概率论chapter7 Statistical Intervals

Chapter 7 Statistical Intervals on

a Single Sample

Si l S l

7.1 Basic Properties of

confidence intervals

??1P θθθα

<<=?Example:()L U p ??)Confidence Interval (CI)(,Confidence Interval (CI)L U θθ:egree of Confidence

1

egree of Confidence α?:D ??:Sample , Statistic

L U θθ

and Question

Assumption

Assumption

?The population distribution is normal.

?The value of the population standard deviation known

σis

Question

?Estimate the population mean μ

σσ??σσαμαα?=+<<1)(2/2

/n z X n z X P α

μμαα?=+<

μ+1.96σx

2.58σx μ+ 2.58x μ‐1.65 σx μ+1.65σx 95% of sample mean 9090%%of sample

mean

99% of sample mean

g p

7.2 Large‐Sample Confidence intervals

for

a Population Mean and Proportionn

P l i M d P i

Assumption and Question

p Q Assumption

?The sample size is large.

Question

?Estimate the population mean μ;?Estimate the population proportion.

概率论中几种具有可加性的分布及其关系

目录 摘要 (1) 关键词 (1) Abstract (1) Keywords (1) 引言 (1) 1几种常见的具有可加性的分布 (1) 二项分布 (2) 泊松分布(Possion分布) (3) 正态分布 (4) 伽玛分布 (6) 柯西分布 (7) 卡方分布 (7) 2具有可加性的概率分布间的关系 (8) 二项分布的泊松近似 (8) 二项分布的正态近似 (9) 正态分布与泊松分布间的关系 (10) 正态分布与柯西分布、卡方分布及卡方分布与伽玛分布的关系 (11) 3小结 (12) 参考文献 (12) 致谢 (13)

概率论中几种具有可加性的分布及其关系 摘要概率论与数理统计中概率分布的可加性是一个十分重要的内容.所谓分布的可加性指的是同一类分布的独立随机变量和的分布仍属于此类分布.结合其特点,这里给出了概率论中几种具有可加性的分布:二项分布,泊松分布,正态分布,柯西分布,卡方分布以及伽玛分布.文章讨论了各类分布的性质及其可加性的证明,这里给出了证明分布可加性的两种方法,即利用卷积公式和随机变量的特征函数.除此之外,文章就可加性分布之间的各种关系,如二项分布的泊松近似,棣莫佛-拉普拉斯中心极限定理等,进行了不同层次的讨论. 关键词概率分布可加性相互独立特征函数 SeveralKindsofProbabilityDstributionanditsRelationshipwithAdd itive 'scentrallimittheorem,andsoon,hascarriedonthedifferentlevelsofdiscussion. KeyWords probabilitydistributionadditivitypropertymutualindependencecharacteristicfunction 引言概率论与数理统计是研究大量随机现象的统计规律性的学科,在概率论与数理统计中,有时候我们需要求一些随机变量的和的分布,在这些情形中,有一种求和类型比较特殊,即有限个相互独立且同分布的随机变量的和的分布类型不变,这一求和过程称为概率分布的“可加性”.概率分布中随机变量的可加性是一个相当重要的概念,本文给出了概率论中常见的六种具有可加性的分布,包括二项分布,泊松分布,正态分布,伽玛分布,柯西分布和卡方分布.文章最后讨论了几项分布之间的关系,如二项分布的泊松近似,正态近似等等. 1几种常见的具有可加性的分布 在讨论概率分布的可加性之前,我们先来看一下卷积公式和随机变量的特征函数,首先来看卷积公式[1]: ①离散场合的卷积公式设离散型随机变量ξζ,彼此独立,且它们的分布列分别是 n k a k P k ,1,0,)(???===ζ和.,,1,0,)(n k b k P k ???===ξ则ξζ?+=的概率分布列可表示为 ②连续场合的卷积公式设连续型随机变量ξζ,彼此独立,且它们的密度函数分别是 )(),(y f x f ξζ,则它们的和ξζ?+=的密度函数如下 其证明如下: ξζ?+=的分布函数是dxdy y f x f z f z F z y x )()()()(ξζ?ξζ??≤+= ≤+= 其中)(x F ζ为ζ的分布函数,对上式两端进行求导,则可得到ξζ?+=的密度函数:

《概率论与数理统计》期中考试试题汇总

《概率论与数理统计》期中考试试题汇总

《概率论与数理统计》期中考试试题(一) 一、选择题(本题共6小题,每小题2分,共12分) 1.某射手向一目标射击两次,A i表示事件“第i次射击命中目标”,i=1,2,B表示事件“仅第一次射击命中目标”,则B=()A.A1A2B.21A A C.21A A D.21A A 2.某人每次射击命中目标的概率为p(0

