概率论与数理统计期末考试复习资料

概率论与数理统计期末考试复习资料
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概率论与数理统计总结

第一章 随机事件与概率 第一节 随机事件及其运算 1、 随机现象:在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象 2、 样本空间:随机现象的一切可能基本结果组成的集合,记为Ω={ω},其中ω 表示基本结果,又称为样本点。 3、 随机事件:随机现象的某些样本点组成的集合常用大写字母A 、B 、C 等表 示,Ω表示必然事件, ?表示不可能事件。 4、 随机变量:用来表示随机现象结果的变量,常用大写字母X 、Y 、Z 等表示。 5、 时间的表示有多种: (1) 用集合表示,这是最基本形式 (2) 用准确的语言表示 (3) 用等号或不等号把随机变量于某些实属联结起来表示 6、事件的关系 (1)包含关系:如果属于A 的样本点必属于事件B ,即事件 A 发生必然导致事 件B 发生,则称A 被包含于B ,记为A ?B; (2)相等关系:若A ?B 且B ? A ,则称事件A 与事件B 相等,记为A =B 。 (3)互不相容:如果A ∩B= ?,即A 与B 不能同时发生,则称A 与B 互不相容 7、事件运算 (1)事件A 与B 的并:事件A 与事件B 至少有一个发生,记为 A ∪B 。 (2)事件A 与B 的交:事件A 与事件B 同时发生,记为A∩ B 或AB 。 (3)事件A 对B 的差:事件A 发生而事件B 不发生,记为 A -B 。用交并补可以 表示为B A B A =-。 (4)对立事件:事件A 的对立事件(逆事件),即 “A 不发生”,记为A 。 对立事件的性质:Ω=?Φ=?B A B A ,。 8、事件运算性质:设A ,B ,C 为事件,则有 (1)交换律:A ∪B=B ∪A ,AB=BA (2)结合律:A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC (3)分配律:A ∪(B∩C)=(A ∪B)∩(A∪C)、 A(B ∪C)=(A∩B)∪(A∩C)= AB ∪AC (4)棣莫弗公式(对偶法则):B A B A ?=? B A B A ?=? 9、事件域:含有必然事件Ω ,并关于对立运算和可列并运算都封闭的事件类ξ 称为事件域,又称为σ代数。具体说,事件域ξ满足: (1)Ω∈ξ; (2)若A ∈ξ,则对立事件A ∈ξ; (3)若A n ∈ξ,n=1,2,···,则可列并 ∞ =1 n n A ∈ξ 。

概率论与数理统计知识点总结详细

概率论与数理统计知识点 总结详细 Newly compiled on November 23, 2020

《概率论与数理统计》 第一章 概率论的基本概念 §2.样本空间、随机事件 1.事件间的关系 B A ?则称事件B 包含事件A ,指事件A 发生必然导致事件B 发生 B }x x x { ∈∈=?或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件,指当且仅当A ,B 中至少有一个发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ∈∈=?且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件,指当A ,B 同时发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ?∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件,指当且仅当A 发生、B 不发生时,事件B A —发生 φ=?B A ,则称事件A 与B 是互不相容的,或互斥的,指事件A 与事件B 不能同时发生,基本事件是两两互不相容的 且S =?B A φ=?B A ,则称事件A 与事件B 互为逆事件,又称事件A 与事件B 互为对立事件 2.运算规则 交换律A B B A A B B A ?=??=? 结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ?=???=?? 分配律 )()B (C A A C B A ???=??)( 徳摩根律B A B A A B A ?=??=? B — §3.频率与概率 定义 在相同的条件下,进行了n 次试验,在这n 次试验中,事件A 发生的次数A n 称为事件A 发生的频数,比值n n A 称为事件A 发生的频率 概率:设E 是随机试验,S 是它的样本空间,对于E 的每一事件A 赋予一个实数,记为P (A ),称为事件的概率 1.概率)(A P 满足下列条件: (1)非负性:对于每一个事件A 1)(0≤≤A P (2)规范性:对于必然事件S 1)S (=P

《概率论与数理统计》讲义#(精选.)

第一章 随机事件和概率 第一节 基本概念 1、排列组合初步 (1)排列组合公式 )! (! n m m P n m -= 从m 个人中挑出n 个人进行排列的可能数。 )! (!! n m n m C n m -= 从m 个人中挑出n 个人进行组合的可能数。 例1.1:方程 x x x C C C 765107 11=-的解是 A . 4 B . 3 C . 2 D . 1 例1.2:有5个队伍参加了甲A 联赛,两两之间进行循环赛两场,试问总共的场次是多少? (2)加法原理(两种方法均能完成此事):m+n 某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m 种方法完成,第二种方法可由n 种方法来完成,则这件事可由m+n 种方法来完成。 (3)乘法原理(两个步骤分别不能完成这件事):m ×n 某件事由两个步骤来完成,第一个步骤可由m 种方法完成,第二个步骤可由n 种方法来完成,则这件事可由m ×n 种方法来完成。 例1.3:从5位男同学和4位女同学中选出4位参加一个座谈会,要求与会成员中既有男同学又有女同学,有几种不同的选法? 例1.4:6张同排连号的电影票,分给3名男生和3名女生,如欲男女相间而坐,则不同的分法数为多少? 例1.5:用五种不同的颜色涂在右图中四个区域里,每一区域涂上一种颜

