自考概率论与数理统计(二)考前复习指导
自考 概率论与数理统计(2)

第一章随机变量及其变量分布§2.1离散型随机变量(一)随机变量引例一:掷骰子。
可能结果为Ω={1,2,3,4,5,6}.我们可以引入变量X,使X=1,表示点数为1;x=2表示点数为2;…,X=6,表示点数为6。
引例二,掷硬币,可能结果为Ω={正,反}.我们可以引入变量X,使X=0,表示正面,X=1表示反面。
引例三,在灯泡使用寿命的试验中,我们引入变量X,使a<X<b,表示灯泡使用寿命在a(小时)与b(小时)之间。
例如,1000≤X≤2000表示灯泡寿命在1000小时与2000小时之间。
0<X<4000表示灯泡寿命在4000小时以内的事件。
定义1:若变量X取某些值表示随机事件。
就说变量X是随机变量。
习惯用英文大写字母X,Y,Z表示随机变量。
例如,引例一、二、三中的X都是随机变量。
(二)离散型随机变量及其分布律定义2若随机变量X只取有限多个值或可列的无限多个(分散的)值,就说X是离散型随机变量。
例如,本节中的引例一、引例二的X是离散型随机变量。
定义3若随机变量X可能取值为且有(k=1,2,…,n,…)或有其中,第一行表示X的取值,第二行表示X取相应值的概率。
就说公式(k=1,2,…,n,…)或表格是离散型随机变量x的(概率)分布律,记作分布律有下列性质(1);(2)由于事件互不相容。
而且是X全部可能取值。
所以反之,若一数列具有以上两条性质,则它必可以作为某随机变量的分布律。
例1设离散型随机变量X的分布律为求常数c。
【答疑编号:10020101针对该题提问】解由分布律的性质知1=0.2+c+0.5,解得c=0.3.例2掷一枚质地均匀的骰子,记X为出现的点数,求X的分布律。
【答疑编号:10020102针对该题提问】解X的全部可能取值为1,2,3,4,5,6,且则X的分布律为在求离散型随机变量的分布律时,首先要找出其所有可能的取值,然后再求出每个值相应的概率。
例3袋子中有5个同样大小的球,编号为1,2.,3,4,5。
概率论与数理统计总复习知识点归纳

概率论与数理统计总复习知识点归纳1.概率论的基础概念-随机事件、样本空间和事件的关系。
-频率和概率的关系,概率的基本性质。
-古典概型和几何概型的概念。
-条件概率和乘法定理。
-全概率公式和贝叶斯公式。
-随机变量和概率分布函数的概念。
-离散型随机变量和连续型随机变量的定义、概率质量函数和概率密度函数的性质。
2.随机变量的数字特征-随机变量的数学期望、方差、标准差和切比雪夫不等式。
-协方差、相关系数和线性变换的数学期望和方差公式。
-两个随机变量的和、差、积的数学期望和方差公式。
3.大数定律和中心极限定理-大数定律的概念和三级强大数定律。
-中心极限定理的概念和中心极限定理的两种形式。
4.数理统计的基本概念和方法-总体、样本和抽样方法的概念。
-样本统计量和抽样分布的概念。
-点估计和区间估计的概念。
-假设检验的基本思想和步骤。
-正态总体的参数的假设检验和区间估计。
5.参数估计和假设检验的方法和推广-极大似然估计的原理和方法。
-矩估计的原理和方法。
-最小二乘估计的原理和方法。
-一般参数的假设检验和区间估计。
6.相关分析和回归分析-相关系数和线性相关的概念和性质。
-回归分析的一般原理。
-简单线性回归的估计和检验。
7.非参数统计方法-秩和检验和符号检验的基本思想和应用。
-秩相关系数的计算和检验。
8.分布拟合检验和贝叶斯统计-卡方拟合检验的原理和方法。
-正态总体参数的拟合优度检验。
-贝叶斯估计的基本思想和方法。
9.时间序列分析和质量控制-时间序列的基本性质和分析方法。
-时间序列预测的方法和模型。
-质量控制的基本概念和控制图的应用。
以上是概率论与数理统计总复习知识点的归纳,希望对你的复习有所帮助。
概率论与数理统计复习“小技巧”

