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文檔簡介

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》第一章概率論的基本概念1.事件間的關(guān)系A(chǔ)仁B則稱事件B包含事件A,指事件A發(fā)生必然導(dǎo)致事件B發(fā)生A不B={xxEA或xEB}稱為事件A與事件B的和事件,指當(dāng)且僅當(dāng)A,B中至少有一A八B={xxEA且xEB}稱為事件A與事件B的積事件,指當(dāng)A,B同時(shí)發(fā)生時(shí),事件A—B={xxEA且x莊B}稱為事件A與事件B的差事件,指當(dāng)且僅當(dāng)A發(fā)生生時(shí),事件A—B發(fā)生基本事件是兩兩互不相容的定義在相同的條件下,進(jìn)行了n次試驗(yàn),在這n次試驗(yàn)中,事件A發(fā)生的次數(shù)n稱為A事件A發(fā)生的頻數(shù),比值nn稱為事件A發(fā)生的頻率A稱為事件的概率1.概率P(A)滿足下列條件:P(A)(n可2.概率的一些重要性質(zhì):等可能概型:試驗(yàn)的樣本空間只包含有限個(gè)元素,試驗(yàn)中每個(gè)事件發(fā)生的可能性相同i1]i2ikijnS中基本事件的總數(shù)(1)定義:設(shè)A,B是兩個(gè)事件,且P(A)>0,稱P(B|A)=為事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的條件概率(2)條件概率符合概率定義中的三個(gè)條件Bii(3)乘法定理設(shè)P(A)>0,則有P(AB)=P(B)P(A|B)稱為乘法公式ii貝葉斯公式:P(BkΣΣii定義設(shè)A,B是兩事件,如果滿足等式P(AB)=P(A)P(B),則稱事件A,B相互獨(dú)立第二章隨機(jī)變量及其分布1.離散隨機(jī)變量:有些隨機(jī)變量,它全部可能取到的值是有限個(gè)或可列無限多個(gè),這種隨機(jī)變量稱為離散型隨機(jī)變量2.三種重要的離散型隨機(jī)變量—kqn-kk注意到kqn-k是二項(xiàng)式n的展開式中出現(xiàn)pk的那一項(xiàng),我們稱隨機(jī)變量X服從參數(shù)為λke-λλke-λ連續(xù)隨機(jī)變量:如果對(duì)于隨機(jī)變量X的分布函數(shù)F(x存在非負(fù)可積函數(shù)f(x),使對(duì)于密度函數(shù),簡稱概率密度f(x)dx4)若f(x)在點(diǎn)x處連續(xù),則有F,(x)=f(x)2,三種重要的連續(xù)型隨機(jī)變量(1)均勻分布(2)指數(shù)分布,其他,則成X在區(qū)間(a,b)上服從,其他1(x-μ)2fYfXl的隨機(jī)變量,稱X=X(e)為隨機(jī)變量,由它們構(gòu)成的一個(gè)向量(X,Y)叫做二維隨機(jī)變量布函數(shù)如果二維隨機(jī)變量(X,Y)全部可能取到的值是有限對(duì)或可列無限多對(duì),則稱(X,Y)是離散型的隨機(jī)變量。xf二維隨機(jī)變量(X,Y)作為一個(gè)整體,具有分布函數(shù)F(x,y).而X和Y都是隨機(jī)XY偽偽i?iji?jiji偽偽i?iji?jijii??jppi??jf(x,y)dx分別稱fX(x),fY(y)為X,Y關(guān)于X和關(guān)于Y的邊緣概率密度。定義設(shè)(X,Y)是二維離散型隨機(jī)變量,對(duì)于固定的j,若P{Y=yj}>0,j條件下j?jii?設(shè)二維離散型隨機(jī)變量(X,Y)的概率密度為f(x,y)X,Y)關(guān)于Y的邊緣概率密度為fY(y),若對(duì)于固定的y,fY(y)〉0,則稱為在Y=y的條件下X的條件概Yf(x,y)XYf(y)率密度,記為f(x,y)XYf(y)Y§4相互獨(dú)立的隨機(jī)變量定義設(shè)F(x,y)及F(x),F(xiàn)(y)分別是二維離散型隨機(jī)變量(X,Y)的分布函數(shù)XYXY對(duì)于二維正態(tài)隨機(jī)變量(X,YX和Y相互獨(dú)立的充要條件是參數(shù)P=0設(shè)(X,Y)是二維連續(xù)型隨機(jī)變量,它具有概率密度f(x,y).