概率论与数理统计期末复习重要知识点及公式整理.docx
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概率论与数理统计期末复习重要知识点及公式整理
概率论与数理统计期末复习重要知识点及公式整理
2010-2011
学年第一学期期末复习资料
概率论与数理统计期末复习重要知识点
第二章知识点:
1.离散型随机变量:
设X是一个随机变量,如果它全部可能的取值只有有限个或可数无穷个,则称X为一个离散随机变量。
2.常用离散型分布:
(1)两点分布(0-1分布):
若一个随机变量X
P{X=x1}=p,P{X=x2}=1-p只有两个可能取值,且其分布为(0
则称X服从x1,x2处参数为p的两点分布。
两点分布的概率分布:
两点分布的期望:
(2)二项分布:
P{X=x1}=p,P{X=x2}=1-p(0
D(X)=p(1-p)
若一个随机变量X的概率分布由式
给出,则称X服从参数为n,p的二项分布。
记为X~b(n,p)(或B(n,p)).
两点分布的概率分布:
二项分布的期望:
(3)泊松分布:
P{x=k}=Cnp(1-p)kkn-kkkn-k,k=0,1,...,n.P{x=k}=Cnp(1-p),k=0,1,...,n.E(X)=np;二项分布的方差:
D(X)=np(1-p)
lk
P{X=k}=e
若一个随机变量X的概率分布为
数为l的泊松分布,记为X~P(l)-lk!
l>0,k=0,1,2,...,则称X服从参
P{X=k}=e
泊松分布的概率分布:
泊松分布的期望:
4.连续型随机变量:
-llkk!
l>0,k=0,1,2,...E(X)=l;泊松分布的方差:
D(X)=l
如果对随机变量X的分布函数F(x),存在非负可积函数
F(x)=P{X£x}=f(x),使得对于任意实数x,有òx
-¥f(t)dt,则称X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数,
简称为概率密度函数。
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5.常用的连续型分布:
(1)均匀分布:
ì1ï,
若连续型随机变量X的概率密度为f(x)=íb-a
ï0,î
a,则称X在区间(a,b)上服
从均匀分布,记为X~U(a,b)
ì1,均匀分布的概率密度:
f(x)=ïíb-a
ï0,î
a+b2
a均匀分布的期望:
(2)指数分布:
E(X)=
;均匀分布的方差:
D(X)=
(b-a)12
2
ìle-lx
f(x)=í
î0若连续型随机变量X的概率密度为
x>0l>0
,则称X服从参数为
l
的指数分布,记为X~e(l)
x>0
ìle-lx
f(x)=í
î0指数分布的概率密度:
l>0
指数分布的期望:
(3)正态分布:
E(X)=
1
l
;指数分布的方差:
D(X)=
1
l
2
f(x)=
-
(x-m)2s
2
2
-¥若连续型随机变量X的概率密度为则称X服从参数为
m
和s
2
ms2
的正态分布,记为X~N(,)
-(x-m)2s
22
f(x)=
正态分布的概率密度:
正态分布的期望:
E(X)=m
-¥D(X)=s
-x
2
2
;正态分布的方差:
(4)标准正态分布:
m=0,s
2
=1
j(x)=
,
2
f(x)=
x-¥
e
-
t
2
2
dt
标准正态分布表的使用:
(1)
x<0
f(x)=1-f(-x)
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X~N(0,1)
P{a=P{aX~N(m,s),Y=2
(2)X-m
(3)
P{a2Y=ms定理1:
设X~N(,),则X-ms~N(0,1)
6.随机变量的分布函数:
设X是一个随机变量,称
分布函数的重要性质:
0£F(x)£1
P{x1x1F(+¥)=1,F(-¥)=0F(x)=P{X£x}为X的分布函数。
7.求离散型的随机变量函数、连续型随机变量函数的分布
(1)由X的概率分布导出Y的概率分布步骤:
①根据X写出Y的所有可能取值;
②对Y的每一个可能取值yi确定相应的概率取值;
③常用表格的形式把Y的概率分布写出
(2)由X的概率密度函数(分布函数)求Y的概率密度函数(分布函数)的步骤:
①由X的概率密度函数
②由FY(y)fX(x)随机变量函数Y=g(X)的分布函数FY(y)求导可得Y的概率密度函数
(3)对单调函数,计算Y=g(X)的概率密度简单方法:
定理1设随机变量X具有概率密度
有fX(x)xÎ(-¥,+¥),又设y=g(x)处处可导且恒g(x)>0’
(或恒有g(x)<0’
),则Y=g(X)是一个连续型随机变量,其概率密度为
ìf[h(y)]|h’(y)|,fY(y)=íî0aa=min(g(-¥),g(+¥)),b=max(g(-¥),g(+¥))
练习题:
2.4第7、13、14
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总习题第3、6、9、10、11、13、14、17、18、19
第三章重要知识点:
(1)要会由X与Y的联合概率分布,求出X与Y各自概率分布或反过来;类似P63例2
(2)要会在X与Y独立的情况下,根据联合概率分布表的部分数据,求解其余数据;
类似P71例3
(3)要会根据联合概率分布表求形如
P{a(4)要会根据联合概率分布律之类求出相应的期望、方差、协方差、相关系数等。
2.二维连续型随机变量X与Y的联合概率密度:
设(X,Y)为二维随机变量,F(x,y)为其分布函数,若存在一个非负可积的二元函数f(x,y),使对
x
y
F(x,y)=
-¥-¥任意实数(x,y),有,则称(X,Y)为二维连续型随机变量。
(1)要会画出积分区域使得能正确确定二重积分的上下限;
òò
f(s,t)dsdt
(2)要会根据联合概率密度求出相应的分布函数F(x,y),以及形如率值;P64例3
P{X(3)(4)
要会根据联合概率密度求出
x,y
的边缘密度;类似P64例4
要会根据联合概率密度求出相应的期望、方差、协方差、相关系数等。
3.联合概率分布以及联合密度函数的一些性质:
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(1)ååijpij=1ò;
(2)ò-¥+¥+¥-¥f(x,y)dxdy=1
要会根据这些性质解类似P68第5,6题。
4.常用的连续型二维随机变量分布
二维均匀分布:
设G是平面上的有界区域,其面积为A。
若二维随机变量(X,Y)具有概率
ìAf(x,y)=íî0密度函数
5.独立性的判断:
(x,y)ÎG,则称(X,Y)在G上服从均匀分布。
定义:
设随机变量(X,Y)的联合分布函数为F(x,y),边缘分布函数为
意实数x,y,有FX(x),FY(y),若对任P{X£x,Y£y}=P{X£x}P{Y£y}
(1)离散型随机变量的独立性:
①由独立性的定义进行判断;
②所有可能取值(xi,yj),有P(X=xiY,=yj)=PX(=xP)Y(y=)ji,pij=pi.p.j则X与Y相互独立。
(2)连续型随机变量的独立性:
①由独立性的定义进行判断;
②联合概率密度f(x,y),边缘密度fX(x),fY(y)
"x,y有f(x,y)=fX(x)fY(y)几乎处处成立,则X与Y相互独立。
(3)注意与第四章知识的结合
E(XY)=E(X)E(Y)
D(X±Y)=D(X)+D(Y)
Cov(X,Y)=0
X与Y相互独立ÞrXY=0
E(XY)¹E(X)E(Y)
D(X±Y)¹D(X)+D(Y)
Cov(X,Y)¹0
因此rXY¹0ÞX与Y不独立。
6.相互独立的两个重要定理
定理1随机变量X与Y相互独立的充要条件是X所生成的任何事件与Y生成的任何事件独立,即,对任意实数集A,B,有P{XÎA,YÎB}=P{XÎA}P{XÎB}
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定理2如果随机变量X与Y独立,则对任意函数
(1)要求会使用这两个定理解决计算问题
练习题:
习题2-3第3、4题习题2-4第2题
