概率论与数理统计学习总结Word文档格式.docx
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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
思考,或许解答得并不全面甚至还可能是不正确的,但确实是自己的一点思考,提出来以后逐步地去解决完善吧。
<一>随机事件及其概率问题:
(1)事件A=P(A)0,那么P(A)0A对吗?
解析:
此种说法不对。
概率论里说了不可能事件的发生概率是0,但0概率事件可能发生.比如在宇宙中抽一个人,抽到你的概率。
这就是一个0概率事件可能发生的例子!
随机变量分连续和离散两种,它们各自的分布描述是不同的。
对于离散随机变量,如果它的事件域是有限个事件,则可以认为概率为0的事件一定不会发生,概率为1的事件必然发生。
但若事件是无限的,则还要具体分析。
既然0概率事件都是有可能发生的,那么概率趋近于零的事件果然有可能发生,只不过我们平时在处理问题的时候,把概率趋近于零的事件算作0概率事件,只是算作,不是绝对的是。
对于连续性随机变量,单个具体点的概率密度值为一有界常数,这个值可以是任意的(包括0和1),但因为点是没有长度的,所以该点的概率密度积分为0(因为该点概率密度值有界),即该点所对应的事件发生的概率为0,但这个事件仍然是可能发生的,因为这个事件在事件域内。
也就是说,概率为0的事件并不一定不会发生。
同理,某个点的概率密度值为1,但该点的概率密度积分仍为0,所以概率为1的事件也不一定必然发生。
总之,对于连续性随机变量,讨论单个点的概率是没有意义的(都为0),我们讨论的是,这个随机变量落在一个区间内的概率。
□
(2)事件AB、C,它们两两独立,是否A、B、C一定是相互独立?
解析:
不一定。
举一个反例:
某一个袋中有4个球,一个白色,一个黑色,一个红色,一个为这三色,现任取一个球观察颜色。
可知:
设事件A,B,C,A=(有红色),B=(有白色),C=(有黑色)。
1
P(A)P(B)P(C)2,
111
P(AB)P(AC)P(BC)P(A)P(B)P(A)P(C)P(B)P(C)A、
1111
B、C两两独立,又P(ABC)P(A)P(B)P(C)A、B、C不是
4222
相互独立。
所以几个事件两两独立不一定它们就是相互独立。
(对于此反例,有一个问题就是
P(AB)P(AC)P(BC)-,P(A)P(B)P(A)P(C)P(B)P(C),
虽然在数值上相等,但会是一个数值上的巧合吗?
P(AB)P(A)P(B)一定成立吗?
)
(3)独立与互不相容的关系:
(独立条件:
P(AB)P(A)P(B),互不相
容条件:
P(AB)0)
若oP(A)1,0P(B)1,贝ya:
A、B独立,
P(AB)P(A)P(B)0A、B相容。
b:
A、B不独立,P(AB)0A、
B互不相容;
P(AB)P(A)P(B)0A、B相容
(4)A与B互相独立,CB,A、C是否一定互相独立?
