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文档简介

1、第三章 小结二维随机变量多维随机变量离散型-概率分布边际分布概率计算条件分布分布函数概率计算连续型-概率密度边际密度概率计算条件密度独立性随机变量函数的概率分布离散型-列表归纳连续型-套用公式 由F求p两个随机向量和、商、极值的分布数字特征：协方差、相关系数等第四章随机变量序列的极限分布泊松定理与中心极限定理概率收敛与大数定律一、泊松定理与中心极限定理复习用泊松分布近似二项分布用EXCEL计算的结果即：至少击中两次的概率为0.997。即：击中次数不到两次的概率为0.003。中心极限定理林德伯格列维定理（独立同分布中心极限定理）多少个数相加在一起能使误差总和小于10的概率为0.9？德莫威尔-拉普

2、拉斯定理：设在独立试验序列中，事件机变量n表示事件A在n次试验中发生的次数，这时，（1）D-L定理的应用（2）近似计算用频率估计概率是的误差解决三类问题5“保证所有机器能正常工作”=“所供电功率能使所有能够工作的机器都可以工作”二、概率收敛 与 大数定律 复习注意:概率收敛这一极限概念，与我们在高等数学中所的极限不同，在定义时要兼顾随机变量的“取值”与“概率”两个特性，又要强调例外情况为小概率这一事实。 概率收敛意义: 频率的稳定性：当试验在不变的条件下重复进行很 多次时，随机事件的频率在它们的概率附近摆动。它是“概率论” 的理论基础. 注意: 伯努利大数定律仅指出极限，而二项分布的中心极限定理不仅指出了极限，而且指出了极限附近的情况 定理1 马尔可夫大数定律定理2 切比雪夫大数定律用泊松分布近似

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