浙大四版概率论与数理统计知识点总结Word下载.docx
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-A称为事件A的逆事件,或称A的对立事件,记为A。
它表示A不发生的事件。
互斥未必对立。
②运算:
结合率:
A(BC)=(AB)CA∪(B∪C)=(A∪B)∪C分配率:
(AB)∪C=(A∪C)∩(B∪C)(A∪B)∩C=(AC)∪(BC)
AiAi
德摩根率:
i1i1ABAB,ABAB
(7)概率的公理化定义
设为样本空间,A为事件,对每一个事件A都有一个实数P(A),若满足下列三个条件:
1°
0≤P(A)≤1,
2°
P(Ω)=1
3°
对于两两互不相容的事件A1,A2,⋯有
PAiP(Ai)
i1i1常称为可列(完全)可加性。
则称P(A)为事件A的概率。
(8)古典概型
1,2n,
1
P
(1)P
(2)P(n)。
n
设任一事件A,它是由1,2m组成的,则有
P(A)=
(1)
(2)(m)=P
(1)P
(2)P(m)
mA所包含的基本事件数n基本事件总数
(9)几何概型
若随机实验的结果为无限不可数并且每个结果出现的可能性均匀,同时样本空间中的每一个基本事件可以使用一个有界区域来描述,则称此随机实验为几何概型。
对任一事件A,
P(A)L(A)。
其中L为几何度量(长度、面积、体积)。
L()
(10)加
法公式
P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)
当P(AB)=0时,P(A+B)=P(A)+P(B)
(11)减法公式
P(A-B)=P(A)-P(AB)
当BA时,P(A-B)=P(A)-P(B)当A=Ω时,P(B)=1-P(B)
(12)条件概率
定义设A、B是两个事件,且P(A)>
0,则称P(AB)为事件A发生条P(A)
件下,事件B发生的条件概率,记为P(B/A)P(AB)。
P(A)条件概率是概率的一种,所有概率的性质都适合于条件概率。
例如P(Ω/B)=1P(B/A)=1-P(B/A)
(13)乘法公式
乘法公式:
P(AB)P(A)P(B/A)更一般地,对事件A1,A2,⋯An,若P(A1A2⋯An-1)>
0,则有
P(A1A2⋯An)P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2)⋯⋯P(An|A1A2⋯An1)。
(14)独立性
①两个事件的独立性
设事件A、B满足P(AB)P(A)P(B),则称事件A、B是相互独立的。
若事件A、B相互独立,且P(A)0,则有
P(B|A)P(AB)P(A)P(B)P(B)
P(A)P(A)
若事件A、B相互独立,则可得到A与B、A与B、A与B也都相互独立。
必然事件和不可能事件?
与任何事件都相互独立。
?
与任何事件都互斥。
②多个事件的独立性设ABC是三个事件,如果满足两两独立的条件,P(AB)=P(A)P(B);
P(BC)=P(B)P(C);
P(CA)=P(C)P(A)并且同时满足P(ABC)=P(A)P(B)P(C)那么A、B、C相互独立。
对于n个事件类似。
(15)全概公式
设事件B1,B2,,Bn满足
B1,B2,,Bn两两互不相容,P(Bi)0(i1,2,,n),n
ABi
i1,(分类讨论的
则有
P(A)P(B1)P(A|B1)P(B2)P(A|B2)P(Bn)P(A|Bn)。
(16)贝叶斯公式
设事件B1,B2,⋯,Bn及A满足
B1,B2,⋯,Bn两两互不相容,P(Bi)>
0,i1,2,⋯,n,n
i1,P(A)0,(已经知道结果求原因
则
P(Bi/A)nP(Bi)P(A/Bi),i=1,2,⋯n。
P(Bj)P(A/Bj)
j1
此公式即为贝叶斯公式。
P(Bi),(i1,2,⋯,n),通常叫先验概率。
P(Bi/A),(i1,2,⋯,n),通常称为后验概率。