6.设随机变量X 与Y 相互独立,X 服从参数2为的指数分布,Y ~B (6,2 1),则D(X-Y)=( ) A .1- B .74 C .54- D .12 - 二、填空题(本题共9小题,每小题2分,共18分) 7.同时扔3枚均匀硬币,则至多有一枚硬币正面向上的概率为________. 8.将3个球放入5个盒子中,则3个盒子中各有一球的概率为= _______ _. 9.从a 个白球和b 个黑球中不放回的任取k 次球,第k 次取的黑球的概率是= . 10.设随机变量X ~U (0,5),且21Y X =-,则Y 的概率密度f Y (y )=________. 11.设二维随机变量(X ,Y )的概率密度 f (x ,y )=? ??≤≤≤≤,y x ,其他,0,10,101则P {X +Y ≤1}=________. 12.设二维随机变量(,)X Y 的协方差矩阵是40.50.59?? ???, 则相关系数,X Y ρ= ________. 13. 二维随机变量(X ,Y ) (1,3,16,25,0.5)N -:,则X : ;Z X Y =-+: . 14. 随机变量X 的概率密度函数为 51,0()50,0x X e x f x x -?>?=??≤?,Y 的概率密度函数为1,11()20,Y y f y others ?-<

大学概率论与数理统计复习资料

第一章 随机事件及其概率 知识点:概率的性质 事件运算 古典概率 事件的独立性 条件概率 全概率与贝叶斯公式 常用公式 ) ()()()()()2(加法定理AB P B P A P B A P -+= ) ,,() ()(211 1 有限可加性两两互斥设n n i i n i i A A A A P A P ∑===) ,(0 )()()()()(互不相容时独立时与B A AB P B A B P A P AB P ==) ()()()()5(AB P A P B A P B A P -==-) () ()()()(时当A B B P A P B A P B A P ?-==-))0(,,()()/()()()6(211 >Ω=∑=i n n i i i A P A A A A B P A P B P 且的一个划分为其中全概率公式 ) ,,()] (1[1)(211 1 相互独立时n n i i n i i A A A A P A P ∏==--=) /()()/()()()4(B A P B P A B P A P AB P ==) (/)()/()3(A P AB P A B P =) () /()() /()()/()7(1 逆概率公式∑== n i i i i i i A B P A P A B P A P B A P )(/)()(/)()1(S L A L A P n r A P ==

应用举例 1、已知事件,A B 满足)()(B A P AB P =,且6.0)(=A P ,则=)(B P ( )。 2、已知事件,A B 相互独立,,)(k A P =6.0)(,2.0)(==B A P B P ,则=k ( )。 3、已知事件,A B 互不相容,,3.0)(=A P ==)(,5.0)(B A P B P 则( )。 4、若,3.0)(=A P ===)(,5.0)(,4.0)(B A B P B A P B P ( )。 5、,,A B C 是三个随机事件,C B ?,事件()A C B - 与A 的关系是( )。 6、5张数字卡片上分别写着1,2,3,4,5,从中任取3张,排成3位数,则排成3位奇数的概率是( )。 某日他抛一枚硬币决定乘地铁还是乘汽车。 (1)试求他在5:40~5:50到家的概率; (2)结果他是5:47到家的。试求他是乘地铁回家的概率。 解(1)设1A ={他是乘地铁回家的},2A ={他是乘汽车回家的}, i B ={第i 段时间到家的},4,3,2,1=i 分别对应时间段5:30~5:40,5:40~5:50,5:50~6:00,6:00以后 则由全概率公式有 )|()()|()()(2221212A B P A P A B P A P B P += 由上表可知4.0)|(12=A B P ,3.0)|(22=A B P ,5.0)()(21==A P A P 35.05.03.04.05.0)(2=?+?=B P (2)由贝叶斯公式 7 4 35.04.05.0)()()|(22121=?== B P B A P B A P 8、盒中12个新乒乓球,每次比赛从中任取3个来用,比赛 后仍放回盒中,求:第三次比赛时取到3个新球的概率。 看作业习题1: 4, 9, 11, 15, 16

概率论与数理统计习题集及答案

* 《概率论与数理统计》作业集及答案 第1章 概率论的基本概念 §1 .1 随机试验及随机事件 1. (1) 一枚硬币连丢3次,观察正面H ﹑反面T 出现的情形. 样本空间是:S= ; (2) 一枚硬币连丢3次,观察出现正面的次数. 样本空间是:S= ; 2.(1) 丢一颗骰子. A :出现奇数点,则A= ;B :数点大于2,则B= . (2) 一枚硬币连丢2次, A :第一次出现正面,则A= ; B :两次出现同一面,则= ; C :至少有一次出现正面,则C= . ? §1 .2 随机事件的运算 1. 设A 、B 、C 为三事件,用A 、B 、C 的运算关系表示下列各事件: (1)A 、B 、C 都不发生表示为: .(2)A 与B 都发生,而C 不发生表示为: . (3)A 与B 都不发生,而C 发生表示为: .(4)A 、B 、C 中最多二个发生表示为: . (5)A 、B 、C 中至少二个发生表示为: .(6)A 、B 、C 中不多于一个发生表示为: . 2. 设}42:{},31:{},50:{≤<=≤<=≤≤=x B x x A x x S :则 (1)=?B A ,(2)=AB ,(3)=B A , (4)B A ?= ,(5)B A = 。 \ §1 .3 概率的定义和性质 1. 已知6.0)(,5.0)(,8.0)(===?B P A P B A P ,则 (1) =)(AB P , (2)()(B A P )= , (3))(B A P ?= . 2. 已知,3.0)(,7.0)(==AB P A P 则)(B A P = . §1 .4 古典概型 1. 某班有30个同学,其中8个女同学, 随机地选10个,求:(1)正好有2个女同学的概率, (2)最多有2个女同学的概率,(3) 至少有2个女同学的概率. 2. 将3个不同的球随机地投入到4个盒子中,求有三个盒子各一球的概率. — §1 .5 条件概率与乘法公式 1.丢甲、乙两颗均匀的骰子,已知点数之和为7, 则其中一颗为1的概率是 。 2. 已知,2/1)|(,3/1)|(,4/1)(===B A P A B P A P 则=?)(B A P 。 §1 .6 全概率公式 1. 有10个签,其中2个“中”,第一人随机地抽一个签,不放回,第二人再随机地抽一个 签,说明两人抽“中‘的概率相同。