概率论与数理统计复习“小技巧”概率论与数理统计是大多数学科中一门非常重要的基础课程,对于理解和应用统计方法有着重要的意义。
然而,由于其内容广泛,理论较多,所以学习起来可能有一定的难度。
下面将分享一些复习技巧,帮助大家更好地掌握概率论与数理统计。
1.理解基本概念:在学习概率论和数理统计之前,必须首先理解基本概念。
概率、随机变量、概率分布、样本空间等是概率论和数理统计中的基础概念。
弄清楚这些概念的含义和相互关系,可以为后续学习打下坚实的基础。
2.制定学习计划:复习概率论与数理统计时,不要盲目地阅读教材。
应该提前制定一个复习计划,并按照计划进行学习。
可以根据自己的理解程度和时间安排,将内容分为几个阶段,逐个击破,确保每个阶段都能够掌握。
3.多做例题:概率论与数理统计是一门非常注重实际应用的学科,在学习的过程中,要多做例题。
通过做例题,可以帮助我们更好地理解和应用相关的概念和方法。
可以选择一些典型的例题进行尝试,同时也可以寻找一些辅助教材或者网上资源,多做一些相关的习题。
4.注重理论与实践相结合:概率论与数理统计的学习不仅仅局限于理论知识的掌握,还需要将所学的理论知识应用到实际问题中。
在学习的过程中,要多关注实际问题的分析和解决方法。
可以通过一些案例和实例来巩固所学的知识。
5.关注核心内容:在学习概率论与数理统计的时候,要有所侧重,注重理解一些核心的概念和方法。
这样可以避免被琐细的理论内容所困扰,更好地掌握主要的知识点。
要善于将抽象概念转化为具体的问题,通过问题的实质来理解和运用相关的知识。
6.做好笔记:在学习的过程中,要做好笔记。
可以将重点、难点和要点等内容进行归纳和整理,形成系统的笔记。
这样可以帮助我们更好地回顾和巩固所学的知识,并在复习的时候提供方便。
7.理论与实际结合:概率论与数理统计这门学科的一个重要特点是理论与实际的结合,在学习的过程中要善于将理论与实际问题相结合。
可以通过阅读相关的案例和实例,从实际问题的角度出发,探讨和应用相关的概率和统计方法。
自学考试专题:概率论与数理统计(二)复习思考题含答案

复习思考题一.单选题:1.设A, B, C, 为随机事件, 则事件“A, B, C 都不发生”可表示为( )。
A 、C B A B 、C B A C 、C B AD 、C B A2.设随机事件A 与B 相互独立, 且P (A)=51, P (B)=53, 则P (A ∪B)= ( )。
A 、253B 、2517C 、54 D 、2523 3.设随机变量X~B (3, 0.4), 则P{X≥1}= ( )。
A 、0.352 B 、0.432 C 、0.784 D 、0.9364.已知随机变量X 的分布律为 ,则P{-2<X≤4}= ( )。
A 、0.2 B 、0.35 C 、0.55D 、0.8 5.设随机变量X 的概率密度为4)3(2e2π21)(+-=x x f , 则E (X), D (X)分别为 ( )。
A 、2,3-B 、-3, 2C 、2,3D 、3, 26.设二维随机变量 (X, Y)的概率密度为⎩⎨⎧≤≤≤≤=,,0,20,20,),(其他y x c y x f 则常数c=( )。
A 、41B 、21C 、2D 、47.设二维随机变量 (X, Y)~N (-1, -2;22, 32;0), 则X-Y~ ( )。
A 、N (-3, -5) B 、N (-3,13) C 、N (1, 13)D 、N (1,13)8.设X, Y 为随机变量, D (X)=4, D (Y)=16, Cov (X,Y)=2, 则XY ρ=( )。
A 、321 B 、161 C 、81D 、41 9.设随机变量X~2χ(2), Y~2χ(3), 且X 与Y 相互独立, 则3/2/Y X ~ ( )。
A 、2χ (5) B 、t (5) C 、F (2,3)D 、F (3,2)10.在假设检验中, H 0为原假设, 则显著性水平α的意义是 ( )。
A 、P {拒绝H 0|H 0为真} B 、P {接受H 0|H 0为真} C 、P {接受H 0|H 0不真}D 、P {拒绝H 0|H 0不真}11. 设A ,B 为随机事件,且A ⊂B ,则AB 等于( )。
历年自学考试01297概率论与数理统计(二)试题和答案