則Z=X+Y仍為連續(xù)性隨機(jī)變量,其概率密度為fX+Y(z)=又若X和Y相互獨(dú)立,設(shè)(X,Y)關(guān)于X,Y的邊緣密度分別為fX(x),fY(y)則偽fX(z-y)fY偽fX(x)fY(z-x)dx這兩個(gè)公式稱為f,f的卷積公式XY有限個(gè)相互獨(dú)立的正態(tài)隨機(jī)變量的線性組合仍然服從正態(tài)分布YZ=XY的分布設(shè)(X,Y)是二維連續(xù)型隨機(jī)變量,它具有概率密度f(x,y),則Z=YX仍為連續(xù)性隨機(jī)變量其概率密度分別為fYX(z)=∫偽xf(x,xz)dxf(x,)dx又若X和Y相互獨(dú)立,設(shè)(X,Y)關(guān)于X,Y的邊緣密度分別為設(shè)X,Y是兩個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量,它們的分布函數(shù)分別為FX(x),FY(y)由于第四章隨機(jī)變量的數(shù)字特征則稱級(jí)數(shù)Σ偽xp的和為隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望,記為E(X),即E(X)=Σxp定理設(shè)Y是隨機(jī)變量X的函數(shù)Y=g(X)(g是連續(xù)函數(shù))(ii)如果X是連續(xù)型隨機(jī)變量,它的分概率密度為f(x),若∫偽g(x)f(x)dx絕對(duì)收斂則有E(Y)=E(g(X))=偽g(x)f(x)dx數(shù)學(xué)期望的幾個(gè)重要性質(zhì)1設(shè)C是常數(shù),則有E(C)=C4設(shè)X,Y是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量,則有E(XY)=E(X)E(Y)定義設(shè)X是一個(gè)隨機(jī)變量,若E{[X-E(X)]2}存在,則稱E{[X-E(X)]2}為X的方差,D(X)=E(X-E(X))2=E(X2)-(EX)2方差的幾個(gè)重要性質(zhì)1設(shè)C是常數(shù),則有D(C)=0,別,若X,Y相互獨(dú)立,則有D(X+Y)=D(X切比雪夫不等式:設(shè)隨機(jī)變量X具有數(shù)學(xué)期望E(X)=σ2,則對(duì)于任意正數(shù)ε,不等式2成立ε2Cov(X,Y)=E[(XE(X))(YE(Y))]=E(XY)E(X)E(Y)Cov(X,Y)而pXY=D(X)D(Y)稱為隨機(jī)變量X和Y的相關(guān)系數(shù)一_協(xié)方差具有下述性質(zhì)定理12pp<1XY附:幾種常用的概率分布表分布律或概率密度分布律或概率密度n分布布分布參數(shù)pλk!,λk!,p2(b-a)2泊松分布幾何分布均勻分布指數(shù)分布正態(tài)分布1p2,其他-xθe-()21f(x)=λ2第五章大數(shù)定律與中心極限定理弱大數(shù)定理(辛欣大數(shù)定理)設(shè)X1,X2…是相互獨(dú)立,服從統(tǒng)一分布的隨機(jī)變量序列,并具nknkk伯努利大數(shù)定理設(shè)fA是n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中事件A發(fā)生的次數(shù),p是事件A在每次試驗(yàn)中發(fā)生的概率,則對(duì)于任意正數(shù)ε〉0,有l(wèi)imP{fn-p<ε}=1或limP{fn-p>ε}=0定理一(獨(dú)立同分布的中心極限定理)設(shè)隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn相互獨(dú)立,服從同一分布,且具有數(shù)學(xué)期望和方差E(X)=μ,D(X)=σ2(k=1,2,…則隨機(jī)變量ik)ΣX-nμΣ)ΣX-nμ

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