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》期末试题 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0.3,且5.0)()(=+B P A P ,则B A ,至少有一个不发 生的概率为__________. 答案:0.9 解: 3.0)(=+B A B A P 即 )(25.0)()()()()()(3.0AB P AB P B P AB P A P B A P B A P -=-+-=+= 所以 1.0)(=AB P 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: λλ λ λλ---= =+==+==≤e X P e e X P X P X P 2 )2(, )1()0()1(2 由 )2(4)1(==≤X P X P 知 λλλ λλ---=+e e e 22 即 0122 =--λλ 解得 1=λ,故 16 1)3(-= =e X P 3. 设随机变量X 在区间)2,0(上服从均匀分布,则随机变量2 X Y =在区间)4,0(的概率密 度为=)(y f Y _________. 答案: 04,()()0,. Y Y X y f y F y f <<'===? 其它 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 2 ()()()((Y X X F y P Y y P X y P X F F =≤=≤=≤=- 因为~(0,2)X U ,所以(0X F = ,即()Y X F y F =

概率论与数理统计练习题

概率论与数理统计练习题 一、填空题 1、设A 、B 为随机事件,且P (A)=,P (B)=,P (B A)=,则P (A+B)=__ __。 2、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。 3、设A 、B 为随机事件,且P (A )=, P (B )=, P (A ∪B )=,则P (B A )=。 4. 设随机变量X 服从[0,2]上的均匀分布,Y =2X +1,则D (Y )= 4/3 。 5. 设随机变量X 的概率密度是: ?? ?<<=其他 103)(2 x x x f ,且{}784 .0=≥αX P ,则α= 。 6. 已知随机向量(X ,Y )的联合密度函数 ?????≤≤≤≤=其他 , 010,20, 2 3 ),(2y x xy y x f ,则 E (Y )= 3/4 。 7. 若随机变量X ~N (1,4),Y ~N (2,9),且X 与Y 相互独立。设Z =X -Y +3,则Z ~ N (2, 13) 。 * 8. 设A ,B 为随机事件,且P (A)=,P (A -B)=,则=?)(B A P 。 9. 设随机变量X ~ N (1, 4),已知Φ=,Φ=,则{}=<2X P 。 10. 随机变量X 的概率密度函数1 22 1 )(-+-= x x e x f π ,则E (X )= 1 。 11. 已知随机向量(X ,Y )的联合密度函数 ?? ?≤≤≤≤=其他 , 010,20, ),(y x xy y x f ,则 E (X )= 4/3 。 12. 设A ,B 为随机事件,且P (A)=, P (AB)= P (B A ), 则P (B )= 。 13. 设随机变量),(~2σμN X ,其密度函数6 4 4261)(+-- = x x e x f π ,则μ= 2 。 14. 设随机变量X 的数学期望EX 和方差DX >0都存在,令DX EX X Y /)(-=,则D Y= 1 。 15. 随机变量X 与Y 相互独立,且D (X )=4,D (Y )=2,则D (3X -2Y )= 44。 16. 三个人独立地向某一目标进行射击,已知各人能击中的概率分别为3 1 ,41,51,则目标能被击中 的概率是3/5 。 17. 设随机变量X ~N (2,2σ),且P {2 < X <4}=,则P {X < 0}= 。 ! 18. 设随机变量X 的概率分布为5.0)3(,3.0)2(,2.0)1(======X P X P X P ,则X 的期望

