《概率论与数理统计》知识点整理.pdf

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1、《概率论与数理统计》复习资料中南财经政法大学统数学院信科1101陈弄祺整理《概率论与数理统计》复习资料第一章概率论的基本概念1.(加法公式)对于任意两事件A,B有PABPAPBPAB()()()().2.(超几何分布)设有N件产品,其中有D件次品,今从中任取n件,其中恰有kkD()件次品的概率是DNDNP.knknPAB()3.(条件概率)设A,B是两个事件,且PA()0,称PBA()为事件A发生的条件下事件B发生的条件PA()概率.4.(乘法公式)设PA()0,则有PABPBA

2、PA()()().5.(全概率公式)设试验E的样本空间为S,A为E的事件,B,B,,B为S的一个划分,且PB()0(1in,2,,),12ni则PAPABPB()()()(PABPB)()PABPB()().特别地,取n2,PAPABPBPABPB()()()()().1122nn6.(贝叶斯公式)设试验E的样本空间为S,A为E的事件,B,B,,B为S的一个划分,且PA()0,PB()012niPABPB()()PAB()PABPB()()ii(1in,2,,),则PBA().特别地,取n2,PB

3、A().inPA()PABPBPABPB()()()()PABPB()jj()j17.(独立性)设A,B是两事件,如果满足等式PABPAPB()()(),则称事件A,B相互独立,简称A,B独立.第二章随机变量及其分布kk11.((01)分布)设随机变量X只可能取0与1两个值,它的分布律是PXkp(1p),k0,1(0p1),则称X服从以p为参数的(01)分布或两点分布.nknk2.(二项分布)记q1p,则二项分布的分布律为PXkpq,k0,1,2,,n.我们称随机变量Xk服

4、从参数为n,p的二项分布,并记为Xbnp(,).ke3.(泊松分布)设随机变量X所有可能的值为0,1,2,,而取各个值的概率为PXk,k0,1,2,,k!其中0是常数,则称X服从参数为的泊松分布,记为X().4.(泊松定理)设0是一个常数,n是任意正整数,设np,则对于任一固定的非负整数k,有nnkenkeknkknklimpp(1).泊松定理表面,当n很大,p很小(np)时有以下近似式pp(1)nnnkk!kk!(其中np).-1-《

5、概率论与数理统计》复习资料中南财经政法大学统数学院信科1101陈弄祺整理5.(分布函数)设X是一个随机变量,x是任意实数,函数FxPXx(),x称为X的分布函数.x6.(概率密度)如果对于随机变量X的分布函数Fx(),存在非负可积函数f()x,使对于任意实数x有Fx()ftdt(),则称X为连续型随机变量,其中函数f()x称为X的概率密度函数,简称概率密度.1,,axb7.(均匀分布)若连续型随机变量X具有概率密度fx()ba则称X在区间(,ab)上服从均匀分布,0,其他,记为XUab(,)

6、.1xex,0,8.(指数分布)若连续型随机变量X的概率密度为fx()其中0为常数,则称X服从参数为的0,其他,指数分布.2()x129.(正态分布)若连续型随机变量X的概率密度为fx()e2,x,其中,(0)为常数,22则称X服从参数为,的正态分布或高斯分布,记为XN(,).2()t1x2X的分布函数为Fx()e2dt,特别,当0,1时称随机变量X服从标准正态分布.其概率密21x221xt22度和分布函数分别用()x,()x表示,即

7、有()xe,()xedt.易知()1()xx.222X若XN(,),则ZN(0,1).2Xxx若XN(,),则它的分布函数Fx()可写成FxPXxP().对于任意区xxXxx1221间(,]xx,有PxXxP.121210.设随机变量X具有概率密度f()x,x,又设函数gx()处处可导且恒有gx()0(或恒有gx()0),X

8、fhyhy[()](),y,X则YgX()是连续型随机变量,其概率密度为fy()其中mingg(),(),Y0,其他,maxgg(),(),hy()是gx(

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