全国2012年4月自学考试概率论与数理统计(二)试题一、单项选择题(本大题共10小题,每小题2分,共20分)在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。
错选、多选或未选均无分。
1. 设A ,B 为随机事件,且A ⊂B ,则AB 等于( )A. A BB. BC. AD. A2. 设A ,B 为随机事件,则P (A-B )=( ) A. P (A )-P (B )B. P (A )-P (AB )C. P (A )-P (B )+ P (AB )D. P (A )+P (B )- P (AB )3. 设随机变量X 的概率密度为f (x )= ⎪⎩⎪⎨⎧<<其他,,,0,6331x 则P {3<X ≤4}=( )A. P {1<X ≤2}B. P {4<X ≤5}C. P {3<X ≤5}D. P {2<X ≤7}4. 已知随机变量X 服从参数为λ的指数分布, 则X 的分布函数为 ( )A. F (x )=⎩⎨⎧≤>-.0,00,e x x λx ,λB. F (x )=⎩⎨⎧≤>--.0,00,e 1x x λx ,λC. F (x )=⎩⎨⎧≤>--.0,00,e 1x x λx ,D. F (x )=⎩⎨⎧≤>+-.0,00,e 1x x λx ,5. 已知随机变量X~N (2,2σ), P {X ≤4}=0.84, 则P {X ≤0}= ( ) A. 0.16 B. 0.32 C. 0.68 D. 0.84 6. 设随机变量X 与Y 相互独立,且都服从标准正态分布,则2X -Y +1~ ( )A. N (0,1)B. N (1,1)C. N (0,5)D. N (1,5)7. 设随机变量X 与Y 相互独立,它们的概率密度分别为f X (x ), f Y (y ), 则(X ,Y ) 的概率密度为( )A. 21[ f X (x )+f Y (y )] B. f X (x )+f Y (y ) C.21f X (x ) f Y (y ) D. f X (x ) f Y (y )8. 设随机变量X ~B (n ,p ), 且E (X )=2.4, D (X )=1.44, 则参数n ,p 的值分别为( ) A. 4和0.6 B. 6和0.4 C. 8和0.3 D.3和0.8 9. 设随机变量X 的方差D (X )存在,且D (X )>0,令Y =-X ,则ρXY =( )A. -1B.0C. 1D.210. 设总体X ~N (2,32),x 1,x 2,…,x n 为来自总体X 的样本,x 为样本均值,则下列统计 量中服从标准正态分布的是( ) A.32-x B.92-xC.nx /32-D.nx /92-二、填空题(本大题共15小题,每小题2分,共30分)请在每小题的空格上填上正确答案。
概率论与数理统计复习提纲