概率论与数理统计心得体会

概率课感想与心得体会 笛卡尔说过:“有一个颠扑不破的真理,那就是当我们不能确定什么是真的时候,我们就应该去探求什么是最最可能的。”随机现象在日常生活中随处可见,概率是研究随机现象规律的学科,它为人们认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的方法,同时为统计学的发展提供了理论基础。 概率起源于现实生活,应用于现实生活,如我们讨论了摸球问题,掷硬币正反面的试验,拍骰子问题等等。都是接近生活实践的概率应用实例。 同时,通过概率课还了解了概率的意义,概率是用来度量随机事件发生可能性大小的一个量,而实际结果是事件发生或不发生这两种情况中的一种。但是我们不能根据随机事件的概率来断定某次试验出现某种结果或者不出现某种结果。同时,我们还可以利用概率来判定游戏规则,譬如,在各类游戏中,如果每个人获胜的概率相等,那么游戏就是公平的,这就是说,要保证所制定的游戏规则是公平的,需要保证每个人获胜的概率相等。概率教学中的试验或游戏结果,如果不进行足够多的次数,是很难得出比较接近概率的频率的,也就是说当试验的次数很多的时候,频率就逐渐接近一个稳定的值,这个稳定的值就是概率。我们说,当进行次数很多的时候,时间发生的次数所占的总次数的比例,即频率就是概率。换句话说,就是时间发生的可能性最大。 概率不仅在生活上给了我们很大的帮助,同时也能帮我们验证某些理论知识,譬如投针问题: ()行直线相交的概率. 平的针,试求该针与任一一根长度为线,向此平面上任意投的一些平行平面上画有等距离为a L L a <

我们解如下: 平行线的距离; :针的中心到最近一条 设:X 此平行线的夹角.:针与? 上的均匀分布;, 服从区间则随机变量?? ? ?? ? 20a X []上的均匀分布;服从区间随机变量π?,0相互独立.与并且随机变量?X ()的联合密度函数为 ,所以二维随机变量?X ()??? ??≤≤≤≤=. , 02 02 其它,,π?π?a x a x f {} 针与任一直线相交设:=A , . sin 2? ?? ???<=?L X A 则所以, ()? ?????<=?sin 2L X P A P 的面积的面积 D A =.22 sin 20 a L a d L ππ??π == ?

概率论与数理统计期中试卷(1-4章)附答案及详解

X,

23π+=X Y 5.设随机变量1X ,2X ,3X 相互独立,1X 在)5,1(-服从均匀分布,)2, 0(~22N X ,)2(~3Exp X (指数分布),记32132X X X Y +-=,则)(Y E )(Y D 6. 设二维正态分布的随机变量)0,3,4,2 ,1( ),(2 2-N ~Y X ,且知8413.0)1(=Φ,则 -<+)4(Y X P 7. 已知随机变量X 的概率密度2 01()0 a bx x f x ?+<<=??其他, 且41)(=X E ,则a b ) (X D 8. 设4. 0,36)(,25)(===XY Y D X D ρ,则=+)(Y X D =-)(Y X D 二. (10分) 某车间有甲乙两台机床加工同一种零件,甲机床加工的零件数量比乙机床多一倍,甲乙机床加工零件的废品率分别为0.03,0.02. 两机床加工出的零件放在一起. 试求 (1)任取一个零件是合格品的概率; (2)任取一个零件经检验是废品,试求它是由乙机床生产的概率. 解:设“从放在一起的零件中任取一件发现是甲/乙机床加工的”分别记为事件,A .A 再记“从放在一起的零件中任取一件发现是废品”为事件.B 由已知得 .02.0)(,03.0)(;3 1 )(,32)(====A B P A B P A P A P …… 3’ (1)由全概率公式知 027.075 2 02.03103.032)()()()()(≈=?+?= +=A B P A P A B P A P B P . …… 3’ 故任取一个零件是合格品的概率73 ()1()0.973.75 P B P B =-= ≈ …… 1’ (2)由贝叶斯公式知 .4 102.03 103.03202.031 )()()()()()()(=?+??=+=A B P A P A B P A P A B P A P B A P …… 3’

《概率论与数理统计》在线作业

第一阶段在线作业 第1题 您的答案:B 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:对立不是独立。两个集合互补。第2题 您的答案:D 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:A发生,必然导致和事件发生。第3题

您的答案:B 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:分布函数的取值最大为1,最小为0. 第4题 您的答案:A 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:密度函数在【-1,1】区间积分。第5题

您的答案:A 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:A答案,包括了BC两种情况。 第6题 您的答案:A 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:古典概型,等可能概型,16种总共的投法。第7题

您的答案:C 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:几何概型,前两次没有命中,且第三次命中,三次相互独立,概率相乘。 第8题 您的答案:D 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:利用随机变量单调性函数的概率密度求解公式公式。中间有反函数求导数,加绝对值。第9题

您的答案:C 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:利用概率密度的性质,概率密度在相应范围上的积分值为1.验证四个区间。 第10题 您的答案:B 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:利用分布函数的性质,包括分布函数的值域[0,1]当自变量趋向无穷时,分布函数取值应该是1.排除答案。 第11题

您的答案:C 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:利用上分位点的定义。 第12题 您的答案:B 题目分数:0.5 此题得分:0.5 批注:利用和事件的公式,还有概率小于等于1.P(AB)小于等于P(C)。第13题