A、
P(AB)P(A)
A、C不独立。
<二>随机变量及其分布问题:
概率论中引入随机变量,从而使研究对象由随机事件扩大为随机变量,对于随机变量的分布函数,我们能够用微积分为工具进行研究,强有力的数学分析工具大大地增强了我们研究随机现象的手段一一
fr
•研究随机现象手段」
离散型随机变量分布列
LJ
一般性随机变量分布函数
LJ
连续性随机变量概率密度'
L.J
<三>随机变量数字特征与极限定理:
我们都知道随机变量的概率分布能够完整地描述随机变量的统计规律,但在许多的实际问题中,求概率分布并不容易,另一方面,有时不需要知道随机变量的概率分布,而只需要知道他的某些数字特征就够了。
数字特征虽然不像概率分布那样完整地描述了随机变量的统计规律,但它能集中地反映随机变量的某些统计特性,而且许多重要
分布中的参数都与数字特征有关,因而数字特征在概率论与数理统计中占有重要地位。
我们也学习了几种常见的分布的数字特征,包括期
望、方差、协方差、相关系数以及矩等。
(1)不相关与独立之间的关系:
不相关的等价命题:
1。
02。
cov(x,y)=03。
E(XY)二E(X)E(Y)4。
D(X+Y)二D(X)+D(Y)
独立E(XY)E(X)E(Y)(有数字特征)不相关
结论:
(1)X与丫独立,则X与丫一定不相关
(2)X与丫不相关,则X与丫不一定独立
证明:
(1)由于X与丫独立,所以f(xy)二f(x)f(y),(f为概率密度
函数)于
是:
E(XY)二//f(xy)dxdy=ff[f(x)*f(y)]dxdy=/f(x)dx*/f(y)dy=E(X)E(Y)
所以:
E(XY)=E(X)E(Y),即X,丫不相关。
(2)反例:
X=cost,丫=sint,其中t是(0,2n]上的均匀分布
随机变量。
易得X和丫不相关,因为:
E(XY)二E(costsint)=(1/2n)*fsintcostdt=0
E(X)=(1/2n)*fcostdt=0,E(Y)二(1/2n)*fsintdt=0
所以E(XY)=E(X)E(Y)。
但是他们是不独立的。
X的分布未知的情况下,利
因为:
X和丫各自的概率密度函数在(-1,1)上有值,但是XY
的联合概率密度只在单位圆内有值,所以
两者不独立。
f(XY)不等于f(x)*f(y),
(2)切比雪夫不等式:
PXE(X)
D(X)
2
切比雪夫不等式给出了在随机变量
用E(X)和D(X)对X的概率分布进行估计的方法,有很广泛的应用。
⑶注意一些应用中的独立条件:
1。
概率密度f(x,y)fX(x)fY(y);
2。
卷积公式.fZ(z)fX(x)fY(zx)dx;
3。
N个独立正态分布之和
nn
N(i,i2);
4。
E(XY)E(X)E(Y),
i1i1
n
仍然是正态分布Xi
i1
D(XY)D(X)D(Y)
<四>数理统计与参数估计:
数理统计以概率论为理论基础,根据试验或观测到的数据,研究
如何利用有效的方法对这些已知的数据进行整理、分析和推断,从而对研究对象的性质和统计规律作出合理科学的估计和判断。
然而在实
际问题中,所研究的总体分布类型往往是已知的,但依赖于一个或几个的未知参数,如何从样本估计总体的未知参数就成为数理统计的基本问题之一。
通过学习,简单地了解了一些关于点估计和区间估计的问题,能够解决一些简单的实际问题。
心1是样本均值,
D(X)的无偏估计从,中随机抽取n个样本,
S2
”-1「1是样本方差。
那么为什么样本方差是除以
,而不是n呢?
对于一个随机变量.;
,■分别表示其数学期望和
方差,从中随机抽取n个样本’•’,是样本均值,
记■'
:
•'
为i的方差和期望。
D貢)
=g1X1疋)
=占(&
=】刀(兀))
「/■
—
J1
E(X2}
=D(工)+E■何
二T+//2
-E(占(兀-疋)?
-占EELi(兀-疔)
=占E(m腎-2工咒+們)
笛)
=皿(疋)
=n(D[Xi)+
=n(a2+/i2)
区)
=E(X^Xt)
=M(于)
二n[D(X)+E2(X))
=灯爸+同
E(S~)
二詁b+心+t
=(J-
概率论与数理统计与生活实际问题有着很密切的联系。
它能将生活中的一些问题建立成一种数学模型,并且教给我们一些收集、分析、处理试验数据能力,使我们能够利用学过的成熟的数学工具和方法来
研究随机现象解决生活实际问题。
以下就是几类我认为比较经典的模型和处理方法:
(1)“抓阄”是否是真正的公平?
建立一个概率论模型:
袋中有a个黑球,b个白球。
随机地(不放回)把球一个个地摸出来。
求A=“第k次摸出的是黑球”的概率(kab).
解题:
把a个黑球与b个白球看作是不同的,且把ab个球的每一种排列看作是基本事件。
于是基本事件总数(ab)!
。
由于第k
次摸得黑球有a种可能,而另外ab1次摸得球的排列有(ab1)!
种可能。
所以A中包含的基本事件数为a(ab1)!
因此有:
P(A)乞上°
卫a。
由结果得出它与k值无关,无论哪一次取
(ab)ab
得黑球的概率都是一样的,或者说是
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