2. 第一章 概率的计算
1)统计定义: f n ( A) n 稳定值 P ( A)
2)概率的性质:1~5
m
3)等可能概型:P ( A)
n
k P ( AB )
4)条件概率:P ( B A) 独立
m P ( A)
5)乘法定理: P ( AB ) P ( A) P ( B A) P( A) P( B)
1 P( A B ) A AB1 AB2
6)全概率公式: ( A) P ( B1 ) P ( A B1 ) P ( B2 ) P ( A B2 )
P
B1
P ( B1 ) P ( A B1 ) A 互斥
7)贝叶斯公式:P ( B1 A)
P ( A) B2
3. 第二章 随机变量概率分布
离散型随机变量 连续型随机变量
分布函数 pk F ( x)
x
F ( x) f ( t )dt
F ( x) P( X x) xk x
概率的累加,不直观 右连续 连续
分布律: pk 1 概率密度: f ( t )dt 1
X x1 x 2 x k
概率分布 pk p1 p2 pk f ( x)
概率1分布 pk
情况,直观
x x
x x1 x 2
x1 x2 x
P ( x1 X x2 ) pk P ( x1 X x2 ) f (t )dt
x2
概率计算 x1 x k x 2 x1
F ( x2 ) F ( x1 ) F ( x2 ) F ( x1 )
1
非连续型随机变量
4. 第二章 随机变量重要分布
离散型随机变量 连续型随机变量
1) (0-1)分布 1) (a , b)
U
P ( X k ) p k (1 p)1 k 1 (b a ), a x b
f ( x)
0, 其它
重要分布 2) ( n, p)
B 2)E ( )
1 e x , x0
P ( X k ) C n p k (1 p ) n k
k
f ( x)
0, 其它
3)P ( ) 3)N ( , 2 )
k ( x )2
e 1
P( X k ) f ( x) e 2 2
k! 2
函数的分布
Y g( X ) X的分布律 Y的分布律 f X ( x) fY ( y ) FY ( y )
5. 第二章
1. 随机变量的分布函数 F ( x ) P ( X x )
作用: P ( x1 X x2 ) F ( x2 ) F ( x1 )
性质1 F(x)是一个不减函数
性质2 0 F ( x ) 1 , F () 0, F () 1
性质3 F ( x ) 是右连续的函数
2. 连续型随机变量的概率密度 F ( x ) f ( t )dt
x
性质1、2 f ( x) 0
f ( x )dx 1
性质3 P( x1 X x2 ) F ( x2 ) F ( x1 ) f ( x )dx
x2
x1
性质4 F ( x ) f ( x )
6. 第三章 二维随机变量(X,Y)
(X,Y)离散型 (X,Y)连续型
(X,Y) 联合分布函数 联合分布律 联合概率密度
整体 F ( x, y ) P ( X x i , Y y j ) pij f ( x, y )
(X,Y) 边缘分布函数 边缘分布律
边缘概率密度
FX ( x ) lim F ( x, y ) P ( X x i ) pij pi f X ( x) f ( x , y )dy
个体 y
j 1
FY ( y) lim F ( x, y) P (Y y j ) pij p j fY ( y ) f ( x , y )dx
x
i 1
X与Y 对x, y P ( X xi ,Y y j )
独立 F ( x, y ) FX ( x )FY ( y ) P ( X xi ) P (Y y j ) f ( x , y ) f X ( x ) fY ( y )
概率 P{( X ,Y ) G}
计算
P{( X ,Y ) G} pij
( x i , y j )G
f ( x , y )dxdy
G
7. 一维 X 二维( X,Y ) 边缘 X 关系
分
布 F ( x) F ( x, y ) FX (x ) P ( X x ) FX ( x ) lim F ( x, y )
y
函 P( X x) P ( X x, Y y ) P ( X x,Y )
数
几
第三章
( x, y )
何
意 x ( X ,Y ) ( X ,Y ) x
义
离 F ( x)
散
型
p
xk x
k
F ( x, y ) p
xi x
ij FX (x ) P
x i x j 1
ij
yj y
连 F ( x) F ( x, y ) FX (x ) f X (x ) f X (x )
续
f ( u, v )dudv f ( x , y )dydx f ( x , y )dy
x y x
x
型 f ( t )dt
分 P{ X xi , Y y j }
布 P { X x k } pk P{ X xi } pij P{ X xi } pij
律 pij j 1 j 1
概 P( x1 X x2 ) F ( x2 ) F ( x1 ) x f ( x)dx P{( X , Y ) G } f ( x , y )dxdx pij
x2
率 1
G ( x , y )G i j
8. 第三章 第四节 两个随机变量的函数的分布
Z g( X , Y ) f ( X ,Y ) f Z (z) ?