习题3.2第5,7,8题
总习题三第4,9
(1)-(4),12,13
g1(x)
,
g2(y)
相互独立。
第四、五章知识点
设总体密度函数如下,x1,x2,...xn是样本,试求未知参数的矩估计值,最大似然估计值。
p(x;q,m)=
(1)
E(X)=
2
1
q
x-m
e
-
x-m
q
x>m,q>0
òm
+¥
x
1
q
x
2
e
-
q
dx=
x-m
ò
+¥0
t
1
q
e
-
t
q
dt+
2
ò
1
+¥0-
1
q
t
me
-
t
q
dt=q+m
+¥0
E(X)=
òm
+¥
1
q
e
-
q
dx=
ò
+¥0
(t+m)
q
2
e
q
dt=
ò
t
2
1
q
e
-
t
q
dt+
ò
+¥0
2mt
1
q
-
t
q
dt+
ò
+¥0
m
2
1
q
-
t
q
dt=2q+2mq+m
22
D(X)=E(X)-[E(X)]=q,由此可推出q=
Ù
22
m=E(X)-,
从而参数q,m的矩估计值为q=s,m=x-s
(2)似然函数为:
L(q)=()exp{-
qq
1
n
1
n
å(x
i=1
n
i
-m)},x
(1)>m
å(x
其对数似然函数为:
lnL(q,m)=-nlnq-
i=1
i
-m)
q
由上式可以看出,lnL(q,m)是m的单调增函数,要使其最大,m的取值应该尽可能的大,
Ù
由于限制x
(1)>m,这给出的最大似然估计值为m=x
(1)将lnL(q,m)关于q求导并令其为0得到关于q的似然方程
n
n
i2
Ùi
dlnL(q,m)
dq
=-
n
å(x
+
i=1
-m)
Ù
å(x
i=1
-m)
=x-x
(1)
qq
=0,解得q=
n
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第四章重要知识点:
1.随机变量X数学期望的求法:
¥
(1)离散型E(X)=å
i=1
(2)连续型E(X)=xipi;ò+¥-¥xf(x)dx
2.随机变量函数g(X)数学期望的求法:
¥
(1)离散型E(X)=åg
i=1
(2)连续型E(X)=x(ip)i;ò+¥-¥g(x)f(x)dx
3.二维随机向量期望的求法:
¥¥
ij
(1)离散型E[g(X,Y)]=ååg(x,y
j=1i=1)pij;
(2)连续型E[g(X,Y)=]ò
4.随机变量X方差的求法:
+¥-¥ò+¥-¥g(x,y)f(x,y)dxdy
(1)简明公式D(X)=E[X-E(X)]2=E(X2)-E(X)2
¥
(2)离散型D(X)=å
i=1x[i-EX
(2)p]i
(3)连续型D(X)=ò+¥
-¥[x-E(X)]f(x)dx2
5.随机变量X协方差与相关系数的求法:
(1)简明公式Cov(X,Y)=E{[X-E(X)]}{[Y-E(Y)]}=E(XY)-E(X)E(Y)
(2)离散型Cov(X,Y)=
(3)连续型Co(vX,Y)=
(4)rXY=åi,jx[-EX(i+¥-¥y)]j-[EY]p(ij)E(Y)]f(x,y)dxdyòò-¥+¥[-xE(X)]-[y
6.数学期望、方差、协方差重要的性质:
(1)E(X1+X2)=E(X1)+E(X2)
(2)设X与Y相互独立,则E(XY)=E(X)E(Y)
D(X±Y)=D(X)+D(Y)±2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}
=D(X)+D(Y)±2Cov(X,Y)(3)
若X与Y相互独立,则D(X±Y)=D(X)+D(Y)
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(4)D(CX)=C2D(X)
(5)Cov(X1+X2,Y)=Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y)(6)Cov(aX,bY)=abCov(X,Y)若X与Y相互独立,则Cov(X,Y)=0
(7)若(X,Y)服从二维正态分布,则X与Y相互独立,当且仅当rXY=07.