色,且相邻区域的颜色必须不同,则共有不同的涂法 A.120种B.140种 C.160种D.180种 (4)一些常见排列 ①特殊排列 ②相邻 ③彼此隔开 ④顺序一定和不可分辨 例1.6:晚会上有5个不同的唱歌节目和3个不同的舞蹈节目,问:分别按以下要求各可排出几种不同的节目单? ①3个舞蹈节目排在一起; ②3个舞蹈节目彼此隔开; ③3个舞蹈节目先后顺序一定。 例1.7:4幅大小不同的画,要求两幅最大的排在一起,问有多少种排法? 例1.8:5辆车排成1排,1辆黄色,1辆蓝色,3辆红色,且3辆红车不可分辨,问有多少种排法? ①重复排列和非重复排列(有序) 例1.9:5封不同的信,有6个信箱可供投递,共有多少种投信的方法? ②对立事件 例1.10:七人并坐,甲不坐首位,乙不坐末位,有几种不同的坐法? 例1.11:15人中取5人,有3个不能都取,有多少种取法? 例1.12:有4对人,组成一个3人小组,不能从任意一对中取2个,问有多少种可能性?

概率论与数理统计期末考试试题及解答

概率论与数理统计期末考 试试题及解答 Prepared on 24 November 2020

一、填空题(每小题3分,共15分) 1.设事件B A ,仅发生一个的概率为,且5.0)()(=+B P A P ,则B A ,至少有一个不发生的概率为__________. 答案: 解: 即 所以 9.0)(1)()(=-==AB P AB P B A P . 2.设随机变量X 服从泊松分布,且)2(4)1(==≤X P X P ,则 ==)3(X P ______. 答案: 解答: 由 )2(4)1(==≤X P X P 知 λλλλλ---=+e e e 22 即 0122=--λλ 解得 1=λ,故 3.设随机变量X 在区间)2,0(上服从均匀分布,则随机变量2X Y =在区间) 4,0(内的概率密度为=)(y f Y _________. 答案: 解答:设Y 的分布函数为(),Y F y X 的分布函数为()X F x ,密度为()X f x 则 因为~(0,2)X U ,所以(0X F = ,即()Y X F y F = 故 另解 在(0,2)上函数2y x = 严格单调,反函数为()h y =所以 4.设随机变量Y X ,相互独立,且均服从参数为λ的指数分布,2)1(-=>e X P ,则=λ_________,}1),{min(≤Y X P =_________. 答案:2λ=,-4{min(,)1}1e P X Y ≤=- 解答: 2(1)1(1)P X P X e e λ-->=-≤==,故 2λ= 41e -=-. 5.设总体X 的概率密度为 ?????<<+=其它, 0, 10,)1()(x x x f θ θ 1->θ. n X X X ,,,21 是来自X 的样本,则未知参数θ的极大似然估计量为_________. 答案: 解答: 似然函数为 解似然方程得θ的极大似然估计为

概率论与数理统计小结

概率论与数理统计主要内容小结 概率部分 1、全概率公式与贝叶斯公式 全概率公式: )()|()(11B P B A P A P = ++)()|(22B P B A P )()|(n n B P B A P + 其中n B B B ,,,21 是空间S 的一个划分。 贝叶斯公式:∑== n j j j i i i B A P B P B A P B P A B P 1 ) |()() |()()|( 其中n B B B ,,,21 是空间S 的一个划分。 2、互不相容与互不相关 B A ,互不相容0)(,==?B A P B A φ 事件B A ,互相独立))(()(B A P B A P =? ; 两者没有必然联系 3、几种常见随机变量概率密度与分布律:两点分布,二项分布,泊松分布,均匀分布,二项分布,指数分布,正态分布。 ),,1(~p b X 即二点分布,则分布律为.1,0,)1(}{1=-==-k p p k x P k k ),,(~p n b X 即二项分布,则分布律为.,...,1,0,)1(}{n k p p C k x P k n k k n =-==- ),(~λπX 即泊松分布,则分布律为,......1,0,! }{== =-k k e k x P k λ λ ),,(~b a U X 即均匀分布,则概率密度为.,0),(,1 )(??? ??∈-=其它 b a x a b x f ),(~θE X 即指数分布,则概率密度为.,00 ,1)(?? ???>=-其它x e x f x θ θ ),,(~2σμN X 即正态分布,则则概率密度为+∞<<-∞= - x e x f x ,21)(2 2π .