f Z ( z ) FZ ( z )
1) Z X Y f Z (z) f ( z y , y )dy f X ( z y ) fY ( y )dy
2) Z max{ X , Y } X , Y独立 FZ ( z ) FX ( z )FY ( z ) 独立
Z min{X , Y } X , Y独立 FZ ( z ) 1 [1 FX ( z )][1 FY ( z )]
X 1 , X 2 , , X n独立,FX i ( x ) F (x )
M max( X 1 , X 2 , X n ) 与 N min( X 1 , X 2 X n )
Fmax (m) FX1 (m) FX2 (m)FXn (m) [F ( z )]n
z z z z
Fmin (n) 1 [1 FX1 (n)] [1 FX2 (n)][1 FXn (n)] 1 [1 F ( z )]n
z z z z
9. 第三章 计算难点
1)F ( x, y ) f ( u, v )dudv
x y
2) {( X , Y ) G } f ( x, y )dxdx
P
G
3)f X ( x ) f ( x , y )dy 独立
4) f Z ( z ) f ( z y , y )dy f X ( z y ) fY ( y )dy
5) Z g( X ,Y ) f ( X ,Y ) f Z ( z ) ? f Z ( z ) FZ ( z )
FZ ( z ) P ( Z z ) P{ g( X , Y ) z }
g ( x , y ) z
f ( x , y )dxdy
D( z )
f ( x , y )dxdy D是积分区域g ( x , y ) z与f ( x , y )
取值非零区域的交集
10. 第四章 随机变量的数学期望与方差
离散型随机变量 连续型随机变量
X E( X ) x
k 1
k pk E( X )
xf ( x )dx
Y g( X ) E (Y ) E[ g( X )] E (Y ) E[ g( X )]
g连续 g( x
k 1
k ) pk
g ( x ) f ( x )dx
Z g( X , Y ) E ( Z ) E[ g( X , Y )]
E ( Z ) E[ g( X , Y )]
g ( x i , y j ) pij g ( x , y ) f ( x , y )dxdy
g连续 j 1 i 1
D( X )
D( X ) ( x k E ( X )) 2 pk D( X ) ( x E ( X )) 2 f ( x )dx
E[ X E ( X )]2 k 1
11. 第四章 随机变量的数字特征
E ( c ) c E (c X ) c E ( X ) E ( X Y ) E ( X ) E (Y )
E(X)性质
X,Y独立 E ( XY ) E ( X ) E (Y )
D( X ) E ( X 2 ) [ E ( X )]2 D(c ) 0 D(c X ) c 2 D( X )
D(X)性质
X,Y独立, ( X Y ) D( X ) D(Y ) D( X ) 0 P ( X c ) 1
D
Cov( X , Y ) E{[ X E ( X )][(Y E (Y )]}
协方差 E ( XY ) E ( X ) E (Y ) 独立
D( X Y ) D( X ) D(Y ) 2 cov( X , Y ) D( X ) D(Y )
Cov ( X , Y )
XY
D( X ) D(Y )
相关系数 (1). XY 1
(2). XY 1 存在常数 a , b 使得: (Y a X b ) 1
, P
12. 第四章 几种常见分布的数学期望和方差
概率分布 E( X ) D( X )
(0-1)分布 X ~ B(1, p) p pq
离 二项分布 X ~ B(n, p) np npq
散
型 泊松分布 X ~ P ( )
均匀分布 X ~ U (a, b) (a b) 2 (b a )2 12
连
续 指数分布 X ~ Exp( ) 2
型
正态分布 X ~ N ( , 2 ) 2
13. 第五章 大数定律及中心极限定理
X 1 , X 2 , , X n , 相互独立 1 n
定理1 X k P
E( X k ) D( X k ) 2 n k 1
定理2 X 1 , X 2 , , X n , 相互独立 n 1 n
A
X k P p
(贝努利) ~ (0 1)分布(参数p) n n k 1
定理3 X 1 , X 2 , , X n , 相互独立 1 n
(辛钦) E( X k ) 同分布
X k P
n k 1
n
定理1 X 1 , X 2 , , X n , 相互独立 X
k 1
k n 近 似
(林德) 同分布E ( X k ) D( X k ) 2
n
~ N (0,1)
定理2 X n np 近似
X n ~ B( n, p) ~ N (0,1)
(德莫弗) np(1 p)
