密度函数的性质:4.一些常用的概率分布离散型连续型:二、多维随机变量及其分布1.n维随机变量及其分布设都是定义在同一概率空间上的n个随机变量,把看成一个整体,称为一个n维随机变量(随机向量),记为定义4:设是n维随机变量,是任意n个实数,则n元函数称为的n维联合分布函数.定义5:若的n维联合分布函数可以表示为其中是非负可积函数,则称为n维连续型随机变量,称为n维联合概率密度函数.2.二维分布函数及其性质定义6:性质:单调性：F(x,y)是变量x,y的

6、不减函数，即当x1

7、分布函数，分别称为关于的边缘分布函数。（1）离散型设为二维离散型随机变量，联合分布律为则分别称为二维离散型随机变量关于的边缘分布律。（2）连续型设为二维连续型随机变量，联合密度函数为则分别称为二维连续型随机变量关于的边缘分布律。注：联合分布唯一的确定边缘分布，但边缘分布一般不能确定联合分布。5.随机变量的独立性定义8：设是二维随机变量，若对任意实数有则称随机变量相互独立，简称独立。若是二维离散型随机变量，则相互独立的充分必要条件为若是二维连续型随机变量，则相互独立的充分必要条件为定义9：设是n维随机变量，若对任意实数有则称随机变量相互独立对于定

8、义在同一概率空间上的随机变量序列如果其中任何有限个随机变量都是独立的，则称这个随机变量序列独立。注：若独立，则其中任意m个随机变量也独立。6.条件分布