概率论与数理统计必考大题解题索引

概率论与数理统计必考大题解题索引 编制:王健 审核: 题型一:古典概型:全概率公式和贝叶斯公式的应用。 【相关公式】 全概率公式: ()()()()()() n 1122S P()=|()||()() (|)() =()(|)()(|). i n n E S A E B A P A B P B P A B P B P A B P B P AB P B A P A P A P A B P B P A B P B +++= =+12设实验的样本空间为,为的事件,B ,B ,……,B 为的划分,且>0,则有: P ?…其中有:。特别地:当n 2时,有: 贝叶斯公式: ()()i 1 00(1,2,,),()(|)() (|)()(|)() =()(|)() (|)()(|)()(|)() i i i i n i i j E S A E A P B i n P B A P A B P B P B A P A P A B P B P AB P A B P B P B A P A P A B P B P A B P B =>>===== +∑12n 设实验的样本空间为。为的事件,B ,B ,……,B 为S 的一个划分,且P ,……则有:特别地: 当n 2时,有: 【相关例题】 1.三家工厂生产同一批产品,各工厂的产量分别占总产量的40%、25%、35%,其产品的不合格率依次为0.05、0.04、和0.02。现从出厂的产品中任取一件,求: (1)恰好取到不合格品的概率; (2)若已知取到的是不合格品,它是第二家工厂生产的概率。 解:设事件 表示:“取到的产品是不合格品”;事件i A 表示:“取到的产品是第i 家工 厂生产的”(i =123,,)。 则Ω== 3 1i i A ,且P A i ()>0,321A A A 、、两两互不相容,由全概率公式得 (1)∑=?=3 1 )|()()(i i i A A P A P A P 1000/37100 210035100410025100510040=?+?+?=

概率论和数理统计知识点总结[超详细版]

《概率论与数理统计》 第一章 概率论的基本概念 §2.样本空间、随机事件 1.事件间的关系 B A ?则称事件B 包含事件A ,指事件A 发生必然导致事件B 发生 B }x x x { ∈∈=?或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件,指当且仅当A ,B 中至少有一个发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ∈∈=?且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件,指当A ,B 同时发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ?∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件,指当且仅当A 发生、B 不发生时,事件B A —发生 φ=?B A ,则称事件A 与B 是互不相容的,或互斥的,指事件A 与事件B 不能同时发生,基本事件是两两互不相容的 且S =?B A φ=?B A ,则称事件A 与事件B 互为逆事件,又称事件A 与事件B 互为对立事件 2.运算规则 交换律A B B A A B B A ?=??=? 结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ?=???=?? 分配律 )()B (C A A C B A ???=??)( ))(()( C A B A C B A ??=?? 徳摩根律B A B A A B A ?=??=? B — §3.频率与概率 定义 在相同的条件下,进行了n 次试验,在这n 次试验中,事件A 发生的次数A n 称为事 件A 发生的频数,比值n n A 称为事件A 发生的频率 概率:设E 是随机试验,S 是它的样本空间,对于E 的每一事件A 赋予一个实数,记为P (A ),称为事件的概率 1.概率)(A P 满足下列条件: (1)非负性:对于每一个事件A 1)(0≤≤A P (2)规范性:对于必然事件S 1)S (=P

概率论与数理统计试题与答案

概率论与数理统计试题 与答案 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

概率论与数理统计试题与答案(2012-2013-1) 概率统计模拟题一 一、填空题(本题满分18分,每题3分) 1、设,3.0)(,7.0)(=-=B A P A P 则)(AB P = 。 2、设随机变量p)B(3,~Y p),B(2,~X ,若9 5 )1(= ≥X p ,则=≥)1(Y p 。 3、设X 与Y 相互独立,1,2==DY DX ,则=+-)543(Y X D 。 4、设随机变量X 的方差为2,则根据契比雪夫不等式有≤≥}2EX -X {P 。 5、设)X ,,X ,(X n 21 为来自总体)10(2 χ的样本,则统计量∑==n 1 i i X Y 服从 分布。 6、设正态总体),(2σμN ,2σ未知,则μ的置信度为α-1的置信区间的长度 =L 。(按下侧分位数) 二、选择题(本题满分15分,每题3分) 1、 若A 与自身独立,则( ) (A)0)(=A P ; (B) 1)(=A P ;(C) 1)(0<

《概率论与数理统计》课程学习心得

《概率论与数理统计》课程学习感想 概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的科学,既是重要的基础理论,又是实践性很强的应用科学。 概率论与数理统计是现代数学的一个重要分支。近二十年来,随着计算机的发展以及各种统计软件的开发,概率统计方法在金融、保险、生物、医学、经济、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。主要包括:极限理论、随机过程论、数理统计学、概率论方法应用、应用统计学等。极限理论包括强极限理论及弱极限理论;随机过程论包括马氏过程论、鞅论、随机微积分、平稳过程等有关理论。概率论方法应用是一个涉及面十分广泛的领域,包括随机力学、统计物理学、保险学、随机网络、排队论、可靠性理论、随机信号处理等有关方面。它主要是通过数学建模,理论分析、推导,数值计算以及计算机模拟等理论分析、统计分析和模拟分析,以求研究和分析所涉及的理论问题和实际问题。 实用性赋予了概率论与数理统计强大的生命力。17世纪概率论与数理统计作为学科诞生后,其方法就被英国古典政治经济学创始人佩蒂引进到社会经济问题的研究中,他提倡让实际数据说话,其对资本主义经济的研究从流通领域进入生产领域,对商品的价值量做了正确的分析。 生活中会遇到这样的事例:有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖。第一个人去抽,他的中奖概率是25%,结果没抽到。第二个人看了,心里有些踏实了,他中奖的概率是33%,结果他也没抽到。第三个人心里此时乐开了花,其他的人都失败了,觉得自己很幸运,中奖的机率高达50%,可结果他同样没中奖。由此看来,概率的大小只是在效果上有所不同,很大的概率给人的安慰感更为强烈。但在实质上却没有区别,每个人中奖的概率都是50%,即中奖与不中奖。 同样的道理,对于个人而言,在生活中要成功做好一件事的概率是没有大小之分的,只有成功或失败之分。但这概率的大小却很能影响人做事的心态。 如果说概率有大小之分,那应该不是针对个体而言,而是从一个群体出发,因为不同的人有不同的信念,有不同的做事方法。把地球给撬起来,这在大多数