概率论与数理统计心得

一概率论与数理统计是工程数学中比较灵活的一门课程,个人觉得也是学的有滋有味的一科。概率论是以古典型概率,几何型概率,条件概率,各种分布列等为基本模型,以加法原理,乘法原理为规则,以非负性,规范性,可列可加性为基本性质,逆事件,差事件概率的计算公式,加法公式等为运算基础骨架。解题时应做到心中有数,将难题一步步分解为这些简单问题的叠加。学习重点应放在理解和运用上,而不在于计算,老师上课时的例题很重要,课后要理解消化,勤做练习加深理解,做题时应分清各类题型,举一反三。 熟练掌握:概率部分:1.常见分布列,分布函数:离散型--连续型一维--二维--多维离散:两点分布,二次分布,泊松分布,几何分布连续:均匀分布,指数分布,正态分布2.基本运算概念:概率密度,数学期望,方差,协方差,相关系数数理统计部分:样本基本概念:X2分布,t分布,F分布,正态总体的样本均值,方差,k阶原点矩,k阶中心矩推荐经典习题:第一章:3.4.5.8.9.10.11.12.13.15.18.20.21 第二章:4.10.11.14.15.17.24.25.26.27 第三章:1-8.13.14.19.20.24.25.27 第四章:1.3.5.6.8.10(*).11---20.24.26.27.28(*).29.30 第六章:1.2.4.5.6.7.9(*) 第七章:2.3.4.7.8.9.10.11.12 二“概率论与数理统计”是理工科大学生的一门必修课程,由于该学科与生活实践和科学试验有着紧密的联系,是许多新发展的前沿学科(如控制论、信息论、可靠性理论、人工智能等)的基础,因此学好这一学科是十分重要的。“概率论 与数理统计”的学习应注重的是概念的理解,而这正是广大学生所疏忽的,在复习时几乎有近一半以上学生对“什么是随机变量”、“为什么要引进随机变量”仍说不清楚。对于涉及随机变量的独立,不相关等概念更是无从着手,这一方面是因为高等数学处理的是“确定” 的事件。如函数y=f(x),当x确定后y有确定的值与之对应。而概率论中随机变量X在抽样 前是不确定的,我们只能由随机试验确定它落在某一区域中的概率,要建立用“不确定性”的思维方法往往比较困难,如果套用确定性的思维方法就会出错。由于基本概念没有搞懂,即使是十分简单的题目也难以得分。从而造成低分多的现象。另一方面由于概率论中涉及的计算技巧不多,除了古典概型,几何概型和计算二维随机变量的函数分布时如何确定积分上、下限有一些计算的难点,其他的只是数值或者积分、导数的计算。因而如果概念清楚,那么 解题往往很顺利且易得到正确答案,这正是高分较多的原因。根据上面分析,启示我们不能把高等数学的学习方法照搬到“概率统计”的学习上来,而应按照概率统计自身的特点提出学习方法,才能取得“事半功倍”的效果。下面我们分别对“概率论”和“数理统 计”的学习方法提出一些建议。一、学习“概率论”要注意以下几个要点 1. 在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解,例如为什么要引进“随机变 量”这一概念。这实际上是一个抽象过程。正如小学生最初学数学时总是一个苹果加2个苹果等于3个苹果,然后抽象为1+2=3.对于具体的随机试验中的具体随机事件,可以计算

概率论期中考试试卷及答案

将 个不同的球随机地放在 个不同的盒子里,求下列事件的概率 个球全在一个盒子里 恰有一个盒子有 个球 解 把 个球随机放入 个盒子中共有45 种等可能结果 ( ) 个球全在一个盒子里 共有 种等可能结果 故 个盒子中选一个放两个球,再选两个各放一球有 30 2 415=C C 种方法 个球中取 个放在一个盒子里,其他 个各放在一个盒子里有 种方法 因此, 恰有一个盒子有 个球 共有 × 种等可能结果 故 12572 625360)(= = B P 某货运码头仅能容纳一只船卸货,而,甲乙两船在码头卸货时间分别为 小时和 小时,设甲、乙在 小时内随时可能到达,求它们中间任何一船都不需要等待码头空出的概率。 解: 设 分别为两船到达码头的时刻。 由于两船随时可以到达,故 分别等可能地在 上取值,如 厦门大学概统课程期中试卷 ____学院___系___年级___专业 考试时间

右图 方形区域,记为Ω。设 为“两船不碰面”,则表现为阴影部分。 222024,024024,024,2111 ()24576,()2322506.522 () ()0.8793 ()x y x y x y y x m m A m A P A m Ω≤<≤<≤<≤<->->Ω===?+?===Ω={(x,y)}, A={(x,y)或},有所以, 设商场出售的某种商品由三个厂家供货,其供应量之比是 : : ,且第一、二、三厂家的正品率依次为 、 、 ,若在该商场随机购买一件商品,求: 该件商品是次品的概率。 该件次品是由第一厂家生产的概率。 解 1231122331, (1) ()()(|)()(|)()(|) =60%*(1-98%)+20%*(1-98%)+20%*(1-96%) =0.024 (2) (|)A B B B P A P B P A B P B P A B P B P A B P B A =++= 设为该产品为次品,,分别为三个厂家产品,则由全概率公式可知由贝叶斯公式可知 111()()(|)60%*(1-98%) ()()0.024 =0.5P AB P B P A B P A P A == 甲乙丙三台机床独立工作,在同一时间内他们不需要工人照顾的概率分别为 ,求在这段时间内,最多只有一台机床需人照顾的概率。 解: 设123A A A 、、分别代表这段时间内甲、乙、丙机床需要照管,i B 代表这段时