n维正态分布的几个重要性质:
Xi
(1)n维正态变量(X1,X2,...,Xn)的每个分量
(
i=1,2,...n)都是正态变量,反之,
若X1,X2,...,Xn都是正态变量,且相互独立,则(X1,X2,...,Xn)是n维正态变量。
(2)n维随机向量(X1,X2,...,Xn)服从n维正态分布的充分必要条件是X1,X2,...,Xn的任意线性组合均服从一维正态分布l1X1+l2X2+...+lnXn均服从一维正态分布(其中
l1,l2,...ln
不全为零)。
(3)若(X1,X2,...,Xn)服从n维正态分布,设Y1,Y2,...,Yk是Xj(j=1,2,...n)的线性函数,则(Y1,Y2,...,Yk)服从k维正态分布。
(4)设(X1,X2,...,Xn)服从n维正态分布,则“X1,X2,...,Xn相互独立”等价于“X1,X2,...,Xn两两不相关”练习题:
1.设(X,Y)的联合密度函数为f(x,y)=í解:
E(X)=
E(X)=
2
+¥
+¥
+¥-¥2
ì24(1-x)y,010x0
,求CovX(Y,)及rXY
3
òò
-¥+¥-¥
xf(x,y)dxdy=24ò
10
ò
x0
(1-x)xydydx=
2
òò
10
12(1-x)xdx=
4
3525
òò
-¥xf(x,y)dxdy=24ò
2
ò
(1-x)xydydx=
1
12(1-x)xdx=
D(X)=E(X)-E(X)=
2
321
-()=5525
10
x0
2
同理
E(Y)=
òò
-¥
+¥+¥-¥
xf(x,y)dxdy=24òò
(1-x)ydydx=
2
25
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E(Y)=
2
òò
-¥
+¥+¥-¥
1
xf(x,y)dxdy=24ò
x0
10
ò
x0
(1-x)ydydx=415415
3
15
又因E(XY)=
òò
xy[24(1-x)y]dydx=
-625
=275
从而Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=
27525
23
rXY=
==
2.习题4.3第10题8.中心极限定理
(1)定理4(棣莫佛—拉普拉斯定理)设随机变量
n
X1,X2,...Xn,...
相互独立,并且都服从参数为p的两点分布,则对任意实数x,
å
有limPn®¥
Xi-np
£x}=
ò
x-¥
-
t
2
2
dt=F(x)
(2)定理3(独立同分布的中心极限定理)设随机变量
X1,X2,...Xn,...
相互独立,服从同一分布,且
n
E(Xi)=m,D(Xi)=s
2
(i=1,2,...),
åX
则limPn®¥
i
-nm£x}=
ò
x-¥
1-
t
2
2
dt
练习题:
习题4-411题12题总习题四24,25,26题
第五章重要知识点
确定或求证统计量所服从的分布1.三大分布
22222
(1)c分布:
:
设X1,X2,...Xn是取自总体N(0,1)的样本,称统计量c=X1+X2+...+Xn
服从自由度为n的c分布。
(2)t分布:
设X~N(0,1),Y~c(n),且X与Y相互独立,则称t=n的t分布。
22
(3)F分布:
设X~c(m),Y~c(n),且X与Y相互独立,则称F=
2
2
服从自由度为
X/mY/n
服从自由度
为(m,n)的F分布。
2.三大抽样分布
2
(1)设总体X~N(m,s),X1,X2,...,Xn是取自X的一个样本,X为该样本的样本均值,
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则有X~N(m,s
2
/n),U=
X-m
~N(0,1)
(2)定理2设总体X~N(m,s2),X1,X2,...,Xn,是取自X的一个样本,X与S2为该样本的样本均值与样本方差,则有c
2
=
n-1
s
2
S=
2
1
n
s
2
å(X
i=1
i
-X)~c(n-1),
22
X与S相互独立
2
(3)定理3设总体X~N(m,s2),X1,X2,...,Xn,是取自X的一个样本,X与S2为该样本的样本均值与样本方差,则有c=
2
1
n
s
2
å
i=1
(Xi-m)~c(n),T=
2
2
~t(n-1)
练习题:
1.设X1,X2...X2n是来自正态总体X~N(0,1)的样本,求统计量
Y=
2
解:
因为X1+X3+...+X2n-1~N(0,ns)X+X+...+X~N(0,1)
Xi
s
~N(0,1),i=1,2,...2n