14. 第六章 常用统计量及抽样分布
X i ~ N (0,1) i 1,2,, n 独立
n n 45
分布
2
X ~ ( n)
2 2
i
2
( n)
2
i 1 2
E ( ) n D( ) 2 n
2 2 (n) 1 2( z 2n 1 )
2
X ~ N (0,1), Y ~ 2 ( n), 独立
t分布 X t (n) n 45
t ~ t ( n)
Y n t ( n) t1 ( n), t ( n ) z
U ~ 2 ( n1 ), V ~ 2 ( n2 ), 独立
F分布 U n1
F ~ F ( n1 , n2 ) F (n1 , n2 )
V n2
1 F ~ F ( n2 , n1 ) F1 ( n1 , n2 ) 1 F ( n2 , n1 )
X ~ N ( , 2 ) Th1 X ~ N ( , 2 n), Th2 X
~ t ( n 1)
X 1 , X 2 , , X n ( n 1) S 2 2 ~ 2 ( n 1) 独立 S n
n
1 1 n
X Xi ( X i X )2
2
X,S S
2
n i 1 n 1 i 1
15. 第六章 常用统计量及抽样分布 X ~ N ( , 2 )
X 1 , X 2 ,, X n
n
统计量
2 X i2
2
~ 2 ( n)
i 1
X
t 统计量 t ~ t ( n)
Y n
U n1
F 统计量 F ~ F ( n1 , n2 )
V n2
1 n 2 X
样本均值 X Xi
n i 1
~ N ( , )
n n
~ N (0,1)
( n 1) S 2 1 n
样本方差 ~ 2 ( n 1) S
2
n 1 i 1
( X i X )2
2
X
~ t (n 1)
S n
16. 第六章 连续型随机变量及其分布
1
1
a xb ba
X ~ U (a , b) f ( x) b a
0 a
其它 0 b
1
x
e x0
X ~ E ( ) f ( x ) 1
0 其它
x
( x )2
1
X ~ N ( , )2
f ( x) e 2 2
2
1 1 1 x
x e x0
X ~ ( , ) f ( x ) ( 1 )
0 x0
17. 第六章 常用统计量及抽样分布
1 n
1
x
n2 x2 e 2 x0
~ ( n) f ( x ) 2 ( n 2)
2 2
x0
0
[( n 1) 2]
x 2 n2 1
t ~ t ( n) t ( x) (1 )
( n 2) n n
( n1 n2 ) n1 n1 n21 1 n1 n2
( n2 )( n2 x ) 1 n12 x ,x0
n
n1
2 2
F ~ F ( n1 , n2 ) ( x ) ( 2 ) ( 2 )
n2
0 x0
18. 第七章 总体X ~ F ( x, ),
X 1 X 2 , , X n
x1 x 2 , , x n
对进行估计
统计量 ˆ ( X1 , X 2 ,, X n ) 估计量
ˆ
点估计 1)矩估计法:求解: i Ai , i 1,2,, k
2)极大似然估计法:求解:L( ) max L( )
ˆ
H
E ˆ
估计量的 1)无偏性: ( )
优良性 D ˆ ˆ
2)有效性: ( 1 ) D( 2 )
P ( ) 1
( , )是置信度为1 的置信区间
X ~ N ( , 2 ), , 2 进行区间估计
对
区间估计
1)求的置信区间,为已知 2
2) 求的置信区间, 2为未知
3) 求 2的置信区间
19. 第七章 X ~ N ( , 2 ), , 2 进行区间估计
对 置信度
1
统计量 置信区间
1)求的置信区间, X
~ N (0,1) (X z 2 )
为已知
2
n n
2) 求的置信区间, X (X
S
t 2 ( n 1))
~ t ( n 1)
2为未知 S n n
( n 1) S 2 ( n 1) S 2 ( n 1) S 2
3) 求 2的置信区间 ~ 2 ( n 1) ( 2 , 2 )
2 2 (n 1) 1 2 (n 1)
( p1 , p2 )
(0-1)分布 nX np
~ N (0,1) 1
p的置信区间 np(1 p) p1, 2 ( b b 2 4ac )
2a
20. 第八章 X ~ N ( , 2 ), 对 , 2 进行假设检验显著性水平 ,
原假设 H 0备择假设 H1 检验统计量 拒绝域
的检验
0 0 X 0 U z 2
U
为已知 0 0 n U z
1) 2
0 0 U z
~ N (0,1)
0 0 X 0 t t 2 (n 1)
2) 的检验 t
0 0 S n t t ( n 1)
为未知
2
0 0 ~ t ( n 1) t t ( n 1)
2 0
2
2 0
2 2 2 (n 1)或
2
( n 1) S 2
3) 2的检验
2
2 12 2 (n 1)
2
2 2 2 02
0 0 2 ( n 1)
2
2 0 2 ~ 2 (n 1)
2 2
0 2 12 ( n 1)