2015考研概率论精讲精练讲义

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1、2015考研概率论精讲精练讲义目录第一讲随机事件与概率...............................................................................................................1第二讲一维随机变量及其概率分布...........................................................................................8第三讲二维(n维)随机变量及其概率分布............

2、...................................................................14第四讲随机变量的数字特征.....................................................................................................24考第五讲大数定律与中心极限定理..............................................................................

3、...............29第六讲数理统计.........................................................................................................................31综合例题分析............................................................................................................................

4、.....40-----------------------Page2-----------------------.第一讲随机事件与概率1.1随机试验与随机事件1.随机试验与随机事件称一个试验为随机试验,如果(1)试验可以在相同的条件下重复进行;(2)试验所有可能结果是明确可知道的,并且不止一个;(3)每一次试验会出现哪一个结果事先不能确定.【评注】①我们是通过研究随机试验来研究随机现象的,为方便起见,将随机试验简称为试验,并用字母E或E,E,„表示.12②在一次试验中可能出现,也可能不出现的结果称为随机事件,简称为事件,并用大写字母A,B,C等

5、表示,为讨论需要,将每次试验一定发生的事件称为必然事件,记为Ω.每次试验一定不发生的事件称为不可能事件,记为φ.坛③随机试验每一最简单、最基本的结果称为基本事件或样本点,记为ω.每次试验能且只能发生一个基本事件.基本事件(或样本点)的全体称为基本事件空间(或样本空间),记为Ω,即Ω={ω},随机事件A总是由若干个基本事件组成,即A是Ω的子集,AÌΩ.事件A发生等价于构成A的基本事件有一个发生.论④在不少情况下,我们不能确切知道某一随机试验的全部可能结果,但可以知道它不超出某个范围.这时,也可以用这个范围来作为该试验的全部可能结果.例如我们需要记录某

6、个城市一天的交通事故数量,则试验结果将是非负数x.我们无法确定x的可能取值的确切范围,但可以把这范围取为[0,∞),它总能包含一切可能的试验结果,尽管我们明知,某研些结果,如x>10000,是不会出现的,我们甚至可以把这范围取为(-∞,∞)也无妨.这里就有了一定的数学抽象,它可以带来很大的方便.2.随机事件的关系与运算考如果事件A发生必导致事件B发生,则称事件B包含事件A(或A被B包含),记为.如果且,则称事件A与B相等,记为A=B.A与B相等,事实上也ABÌABÌBAÌ就是说,A与B由完全同一的一些试验结果构成,它不过是同一件事表面上看来不同的两

7、个说法而已.若两事件A,B不能在同一次试验中都发生(但可以都不发生),则称它们是互斥的,如果一些事件中任意两个都互斥,则称这些事件是两两互斥的,或简称互斥的,互斥事件的一个重要情况是“对立事件”.称“事件A与B至少有一个发生”的事件为事件A与B的并(或和),记为A∪B,称“有限个(或可列个)事件A,A,„,A„至少有一个发生”的事件为事件A,A,„,A„12n12nn¥的并(或和),记为A或A;称“事件A与B同时发生”的事件为事件A与B的交(或UUiii1i1积),记为A∩B或AB,称“有限个(或可列个)事件A,A,„,A,„同时发生”的事件12n

8、1-----------------------Page3-----------------------n¥为事件A,„,

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