贝叶斯公式反映了“因果”的概率规律,并作出了“由果朔因”的推断。
(17)伯努利概型
我们作了n次实验,且满足每次实验只有两种可能结果,A发生或A不发生;
n次实验是重复进行的,即A发生的概率每次均一样;
每次实验是独立的,即每次实验A发生与否与其他次实验A发生与否是互不影响的。
这种实验称为伯努利概型,或称为n重伯努利实验。
用p表示每次实验A发生的概率,则A发生的概率为1pq,用
Pn(k)表示n重伯努利实验中A出现k(0kn)次的概率,
Pn(k)Cnpkqnk,k0,1,2,,n。
第二章随机变量及其分布
(1)离散型随机变量的分布律
设离散型随机变量X的可能取值为Xk(k=1,2,⋯)且取各个值的概率,即事件(X=Xk)的概率为
P(X=xk)=pk,k=1,2,⋯,则称上式为离散型随机变量X的概率分布或分布律。
有时也用分布列的形式给出:
X|x1,x2,,xk,P(Xxk)p1,p2,,pk,。
显然分布律应满足下列条件:
pk1
(1)pk0,k1,2,,
(2)k1。
(2)连续型随机变量的分布密度
设F(x)是随机变量X的分布函数,若存在非负函数f(x),对任意实数x,有
x
F(x)f(x)dx,
则称X为连续型随机变量。
f(x)称为X的概率密度函数或密度函数,简称概率密度。
密度函数具有下面4个性质:
1°
f(x)0。
f(x)dx1。
(3)离散与连续型随机变量的关系
P(Xx)P(xXxdx)f(x)dx
积分元f(x)dx在连续型随机变量理论中所起的作用与P(Xxk)pk在离散型随机变量理论中所起的作用相类似。
(4)分布函数
设X为随机变量,x是任意实数,则函数
F(x)P(Xx)
称为随机变量X的分布函数,本质上是一个累积函数。
P(aXb)F(b)F(a)可以得到X落入区间(a,b]的概率。
分布函数F(x)表示随机变量落入区间(–∞,x]内的概率。
分布函数具有如下性质:
0F(x)1,x;
F(x)是单调不减的函数,即x1x2时,有F(x1)F(x2);
F()limF(x)0,F()limF(x)1;
xx
4°
F(x0)F(x),即F(x)是右连续的;
5°
P(Xx)F(x)F(x0)。
对于离散型随机变量,F(x)pk;
xkx
对于连续型随机变量,F(x)f(x)dx。
(5)八大分布
0-1分布
P(X=1)=p,P(X=0)=q
二项分布
在n重贝努里实验中,设事件A发生的概率为p。
事件A发生的次数是随机变量,设为X,则X可能取值为0,1,2,,n。
P(Xk)Pn(k)Cnkpkqnk,其中q1p,0p1,k0,1,2,,n,则称随机变量X服从参数为n,p的二项分布。
记为X~B(n,p)。
当n1时,P(Xk)pkq1k,k0.1,这就是(0-1)分布,所以(0-1)分布是二项分布的特例。
泊松分布
设随机变量X的分布律为
k
P(Xk)e,0,k0,1,2,
k!
则称随机变量X服从参数为的泊松分布,记为X~()或者P()。
泊松分布为二项分布的极限分布(np=λ,n→∞)。
超几何分布
CMkCNnkMk0,1,2,lP(Xk)CNn,lmin(M,n)
随机变量X服从参数为n,N,M的超几何分布,记为H(n,N,M)。
几何分布
P(Xk)qk1p,k1,2,3,,其中p≥0,q=1-p。
随机变量X服从参数为p的几何分布,记为G(p)。
均匀分布
设随机变量X的值只落在[a,b]内,其密度函数f(x)在
[a,b]上为常数1,即
ba
1,a≤x≤b
f(x)0b,a其他,
则称随机变量X在[a,b]上服从均匀分布,记为X~U(a,b)。
分布函数为
0,x<
a,
xabaa≤x≤b
F(x)f(x)dx
1,x>
b。
当a≤x1<
x2≤b时,X落在区间(x1,x2)内的概率为
x2x1
P(x1Xx2)21。
指数分布
e,x0,
x0,
其中0,则称随机变量X服从参数为的指数分布。
X的分布函数为
1ex,F(x)0,记住积分公式:
xnexdxn!