2021年《概率论与数理统计》考研复习笔记与辅导讲义

2021年《概率论与数理统计》考研复习笔记与辅导 讲义 第1章随机事件和概率 一、考研辅导讲义 1.随机现象与样本空间 (1)随机现象 在一定的条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象. (2)样本空间 随机现象的一切可能的基本结果,组成的集合,称是由基本结果构成的样本空间,记作,又称样本点. (3)随机事件 样本空间的子集称为随机事件,简称事件,常用大写字母A,B,C等表示.注: ①随机事件是由样本空间中的样本点组成,由一个样本点组成的子集是最简单件,称为基本事件. ②随机事件既然由样本点组成,因此,随机事件是由基本事件组成. ③如果一次试验的结果为某一基本事件出现,就称该基本事件出现或发生.如果组成事件A的一个基本事件出现或发生,也称事件A出现或发生. ④把Ω看成一事件,则每次试验必有Ω中某一基本事件(即样本点)发生,也就是每次试验Ω必然发生,称Ω为必然事件. ⑤把不包含任何样本点的空集看成一个事件,称为不可能事件. (4)随机变量

表示随机现象结果的变量称为随机变量,常用大写字母X,Y,Z,或者ξ,η等表示.2.事件间的关系 (1)包含关系 如果事件A发生必然导致事件B发生,则称事件B包含事件A,或称事件A包含于事件B,记为或. (2)事件相等 若与同时成立,则称事件A与事件B相等,记作A=B. (3)互斥事件(互不相容事件) 若事件A与事件B满足关系,即A与B同时发生是不可能事件,则称事件A和事件B为互斥或互不相容,即两互斥事件没有公共样本点. 注:事件的互斥可以推广到有限多个事件或可数无穷多个事件的情形: ①若n个事件中任意两个事件均互斥,即,i≠j,i,j =1,2,…,n,则称这n个事件是两两互斥或两两互不相容. ②如果可数无穷多个事件…中任意两个事件均互斥,即 ,i≠j,i,j=1,2,…,n,…,则称这可数无穷个事件是两两互斥或两两互不相容. 【例】对任意两个互不相容的事件A与B,必有(). A.如果P(A)=0,则P(B)=0 B.如果P(A)=0,则P(B)=1 C.如果P(A)=1,则P(B)=0 D.如果P(A)=1,则P(B)=1 【答案】C查看答案

概率论与数理统计考试试卷与答案

0506 一.填空题(每空题2分,共计60 分) 1、A、B 是两个随机事件,已知p(A) 0.4,P(B) 0.5,p(AB) 0.3 ,则p(A B) 0.6 , p(A -B) 0.1 ,P(A B)= 0.4 , p(A B) 0.6。 2、一个袋子中有大小相同的红球6只、黑球4只。(1)从中不放回地任取2 只,则第一次、第二次取红色球的概率为:1/3 。(2)若有放回地任取 2 只,则第一次、第二次取红色球的概率为:9/25 。( 3)若第一次取一只球观查球颜色后,追加一只与其颜色相同的球一并放入袋中后,再取第二只,则第一次、第二次取红色球的概率为:21/55 。 3、设随机变量X 服从B(2,0.5)的二项分布,则p X 1 0.75, Y 服从二项分 布B(98, 0.5), X 与Y 相互独立, 则X+Y 服从B(100,0.5),E(X+Y)= 50 , 方差D(X+Y)= 25 。 4、甲、乙两个工厂生产同一种零件,设甲厂、乙厂的次品率分别为0.1、 0.15.现从由甲厂、乙厂的产品分别占60%、40%的一批产品中随机抽取 一件。 ( 1)抽到次品的概率为:0.12 。 2)若发现该件是次品,则该次品为甲厂生产的概率为:0.5 6、若随机变量X ~N(2,4)且(1) 0.8413 ,(2) 0.9772 ,则P{ 2 X 4} 0.815 , Y 2X 1,则Y ~ N( 5 ,16 )。

