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文档简介
知识要点总结 概念: 随机事件:用表示 互不相容: 互逆(互斥): 且 ,此时, 互逆 互不相容 ,反之不行 相互独立: 或 运算律: (1) 交换律 : (2) 结合律 : (3) 分配律 : (4 ) De Morgen 律(对偶律) 推广: 概率: 则 随机变量: 用大写表示 . 与独立,则等价于(连续随机变量) 或 (离散)不相关: 或 独立不相关 反之不行但当与服从正态分布时 ,则独立 不相关两种概率模型 古典概型 : 所包含的基本事件的个数 ;基本事件个数 贝努力概型 : 特别的 ,概率计算公式:加法定理: 设互不相容 ,则 特别地 ,推广: 乘法定理:或 若独立 ,则 推广: 若它们相互独立,则全概公式:若 为随机事件,互不相容的完备事件组,且 则 常用作为互不相容的完备事件组 有诸多原因可以引发某种结果 ,而该结果有不能简单地看成这诸多事件的和 ,这样的概率问题属于全概问题.用全概率公式解题的程序:(1) 判断所求解的问题 是否为全概率问题(2) 若是全概类型,正确的假设事件及 ,要求是互不相容的完备事件组(3) 计算出(4) 代入公式计算结果一维随机变量:分布函数: 性质:(1) (2) 若 ,则(3) 右连续 (4) 即 即 (常用此性质来确定分布函数中的常数)已知分布函数计算概率: 离散随机变量:概率函数: 分布律性质: (用来确定概率函数中的常数) 连续随机变量: 概率密度 ,性质:(1) (2)(常用此性质来确定未知常数) 分布函数和概率密度的关系 要注意分区间讨论 已知概率密度计算概率 随机变量函数的分布: 离散 : 列表 、整理、合并 连续: 分布函数法. 先求的分布函数 ,再求导二维随机变量: 分布函数 :性质:(1) (2) (3) (4) (用来确定常数)边缘分布函数: 离散: 列表 边缘概率函数: 连续: 性质 (1) (2)(用来确定常数)联合概率密度与联合分布函数的关系 注意分区间已知联合概率密度求概率边缘概率密度: 注意分区间相互独立: 或 随机变量的数字特征: 离散: 连续: 二维 随机变量的函数的数学期望: 方差:定义 计算公式: 注意这个公式的转化:关于期望的定理: 关于方差的定理 (1) (1) (2) (2) (3) 独立: 独立 常用分布:分布 二项分布 泊松分布 均匀分布: 指数分布: 正态分布: 正态随机变量线性函数的分布统计部分: 单个正态总体统计量的分布
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