x0
x<
0。
正态分布
设随机变量X的密度函数为
1(x22)2
f(x)e2,x,
2
其中、0为常数,则称随机变量X服从参数为
、的正态分布或高斯(Gauss)分布,记为2
X~N(,2)。
f(x)具有如下性质:
f(x)的图形是关于x对称的;
当x时,f()1为最大值;
22
若X~N(1,2)x,(则t2)X2的分布函数为
F(x)1e22dt
2。
。
参数0、1时的正态分布称为规范正态分布,记
为X~N(01,1),其x2密度函数记为
(x)1e2
2,x,
1xt2
(x)e2dt。
(x)是不可求积函数,其函数值,已编制成表可供查用。
Φ(-x)=1-Φ(x)且Φ(0)=。
2X2
如果X~N(,2),则~N(0,1)。
xx
P(x1Xx2)x2x1。
(6)分位数
下分位表:
P(X)=;
上分位表:
P(X)=。
(7)函数分布
离散型
已知X的分布列为
Xx1,x2,,xn,,
P(Xxi)p1,p2,,pn,
Yg(X)的分布列(yig(xi)互不相等)如下:
Yg(x1),g(x2),,g(xn),,
P(Yyi)p1,p2,,pn,
若有某些g(xi)相等,则应将对应的pi相加作为g(xi)的概率。
1)pij≥0(i,j=1,2,⋯);
2)pij1.
ij
连续型
对于二维随机向量(X,Y),如果存在非负函数
f(x,y)(x,y),使对任意一个其邻边
分别平行于坐标轴的矩形区域D,即D={(X,Y)|a<
b,c<
y<
d}有
P{(X,Y)D}f(x,y)dxdy,D
则称为连续型随机向量;
并称f(x,y)为=(X,Y)的分布
密度或称为X和Y的联合分布密度。
分布密度f(x,y)具有下面两个性质:
(1)f(x,y)≥0。
(2)f(x,y)dxdy1.
(2)二维随机变量的本质
(Xx,Y
y)(XxYy)
(3)联合
设(X,Y)为二维随机变量,对于任意实数x,y,二元函数
分布函数
F(x,y)P{Xx,Yy}
称为二维随机向量(X,Y)的分布函数,或称为随机变量X和Y的联合分布函
数。
分布函
数是一个以全平面为其定义域,以事件
{(1,2)|X
(1)x,Y
(2)y}的概率为函数值的一个实值函
F(x,y)具有以下的基本性质:
(1)0F(x,y)1;
(2)F(x,y)
分别对x和y是非减的,即
当x2>
x1时,有
F(x2,y)≥F(x1,y)。
当y2>
y1时,有F(x,y2)≥F(x,y1)。
(3)F(x,y)
分别对x和y是右连续的,即
F(x,y)F(x0,y),F(x,y)F(x,y0);
(4)F(,
)F(,y)F(x,)0,F(,)1.
(5)对于x1
x2,y1y2,
F(x2,y2)
F(x2,y1)F(x1,y2)F(x1,y1)0.
(4)离散型与连续型的关系
P(Xx,Y
y)P(xXxdx,yYydy)f(x,y)dxdy
(5)边缘分布
X的边缘分布为
PiP(Xxi)
j
Y的边缘分布为
PjP(Yyj)
i
pij(i,j1,2,);
pij(i,j1,2,)。
X的边缘分布密度为
fX(x)f(x,y)dy;
Y的边缘分布密度为
fY(y)f(x,y)dx
(6)条件
在已知X=xi的条件下,
Y取值的条件分布为
分布
P(Yyj|Xxi)
pij;
pi
在已知Y=yj的条件下,
X取值的条件分布为
P(Xxi|Yyj)
pij,pj,
在已知Y=y的条件下,
X的条件分布密度为
f(x|y)ff(x(,yy));
fY(y)
在已知X=x的条件下,
Y的条件分布密度为
f(y|x)ff(x(,xy))fX(x)
(7)独立
一般型
F(X,Y)=FX(x)FY(y)
性
pijpipj
有零不独立
f(x,y)=fX(x)fY(y)直接判断,充要条件:
①可分离变量②正概率密度区间为矩形
二维正态分布
1x122(x1)(y2)y222(12)1122
f(x,y)
2121
2e,
=0
随机变量的
若X1,X2,⋯Xm,Xm+1,⋯Xn相互独立,h,g为连续函数,则:
函数
h(X1,X2,⋯Xm)和g(Xm+1,⋯Xn)相互独立。
特例:
若X与Y独立,则:
h(X)和g(Y)独立。
例如:
3X+1和5Y-2独立。
(9)二维正态分布
设随机向量(X,Y)的分布密度函数为
1x122(x1)(y2)y22
12(12)1122
f(x,y)2e,
21212
其中1,2,10,20,||1是5个参数,则称(X,Y)服从二维正态分布,
记为(X,Y)~N(1,2,12,22,).由边缘密度的计算公式,可以推出二维正态分布的两个边缘分布仍为正态分布,
即X~N(1,12),Y~N(2,22).