2
由样本的独立性及c分布的定义,有(
X2
s
再由样本的独立性以及t分布的定义,有
)+(
2
X4
s
)+...+(
2
X2n
s
)~c(n)
22
X+X+...+XY=
=
~t(n)
2.总习题五14题
3.求样本函数相关的概率问题
练习题:
习题5-32总习题五16、17
第六章重要知识点:
1.矩估计的求法:
设总体X的分布函数
F(x;q1,...,qk)
中含有k个未知参数的函数
q1,...,qk
,则
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(1)求总体X的k阶矩
m1,...mk
它们一般都是
是这k个未知参数的函数,记为
(2)从
(1)中解得(3)再用
mi=gi(q1,...qk),i=1,2,...k
qj=hj(m1,...mk),j=1,2,...k
的估计量
mi(i=1,2,...k)
Ai
分别代替上式中的
mi
,即可得
qj(j=1,2,...k)
的估计信度,又分别称
信上限。
(2)单侧置信区间:
设q为总体分布的未知参数,
1-a
q
_
与q为q的双侧置信下限与双侧置
X1,X2,...Xn
-
-
是取自总体X的一个样本,对给定的数
,
1-a,0满足
P{q-
q=q(X1,X2,...Xn)
,则称
(q,+¥)
--
-
为q的置信度为1-a的单侧置信区间,称-为q
-
q
的单侧置信下限;若存在统计量
-
q=q(X1,X2,...Xn)
,满足
-
P{q则称
(-¥,q)
为q的置信度为1-
a
的单侧置信区间,称q为q的单侧置信上限。
5.寻求置信区间的方法:
一般步骤:
(1)选取未知参数q的某个较优估计量q
(2)围绕q构造一个依赖于样本与参数q的函数(3)对给定的置信水平1-a,确定
P{U£l1}=
Ù
Ù
U=U(X1,X2,...Xn,q)
P{l1£U£l2}=1-a
l1
与
l2
a
2
,使
a
2与
通常可选取满足数表查得。
P{U³l2}=
的
l1
与
l2
,在常用分布情况下,这可由分位
-
(4)对不等式
-
l1£U£l2
作恒等变形后化为
P{q-
则
(q,q)
-
就是q的置信度1-
a
为的双侧置信区间。
6.置信区间的公式:
(1)0-1分布参数的置信区间:
(12a(-b-
212a
(-b+2
2
a=n+(ua2),b=-2nX-(ua),c=n(X)
而为未知参数,
X1,X2,...Xn
(2)设总体
X~N(m,s)
2
,其中s已知,
2
m
是取自总体X
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的一个样本。
均值
m
的1-a置信区间为:
(
2
X-ma
s
n,
2
X+ma
s
2
n)
X~N(m,s),其中m,s(3)设总体
未知,
X1,X2,...Xn
是取自总体X的一个样本。
m均值
的1-a置信区间为:
(
X-ta2(n-1)
,s
2
Sn,
X+ta2(n-1)
Sn)
是取自总体X的一
(4)设总体个样本。
X~N(m,s)
2
m,其中
未知,
X1,X2,...Xn
方差s
2
c1-a的置信区间为:
(
(n-1)S
2
2
a(n-1)c
(n-1)S
21-a2
(n-1)
)
的1-a置信区间为:
练习题:
习题6-2第1,2,5,6题
s
习题6-3第3,4,5,6题
习题6-4第4题
总习题六第7,8,9,10,16,17,18,20,21题
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第1章随机事件及其概率
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第二章随机变量及其分布
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第三章二维随机变量及其分布
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第四章随机变量的数字特征
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学年第一学期期末复习资料
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第五章大数定律和中心极限定理
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