7、随机变量X、Y 的数学期望E(X)= -1,E(Y)=2, 方差D(X)=1 ,D(Y)=2, 且 X、Y 相互独立,则:E(2X Y) - 4 ,D(2X Y) 6 。 8、设D(X) 25 ,D( Y) 1,Cov( X ,Y) 2,则D(X Y) 30 9、设X1, , X 26是总体N (8,16)的容量为26 的样本,X 为样本均值,S2为样本方 差。则:X~N(8 ,8/13 ),25S2 ~ 2(25),X 8 ~ t(25)。 16 s/ 25 10、假设检验时,易犯两类错误,第一类错误是:”弃真” ,即H0 为真时拒绝H0, 第二类错误是:“取伪”错误。一般情况下,要减少一类错误的概率,必然增大另一类错误的概率。如果只对犯第一类错误的概率加以控制,使之

概率论与数理统计复习题讲义

概率统计练习题 一、填空题 1、已知P(A)=P(B)=P(C)=25.0,P(AC)=0,P(AB)=P(BC)=15.0,则A 、B 、C 中至少有一个发生的概率为 0.45 。 2、设A 、B 为二事件,P(A)=0.8,P(B)=0.7,P(A ∣B )=0.6,则P(A ∪B)= 0.88 。 3、设X 、Y 相互独立,X ~)3,0(U ,Y 的概率密度为???? ?>=-其它,00 ,41)(41x e x f x ,则 (253)E X Y -+= -14 ,(234)D X Y -+= 147 。 4、设某试验成功的概率为0.5,现独立地进行该试验3次,则至少有一次成功的概率为 0.875 . 5、已知()3E X =,()D X =2,由切比雪夫不等式估计概率(34)P X -≥≤ 0.125 。 6、设(100,0.2)X B ,则概率(P 20-X )4≤≈ 0.68 ()84.0)1(=Φ。 7.设X 的分布函数 ?????≥-<=1 ,1 11, 0)(2 x x x x F ,则=)(X E 2 8.已知随机变量X ~ ),(2 σμN ,且)1()5(,5.0)2(-Φ=≥=≥X P X P ,则=μ2,=2σ9 。 9. 已知()0.6P A =,()0.8P B =,则()P AB 的最大值为0.6,最小值为0.4 。 10、随机变量X 的数学期望μ=EX ,方差2σ=DX ,k 、b 为常数,则有 )(b kX E += ,k b μ+;)(b kX D +=22k σ。 11、若随机变量X ~N (-2,4),Y ~N (3,9),且X 与Y 相互独立。设Z =2X -Y +5, 则Z ~ N(-2, 25) 。 12、θθθ是常数21? ,?的两个 无偏 估计量,若)? ()?(21θθD D <,则称1?θ比2?θ有效。 13、设随机变量X 服从参数为2的泊松分布,且Y =3X -2, 则E(Y)=4 。 14、设随机变量X 服从[0,2]上的均匀分布,Y=2X+1,则D(Y)= 4/3 。 15、设(X ,Y )为二维随机向量,D(X)、D(Y)均不为零。若有常数a>0与b 使 {}1=+-=b aX Y P ,则X 与Y 的相关系数=XY ρ-1 。 16、四个人独立地破译一份密码,已知各人能译出的概率分别为61,31,41,51,则密码能被译 出的概率是 2/3。

概率论与数理统计试题库及答案(考试必做)[1]

<概率论>试题 一、填空题 1.设 A 、B 、C 是三个随机事件。试用 A 、B 、C 分别表示事件 1)A 、B 、C 至少有一个发生 2)A 、B 、C 中恰有一个发生 3)A 、B 、C 不多于一个发生 2.设 A 、B 为随机事件, P (A)=0.5,P(B)=0.6,P(B A)=0.8。则P(B )A = 3.若事件A 和事件B 相互独立, P()=,A αP(B)=0.3,P(A B)=0.7, 则α= 4. 将C,C,E,E,I,N,S 等7个字母随机的排成一行,那末恰好排成英文单词SCIENCE 的概率为 5. 甲、乙两人独立的对同一目标射击一次,其命中率分别为0.6和0.5,现已知目标被命中,则它是甲射中的概率为 6.设离散型随机变量X 分布律为{}5(1/2)(1,2,)k P X k A k ===???则 A=______________ 7. 已知随机变量X 的密度为()f x =? ? ?<<+其它,01 0,x b ax ,且{1/2}5/8P x >=,则 a =________ b =________ 8. 设X ~2(2,)N σ,且{24}0.3P x <<=,则{0}P x <= _________ 9. 一射手对同一目标独立地进行四次射击,若至少命中一次的概率为80 81 ,则该射手的命中率为_________ 10.若随机变量ξ在(1,6)上服从均匀分布,则方程x 2 +ξx+1=0有实根的概率是 11.设3{0,0}7P X Y ≥≥= ,4 {0}{0}7 P X P Y ≥=≥=,则{max{,}0}P X Y ≥= 12.用(,X Y )的联合分布函数F (x,y )表示P{a b,c}X Y ≤≤<= 13.用(,X Y )的联合分布函数F (x,y )表示P{X a,b}Y <<=

概率论与数理统计学习地总结

概率论与数理统计 学习报告 学院 学号: 姓名:

概率论与数理统计学习报告 通过短短一学期的学习,虽然学习、研究地并不深入,但该课程的每一处内容都有不同的奇妙吸引着我,让我对它在生活中饰演的角色充满遐想;它将我带入了一个由随机变量为桥梁,通过表面偶然性找出其内在规律性,从而与其它的数学分支建立联系的世界,让我对这种进行大量的随机重复实验,通过分析研究得出统计规律性的过程产生了极大地兴趣。我很喜欢这门课程,但也不得不说课后在它上面花的时间并不多,因此学得还不深入,但它真的深深地吸引了我,我一定会找时间进一步深入地学习它。 先简单地介绍一下概率论与数理统计这门学科。 概率论是基于给出随机现象的数学模型,并用数学语言来描述它们,然后研究其基本规律,透过表面的偶然性,找出其内在的规律性,建立随机现象与数学其他分支的桥梁,使得人们可以利用已成熟的数学工具和方法来研究随机现象,进而也为其他数学分支和其他新兴学科提供了解决问题的新思路和新方法。数理统计是以概率论为基础,基于有效的观测、收集、整理、分析带有随机性的数据来研究随机现象,进而对所观察的问题作出推断和预测,直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议。 概率论与数理统计是研究随机现象及其规律性的一门数学学科。研究随机现象的规律性有其独特的思想方法,它不是寻求出现每一现象的一切物理因素,不能用研究确定性现象的方法研究随机现象,而是承认在所研究的问题中存在一些人们不能认识或者根本不知道的

随机因素作用下,发生随机现象。这样,人们既可以通过试验来观察随机现象,揭示其规律性,作出决策,也可根据实际问题的具体情况找出随机现象的规律,作出决策。 至今,概率论与数理统计的理论与方法已经广泛应用于自然科学、社会科学以及人文科学等各个领域中,并随着计算机的普及,概率论与数理统计已成为处理信息、制定决策的重要理论和方法。它们不仅是许多新兴学科,如信息论、控制论、排队论、可靠性论以及人工智能的数学理论基础,而且与其他领域的新兴学科的相互交叉而产生了许多新的分支和边缘学科,如生物统计、统计物理、数理金融、神经网络统计分析、统计计算等。 概率论应用随机变量与随机变量的概率分布、数字特征及特征函数为数学工具对随机现象进行描述、分析与研究,其前提条件是假设随机变量的概率分布是已知的;而数理统计中作为研究对象的随机变量的概率分布是完全未知的,或者分布类型已知,但其中的某些参数或某些数字特征是未知的。概率论研究问题的方法是从假设、命题、已知的随机现象的事实出发,按一定的逻辑推理得到结论,在方法上是演绎式的。而统计学的方法是归纳式的,从所研究地对象的全体中随机抽取一部分进行试验或观测,以获得试验数据,依据试验数据所获取的信息,对整体进行推断,是归纳而得到结论的。因此掌握它特有的学习方法是很重要的。 在学习的过程中,不论是老师提出的一些希望我们课后讨论的问题还是自己在做作业看书过程中遇到的一些问题都引发了我的一些

概率论与数理统计知识点(打印版)

概率论与数理统计知识点 概率论与数理统计初步主要考查考生对研究随机现象规律性的 基本概念、基本理论和基本方法的理解,以及运用概率统计方 法分析和解决实际问题的能力。 随机事件和概率考查的主要内容有: (1)事件之间的关系与运算,以及利用它们进行概率计算; (2)概率的定义及性质,利用概率的性质计算一些事件的概率; (3)古典概型与几何概型; (4)利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝 叶斯公式计算概率; (5)事件独立性的概念,利用独立性计算事件的概率; (6)独立重复试验,伯努利概型及有关事件概率的计算。 要求考生理解基本概念,会分析事件的结构,正确运用公式, 掌握一些技巧,熟练地计算概率。 随机变量及概率分布考查的主要内容有: (1)利用分布函数、概率分布或概率密度的定义和性质进行计算; (2)掌握一些重要的随机变量的分布及性质,主要的有:(0-1)分布、二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布、均匀分布、指数分布和正态分布,会进行有关事件概率的计算; (3)会求随机变量的函数的分布。 (4)求两个随机变量的简单函数的分布,特别是两个独立随机变 量的和的分布。 要求考生熟练掌握有关分布函数、边缘分布和条件分布的计算,掌握有关判断独立性的方法并进行有关的计算,会求两个随机 变量函数的分布。 随机变量的数字特征考查的主要内容有: (1)数学期望、方差的定义、性质和计算; (2)常用随机变量的数学期望和方差; (3)计算一些随机变量函数的数学期望和方差; (4)协方差、相关系数和矩的定义、性质和计算; 要求考生熟练掌握数学期望、方差的定义、性质和计算,掌握 由给出的试验确定随机变量的分布,再计算有关的数字的特征 的方法,会计算协方差、相关系数和矩,掌握判断两个随机变 量不相关的方法。 大数定律和中心限定理考查的主要内容有: (1)切比雪夫不等式;(2)大数定律;(3)中心极限定理。 要求考生会用切比雪夫不等式证明有关不等式,会利用中心极 限理进行有关事件概率的近似计算。 数理统计的基本概念考查的主要内容有: (1)样本均值、样本方差和样本矩的概念、性质及计算;(2)χ2分布、t分布和F分布的定义、性质及分位数; (3)推导某些统计量的(特别是正态总体的某些统计量)的分布及计算有关的概率。 要求考生熟练掌握样本均值、样本方差的性质和计算,会根据χ2分布、 t分布和 F分布的定义和性质推导有关正态总体某些统计的计量的分布。 参数估计考查的主要内容有: (1)求参数的矩估计、极大似然估计; (2)判断估计量的无偏性、有效性、一致性; (3)求正态总体参数的置信区间。 要求考生熟练地求得参数的矩估计、极大似然估计并判断无偏性,会求正态总体参数的置信区间。 假设检验考查的显著的主要内容有: (1)正态总体参数的显著性检验; (2)总体分布假设的χ2检验。 要求考生会进行正态总体参数的显著性检验和总体分布假设的χ2检验。 常有的题型有:填空题、选择题、计算题和证明题,试题的主要类型有: (1)确定事件间的关系,进行事件的运算; (2)利用事件的关系进行概率计算; (3)利用概率的性质证明概率等式或计算概率; (4)有关古典概型、几何概型的概率计算; (5)利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式计算概率; (6)有关事件独立性的证明和计算概率; (7)有关独重复试验及伯努利概率型的计算; (8)利用随机变量的分布函数、概率分布和概率密度的定义、性质确定其中的未知常数或计算概率; (9)由给定的试验求随机变量的分布; (10)利用常见的概率分布(例如(0-1)分布、二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)计算概率; (11)求随机变量函数的分布 (12)确定二维随机变量的分布; (13)利用二维均匀分布和正态分布计算概率; (14)求二维随机变量的边缘分布、条件分布;