但是若X~N(1,12),Y~N(2,22),(X,Y)未必是二维正态分布。
(10)函数分布
Z=X+Y
根据定义计算:
FZ(z)P(Zz)P(XYz)
对于连续型,fZ(z)=f(x,zx)dx两个独立的正态分布的和仍为正态分布(12,1222)。
n个相互独立的正态分布的线性组合,仍服从正态分布。
Cii,2Ci2i2
ii
Z=max,min(X1,X2,⋯Xn)
若X1,X2Xn相互独立,其分布函数分别为Fx1(x),Fx2(x)Fxn(x),则Z=max,min(X1,X2,⋯Xn)的分布函数为:
Fmax(x)Fx1(x)Fx2(x)Fxn(x)
Fmin(x)1[1Fx1(x)][1Fx2(x)][1Fxn(x)]
布,可以证明它们的平方和
WXi2
i1
的分布密度为
Yi2(ni),
ZYi~2(n1n2nk).
可以证明函数
TY/n
的概率密度为
我们称随机变量T服从自由度为n的t分布,记为T~t(n)。
t1(n)t(n)
F分布
设X~2(n1),Y~2(n2),且X与Y独立,可以证明
X/n1
F1的概率密度函数为
Y/n2
n1n2
n1
2yn211
n2
y0
0,y0
我们称随机变量F服从第一个自由度为n1,第二个自由度为n2的F分布,记为F~f(n1,n2).
F1(n1,n2)
112F(n2,n1)
第四章随机变量的数字特征
(1)
一维
期望
设X是离散型随机变量,其分布
设X是连续型随机变量,其概率密
随机
期望就是平均值
度为f(x),
变量
律为P(Xxk)=pk,
的数
k=1,2,⋯,n,
E(X)xf(x)dx
字特
征
E(X)xkpk
(要求绝对收敛)
k1
函数的期望
Y=g(X)
E(Y)g(xk)pk
E(Y)g(x)f(x)dx
方差
D(X)=E[X-E(X)]2,
D(X)[xkE(X)]2pk
D(X)[xE(X)]2f(x)dx
规范差
(X)D(X),
矩
①对于正整数k,称随机变量X
①对于正整数k,称随机变量X的
的k次幂的数学期望为X的k
k次幂的数学期望为X的k阶原点
阶原点矩,
记为vk,即
矩,记为vk,即
νk=E(Xk)=xikpi,
kk
νk=E(X)=xkf(x)dx,
k=1,2,⋯.
②对于正整数k,称随机变量X
②对于正整数k,称随机变量X与
与E(X)差的k次幂的数学期
E(X)差的k次幂的数学期望为X
望为X的k阶中心矩,记为k,
的k阶中心矩,记为k,即
即
kE(XE(X))k
=(xi
iE(X))kpi,
=(xE(X))kf(x)dx,
k=1,2,⋯
切比雪夫不等式
设随机变量
X具有数学期望E(X)=μ,方差D(X)=σ2,则对于
任意正数ε
,有下列切比雪夫不等式
P(X
)2
切比雪夫不等式给出了在未知X的分布的情况下,对概率
的一种估计
)
,它在理论上有重要意义。
(2)
E(C)=C
期
望
E(CX)=CE(X)
的
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