大学概率论与数理统计必过复习资料试题解析(绝对好用)

《概率论与数理统计》复习提要第一章随机事件与概率1.事件的关系 2.运算规则(1)(2)(3)(4) 3.概率满足的三条公理及性质:(1)(2)(3)对互不相容的事件,有(可以取)(4)(5) (6),若,则,(7)(8) 4.古典概型:基本事件有限且等可能 5.几何概率 6.条件概率(1)定义:若,则(2)乘法公式:若为完备事件组,,则有(3)全概率公式: (4) Bayes公式: 7.事件的独立 性:独立(注意独立性的应用)第二章随机变量与概率分 布 1.离散随机变量:取有限或可列个值,满足(1),(2)(3)对 任意, 2.连续随机变量:具有概率密度函数,满足(1)(2); (3)对任意, 4.分布函数,具有以下性质(1);(2)单调非降;(3)右连续;(4),特别;(5)对离散随机变量,; (6)为连续函数,且在连续点上, 5.正态分布的 概率计算以记标准正态分布的分布函数,则有(1);(2);(3) 若,则;(4)以记标准正态分布的上侧分位 数,则 6.随机变量的函数(1)离散时,求的值,将相同的概率相加;(2)连续,在的取值范围内严格单调,且有一阶连续导 数,,若不单调,先求分布函数,再求导。第三章随机向量 1.二维离散随机向量,联合分布列,边缘分布,有(1);(2 (3), 2.二维连续随机向量,联合密度,边缘密度,有 (1);(2)(4)(3);,3.二维均匀分布,其中为的面积 4.二维正态分布 且; 5.二维随机向量的分布函数有(1)关于单调非降;(2)关 于右连续;(3);(4),,;(5);(6)对 二维连续随机向量, 6.随机变量的独立性独立(1) 离散时独立(2)连续时独立(3)二维正态分布独立,且 7.随机变量的函数分布(1)和的分布的密度(2)最大最小分布第四章随机变量的数字特征 1.期望 (1) 离散时 (2) 连续 时, ;,; (3) 二维时, (4); (5);(6);(7)独立时, 2.方差(1)方差,标准差(2); (3);(4)独立时, 3.协方差 (1);;;(2)(3);(4)时, 称不相关,独立不相关,反之不成立,但正态时等价;(5) 4.相关系数;有, 5.阶原点矩,阶中心矩第五章大数定律与中心极限定理 1.Chebyshev不等式 2.大数定律 3.中心极限定理(1)设随机变量独立同分布, 或,或

概率论与数理统计习题解答

第一章随机事件及其概率 1. 写出下列随机试验的样本空间: (1)同时掷两颗骰子,记录两颗骰子的点数之和; (2)在单位圆内任意一点,记录它的坐标; (3)10件产品中有三件是次品,每次从其中取一件,取后不放回,直到三件次品都取出为止,记录抽取的次数; (4)测量一汽车通过给定点的速度. 解所求的样本空间如下 (1)S= {2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12} (2)S= {(x, y)| x2+y2<1} (3)S= {3,4,5,6,7,8,9,10} (4)S= {v |v>0} 2. 设A、B、C为三个事件,用A、B、C的运算关系表示下列事件: (1)A发生,B和C不发生; (2)A与B都发生,而C不发生; (3)A、B、C都发生;

(4)A、B、C都不发生; (5)A、B、C不都发生; (6)A、B、C至少有一个发生; (7)A、B、C不多于一个发生; (8)A、B、C至少有两个发生. 解所求的事件表示如下 3.在某小学的学生中任选一名,若事件A表示被选学生是男生,事件B表示该生是三年级学生,事件C表示该学生是运动员,则 (1)事件AB表示什么? (2)在什么条件下ABC=C成立? ?是正确的? (3)在什么条件下关系式C B (4)在什么条件下A B =成立? 解所求的事件表示如下 (1)事件AB表示该生是三年级男生,但不是运动员. (2)当全校运动员都是三年级男生时,ABC=C成立. ?是正确的. (3)当全校运动员都是三年级学生时,关系式C B