04183 概率论与数理统计(经管类)讲义 (4)

第五章大数定律及中心极限定理【字体:大中小】【打印】 内容介绍 本章讨论概率论与数理统计的重要理论:大数定律及中心极限定理。 内容讲解 §5.1 切比雪夫不等式 1.切比雪夫不等式定理:设随机变量X的期望E(X)及方差D(X)存在,则对任意小正数ε>0,有 因为事件与事件是对立事件,所以 证明:先设X是离散型随机变量,分布律为p k =P{X=x k },则有 因为 所以,

再设X是连续型随机变量,概率密度为f(x),则有 同理可得另一个不等式.

2.切比雪夫不等式的意义:估计X落入区间(E(X)-ε,E(X)+ε)的概率,当ε很小时此区间也很小,若D(X)也很小时,X几乎不会落到此区间的外部,所以有第一个不等式;反之,有第二个不等式. 例题1. P 117 【例5-1】设X是抛掷一枚骰子所出现的点数,若给定ε=2,2.5,实际计算 并验证切比雪夫不等式成立。 【答疑编号:12050101】

例题2. P117 【例5-2】设电站供电网有10 000盏灯,夜晚每一盏灯开灯的概率都是0.7,而假定所有电灯开或关是彼此独立的。试用切比雪夫不等式估计夜晚同时开着的灯数在6 800~7 200的概率。 【答疑编号:12050102】 § 5.2 大数定律 本节从理论高度解决通过试验得到的频率随试验次数增大逐渐稳定于概率等问题. 1.贝努利大数定律

(1)定理:设m是n次独立重复试验中事件A发生的次数,p是事件A的概率,则对于任意正数ε,有 证明:由已知,m~B(n,p),所以,E(m)=np,D(m)=npq,其中q=1-p;而 由切比雪夫不等式,对任意正数ε>0,有 当n→∞时,上式右端的极限值为1,而左端的概率不超过1,所以 .

概率论与数理统计经典考试题型

概率论经典考试题型 一,选择题 1 设A 、B 为互不相容的事件,且()0,()0,P A P B >>下面四个结论中, 正确的是( ) (A)(|)0P B A > (B)(|)0P A B = (C)(|)()P A B P A =(D)()()()P AB P A P B = 如果A 、B 为互不相容的事件,且()0,()0,P A P B >>则上述不正确的是( ) 2 总体 ),(~2σμN X ,n X X X ,,,21 是来自总体的样本, ∑==n k k X n X 1 1,则n X /σμ- ~ ( ) (A) ),(2σμN (B) )1,0(N (C) )(n t (D) )1(-n t 3. 已知相互独立的随机变量~(1,16), Y ~(2,9), (2)X N N D X Y -= 则

。 4. 设3.0)(=A P , 6.0)(=B P , 且事件A 与B 互不相容, ()P A B ?=则 。 5. 已知随机变量X 的概率密度为 2,0,()0,0.x ae x f x x -?>=?≤? 则a = . 6. 设随机变量X 满足2(),()E X D X μσ==, 则由切比雪夫不等式,有{||3}P X μσ-≥≤ 。 7.设总体),(~2σμN X ,2 ,σμ未知,n X X X ,,,21 是来自总体 X 的样本, 则μ的矩估计量是 ,2 σ最大似然估计量 。

8 电路由电池A 、B 及两个并联的电池C 、D 串联而成, 设电池A, B, C, D 损坏与否是相互独立的, 且它们损坏的概率依次为0.3, 0.2, 0.2, 0.5, 求这个电路发生间断的概率. 9 已知(,)X Y 的联合分布率如下: 求(1)边缘分布率; (2))(),(X D X E ; (3) Z X Y =+的分布率。

概率论与数理统计知识点总结

《概率论与数理统计》复习参考资料 第一章随机事件及其概率 §1.1 随机事件 一、给出事件描述,要求用运算关系符表示事件: 二、给出事件运算关系符,要求判断其正确性: §1.2 概率 古典概型公式:P (A )= 所含样本点数 所含样本点数 ΩA 实用中经常采用“排列组合”的方法计算 补例1:将n 个球随机地放到n 个盒中去,问每个盒子恰有1个球的概率是多少?解:设A :“每个盒子恰有1个球”。求:P(A)=? Ω所含样本点数:n n n n n =???... Α所含样本点数:!1...)2()1(n n n n =??-?-? n n n A P ! )(=∴ 补例2:将3封信随机地放入4个信箱中,问信箱中信的封数的最大数分别为1、2、3的概率各是多少? 解:设A i :“信箱中信的最大封数为i”。(i =1,2,3)求:P(A i )=? Ω所含样本点数:6444443 ==?? A 1所含样本点数:24234=?? 8 3 6424)(1==∴A P

A 2所含样本点数: 36342 3=??C 16 96436)(2== ∴A P A 3所含样本点数:443 3=?C 16 1 644)(3==∴A P 注:由概率定义得出的几个性质: 1、0

概率论与数理统计讲义稿

第一章随机事件与概率 §1.1 随机事件 1.1.1 随机试验与样本空间 概率论约定为研究随机现象所作的随机试验应具备以下三个特征: (1)在相同条件下试验是可重复的; (2)试验的全部可能结果不只一个,且都是事先可以知道的; (3)每一次试验都会出现上述可能结果中的某一个结果,至于是哪一个结果则事前无法预知。 为简单计,今后凡是随机试验皆简称试验,并记之以英文字母E。称试验的每个可能结果为样本点,并称全体样本点的集合为试验的样本空间,分别用希腊字母ω和Ω表示样本点及样本空间。 必须指出的是这个样本空间并不完全由试验所决定,它部分地取决于实验的目的。假设抛掷一枚硬币两次,出于某些目的,也许只需要考虑三种可能的结果就足够了,两次都是正面,两次都是反面,一次是正面一次是反面。于是这三个结果就构成了样本空间Ω。但是,如果要知道硬币出现正反面的精确次序,那么样本空间Ω就必须由四个可能的结果组成,正面-正面、反面-反面、正面-反面、反面-正面。如果还考虑硬币降落的精确位置,它们在空中旋转的次数等事项,则可以获得其它可能的样本空间。 经常使用比绝对必要的样本空间较大的样本空间,因为它便于使用。比如,在前面的例子中,由四个可能结果组成的样本空间便于问题的讨论,因为对于一个“均匀”的硬币这四个结果是“等可能”的。尽管这在有3种结果的样本空间内是不对的。

例 1.1.1 1E :从最简单的试验开始,这些试验只有两种结果。在抛掷硬币这一试验中出现“正面”或“反面”;在检查零件质量时,可能是“合格”或“不合格”;当用来模拟电子产品旋转的方向时,结果是“左边”或者“右边”;在这些情况下样本空间Ω简化为:Ω={正面,反面}。 2E :更复杂一些,有的随机试验会产生多种可能的结果,比如掷一颗骰子, 观察出现的点数。样本空间为:{1,2,3,4,5,6}Ω=。 3E : 掷两枚硬币(或者观察两个零件或两个电子产品),可以得到 Ω={(正面,正面)、(反面,反面)、(正面,反面)、(反面,正面) } 读者可以将其推广到掷n 个硬币,样本空间里有多少样本点呢? 4E :再复杂一些,一名射手向某目标射击,直至命中目标为止,观察其命中目 标所进行的射击次数。从理论上讲,只要不能击中目标,射手就必须一直射下去,故样本空间为 {1,2,3,,,}n Ω=L L , 其中含无穷多个样本点。这也适用于商品销售,假设商场可以无限量地销售某种商品,每天销售的该商品数的样本空间为},2,1,0{Λ=Ω。 5E :在人类学研究中“随机抽取一个人”并测量他的身高和重量,电梯设计师能利用这些资料设计电梯的空间和载重,对于中国人,身高(单位:米)的样本空间取]}5.2,0[,{∈=Ωωω就足够了,体重(单位:公斤)的样本空间取]}200,0[,{∈=Ωωω也许就足够了。 在大部分实际的设计问题中,设计师有时会同时考虑电梯使用者的所有可能的身高和体重,更具体地说,设计者通常会对同时提供了可能使用者身高和体重的结果感兴趣。因此,样本空间是 12{(,)()[0,2.5][0200]}ωωωΩ===∈?高度,重量,。 □

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