(4)当全校女生都在三年级,并且三年级学生都是女生时,A B =成立. 4.设P (A )=,P (A -B )=,试求()P AB 解 由于 A ?B = A – AB , P (A )= 所以 P (A ?B ) = P (A ?AB ) = P (A )??P (AB ) = , 所以 P (AB )=, 故 ()P AB = 1? = . 5. 对事件A 、B 和C ,已知P(A) = P(B)=P(C)=1 4 ,P(AB) = P(CB) = 0, P(AC)= 1 8 求A 、B 、C 中至少有一个发生的概率. 解 由于,()0,?=ABC AB P AB 故P(ABC) = 0 则P(A+B+C) = P(A)+P(B)+P(C) –P(AB) –P(BC) –P(AC)+P(ABC) 6. 设盒中有α只红球和b 只白球,现从中随机地取出两只球,试求下列事件的概率: A ={两球颜色相同}, B ={两球颜色不同}. 解 由题意,基本事件总数为2a b A +,有利于A 的事件数为2 2a b A A +,有利于B 的事件数为111111 2a b b a a b A A A A A A +=, 则 2 2 11 2 22()()a b a b a b a b A A A A P A P B A A +++==

概率论与数理统计学习心得

- 《概率论与数理统计》由于其理论及应用的重要性,目前在我国高等数学教育中,已与高等数学和线性代数渐成鼎足之势。 学生们在学习《概率论与数理统计》时通常的反映之一是“课文看得懂,习题做不出”。概率论习题的难做是有名的。要做出题目,至少要弄清概念,有些还要掌握一定的技巧。这句话说起来简单,但是真正的做起来就需要花费大量的力气。不少学生在学习时,只注重公式、概念的记忆和套用,自己不对公式等进行推导。这就造成一个现象:虽然在平时的做题过程中,自我感觉还可以;尤其是做题时,看一眼题目看一眼答案,感觉自己已经掌握的不错了,但一上了考场,就考砸。这就是平时的学习过程中只知其一,不知其二,不注重对公式的理解和推导造成的。比方说,在我们教材的第一章,有这样一个公式:A-B=bar(AB)=A-AB,这个公式让很多人迷糊,因为这个公式本身是错误的,在教材后面的例题1-15中证明利用了这个公式,很多人就用教材上这个错误的公式套用,结果看不懂。其实这个公式正确的应该是A-B=AbarB=A-AB.这是一个应用非常多的公式,而且考试的时候一般都会考的公式。在开始接触这个公式的时候就应该自己进行推导,发现这个错误,而不是看到这个公式之后,记住,然后运用到题目中去。大家在看书的时候注意对公式的推导,这样才能深层次的理解公式,真正的灵活运用。做到知其一,也知其二。 现在概率统计的考试试题难度,学员呼声不一,有的人感觉非常难,而且最让他们难以应对的是基础知识,主要涉及排列组合、导数、积分、极限这四部分。现在就这部分内容给大家分析一下。说这部分是基础,本身就说明这些知识不是概率统计研究的内容,他们只是在研究概率统计的时候不可缺少的一些工具。即然这样,在考试中就不会对这部分内容作过多的考察,也会尽量避免大家在这些方面丢分。分析到这里,就要指出一些人在学习这门课的“战术失误”。有些人花大量的力气学习微积分,甚至学习概率统计之前,将微积分重新学一遍,这是不可取的。对这部分内容,将教材上涉及到的知识选出来进行复习,理解就可以。万不能让基础知识成为概率统计的拦路虎。学习中要知道哪是重点,哪是难点。 如何掌握做题技巧俗话说“孰能生巧”,对于数学这门课,用另一个成语更贴切——“见多识广”。对于我们自考生而言,学习时间短,想利用“孰能生巧”不太现实,但是“见多识广”确实在短时间内可以做到。这就是说,在平时不能一味的多做题,关键是多做一些类型题,不要看量,更重要的是看多接触题目类型。同一个知识点,可以从多个角度进行考察。有些学员由于选择辅导书的问题,同类型的题目做了很多,但是题目类型却没有接触多少。在考试的时候感觉一落千丈。那么应该如何掌握题目类型呢我想历年的真题是我们最好的选择。 平时该如何练习提出这个问题可能很多人会感到不可思议。有一句话说得好“习惯形成性格”。这句话应用到我们的学习上也成立。这么多年以来,有些人有很好的学习习惯,尽管他的学习基础也不好,学习时间也有限,但是他们能按照自己知道的学习规律坚持学习,能够按照老师说得去思考、前进。我们大多数人都有惰性,一个题目一眼看完不会,就赶紧找答案。看了答案之后,也就那么回事,感觉明白了,就放下了。就这样“掰了很多玉米,最后却只剩下一个玉米”。我们很清楚,最好的方法是摘一个,留一个。哪怕一路你只摘了2个,也比匆匆忙忙摘了一路,却不知道保留的人得到的多。平时做题要先多思考,多总结,做一个会一个,而且对于做过的题目要经常地回顾,这样才能掌握住知识。就我的辅导经验而言,绝大多数人还是在这个问题上出现了问题。 考试有技巧,学习无捷径。平时的学习要注重知识点的掌握,踏踏实实,这才是方法中

概率论中几种常用重要分布

概率论中几种常用的重要的分布 摘要:本文主要探讨了概率论中的几种常用分布,的来源和他们中间的关系。其在实际中的应用。 关键词 1 一维随机变量分布 随机变量的分布是概率论的主要内容之一,一维随机变量部分要介绍六中常 用分布,即( 0 -1) 分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布. 下面我们将对这六种分布逐一地进行讨论. 随机事件是按试验结果而定出现与否的事件。它是一种“定性”类型的概念。为了进一步研究有关随机试验的问题,还需引进一种“定量”类型的概念,即,根据试验结果而定取什么值(实值或向量值)的变数。称这种变数为随机变数。本章内将讨论取实值的这种变数—— 一维随机变数。 定义1.1 设X 为一个随机变数,令 ()([(,)])([]),()F x P X x P X x x =∈-∞=-∞ +∞. 这样规定的函数()F x 的定义域是整个实轴、函数值在区间[0,1]上。它是一个普通的函数。成这个函数为随机函数X 的分布函数。 有的随机函数X 可能取的值只有有限多个或可数多个。更确切地说:存在着有限多个值或可数多个值12,,...,a a 使得 12([{,,...}])1P X a a ∈= 称这样的随机变数为离散型随机变数。称它的分布为离散型分布。 【例1】下列诸随机变数都是离散型随机变数。 (1)X 可能取的值只有一个,确切地说,存在着一个常数a ,使([])1P X a ==。称这种随机变数的分布为退化分布。一个退化分布可以用一个常数a 来确定。 (2)X 可能取的值只有两个。确切地说,存在着两个常数a ,b ,使 ([{,}])1P X a b ∈=.称这种随机变数的分布为两点分布。如果([])P X b p ==,那 么,([])1P X a p ===-。因此,一个两点分布可以用两个不同的常数,a b 及一个在区间(0,1)内的值p 来确定。 特殊地,当,a b 依次为0,1时,称这两点分布为零-壹分布。从而,一个零-壹分布可以用一个在区间(0,1)内的值p 来确定。 (3)X 可能取的值只有n 个:12,...,a a (这些值互不相同),且,取每个i a 值

《概率论与数理统计》期中考试试题汇总,DOC

《概率论与数理统计》期中考试试题(一) 一、选择题(本题共6小题,每小题2分,共12分) 1.某射手向一目标射击两次,A i 表示事件“第i 次射击命中目标”,i =1,2,B 表示事件“仅第一次射击命中目标”,则B =( ) A .A 1A 2 B .21A A C .21A A D .21A A 2 345C 68.将3个球放入5个盒子中,则3个盒子中各有一球的概率为=________. 9.从a 个白球和b 个黑球中不放回的任取k 次球,第k 次取的黑球的概率是=. 10.设随机变量X ~U (0,5),且21Y X =-,则Y 的概率密度

2 f Y (y )=________. 11.设二维随机变量(X ,Y )的概率密度f (x ,y )=? ??≤≤≤≤,y x ,其他,0,10,101则P {X +Y ≤1}=________. 12.设二维随机变量(,)X Y 的协方差矩阵是40.50.59?? ??? ,则相关系数,X Y ρ=________. 13.二维随机变量(X ,Y )(1,3,16,25,0.5)N -,则X ;Z X Y =-+. (-1,31),(2,0),且取这些值的概率依次为61,a ,121,125. 求(1)a =?并写出(X ,Y )的分布律;(2)(X ,Y )关于X ,Y 的边缘分布律;问X ,Y 是否独立;(3){0}P X Y +<;(4)1X Y =的条件分布律; (5)相关系数,X Y ρ

18.(8分)设测量距离时产生的随机误差X ~N (0,102)(单位:m),现作三次独立测量,记Y 为三次测量中误差绝对值大于19.6的次数,已知Φ(1.96)=0.975. (1)求每次测量中误差绝对值大于19.6的概率p ; (2)问Y 服从何种分布,并写出其分布律;求E (Y ). 1取出的3件中恰有一件次品的概率为( ) A .601 B .457 C .51 D .15 7 2.下列选项不正确的是() A .互为对立的事件一定互斥 B .互为独立的事件不一定互斥 C .互为独立的随机变量一定是不相关的 D .不相关的随机变量一定是独立的 3.某种电子元件的使用寿命X (单位:小时)的概率密度为

概率论与数理统计习题答案

习题五 1.一颗骰子连续掷4次,点数总和记为X .估计P {10

【解】令1,,0,i i X ?? ?若第个产品是合格品其他情形. 而至少要生产n 件,则i =1,2,…,n ,且 X 1,X 2,…,X n 独立同分布,p =P {X i =1}=. 现要求n ,使得 1 {0.760.84}0.9.n i i X P n =≤ ≤≥∑ 即 0.80.9n i X n P -≤≤≥∑ 由中心极限定理得 0.9,Φ-Φ≥ 整理得0.95,Φ≥?? 查表 1.64,10≥ n ≥, 故取n =269. 3. 某车间有同型号机床200部,每部机床开动的概率为,假定各机床开动与否互不影响,开动时每部机床消耗电能15个单位.问至少供应多少单位电能 才可以95%的概率保证不致因供电不足而影响生产. 【解】要确定最低的供应的电能量,应先确定此车间同时开动的机床数目最大值m ,而m 要满足200部机床中同时开动的机床数目不超过m 的概率为95%,

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