概率论与数理统计复习提纲第一章 概率论的基本概念一、事件间的关系及运算二、古典概型中概率的计算三、概率的公理化定义及性质-重点四、条件概率、乘法定理、全概率公式及贝叶斯公式-重点五、事件相互独立的定义及判断第二章 随机变量及其分布一、离散型随机变量及其分布律1. 分布律的定义2. 三种重要的离散型分布-重点:(0-1)分布,二项分布),(p n b ,泊松分布)(λπ.二、分布函数的定义及求解-重点:会求离散型或连续型随机变量的分布函数)(x F .三、连续型随机变量及其概率密度1. 概率密度的定义及性质-重点2. 三种重要的连续型分布-重点:均匀分布),(b a U ,指数分布,正态分布),(2σμN .注意:正态分布),(2σμN 与标准正态分布)1,0(N 的关系-引理;标准正态分布)1,0(N 的上α分位点αz 的定义。
第三章 多维随机变量及其分布一、二维随机变量的分布函数的定义及性质二、二维离散型随机变量的联合分布律及二维连续型随机变量的联合概率密度及性质-重点三、会求条件概率密度)/(/x y f X Y 和)/(/y x f Y X ;四、二维离散型随机变量的边缘分布律及二维连续型随机变量的边缘概率密度-重点五、相互独立的随机变量的判断方法-重点六、随机变量函数的分布1. 一维随机变量函数的分布-重点2. 二维随机变量函数的分布:Y X Z +=,{}Y X Z ,m ax =,{}Y X Z ,min =第四章 随机变量的数字特征一、会求随机变量及其函数的数学期望及方差、掌握期望和方差的性质-重点二、记住常见分布的数学期望及方差-重点三、协方差、相关系数、矩的概念及计算、不相关的定义第五章 大数定律及中心极限定理一、契比雪夫不等式及其等价形式二、中心极限定理:定理4、定理5、定理6第六章 样本及抽样分布一、统计量的定义及常用的统计量-重点二、)(2n χ分布、)(n t 分布、),(21n n F 分布的定义、构造及上α分位点的定义-重点三、来自正态总体的抽样分布(P158-P160):定理1、定理2、定理3为重点,了解定理4。
概率论复习计划

概率论复习计划为了成功复习概率论并取得好成绩,制定一个系统且高效的复习计划是非常关键的。
本文将为您介绍一个可行的概率论复习计划,并提供一些实用的学习方法和技巧,帮助您在准备考试时更好地掌握概率论知识。
一、复习目标与计划分析在开始制定复习计划之前,首先需要明确复习的目标。
概率论是一门涵盖广泛且抽象的学科,包括概率的基本概念、概率分布、随机变量、概率密度函数等内容。
因此,在复习计划中应该全面而有序地安排这些内容,以确保系统地复习而不遗漏任何重要知识点。
1.1 确定复习范围首先,确定具体的复习范围是非常重要的。
可以根据课程大纲或教材的内容来划定复习的范围,将其分为不同的主题或章节进行复习,以便更好地组织学习进度。
1.2 制定合理的时间安排其次,制定一个合理的时间安排对于复习的成功至关重要。
可以根据自己的实际情况,评估需要花费多少时间来复习每个主题或章节。
建议将复习时间合理地分配到每天的学习计划中,以确保每个主题都能够得到足够的关注。
1.3 考虑个人复习习惯和特点此外,还应考虑个人的复习习惯和特点,并根据自己的情况进行调整。
例如,有些人喜欢朗读和记录笔记,而有些人更善于通过练习题来加深记忆。
根据自己的学习习惯,可以合理地选择适合自己的复习方法和技巧。
二、复习方法和技巧2.1 制作复习提纲和笔记制作复习提纲和笔记可以帮助加深对概率论知识点的理解和记忆。
可以将每个主题的关键概念、公式、定理等记录下来,形成一份有条理的复习提纲。
同时,在学习过程中做好笔记,可以更好地梳理思路和加深记忆。
2.2 解决问题和做练习题解决问题和做练习题是巩固概率论知识的重要手段。
可以选择一些典型的问题和练习题进行思考和解答,加深对概率论问题的理解和应用能力。
此外,还可以寻找一些相关的真实场景,将概率论知识应用到实际问题中,提高问题解决能力。
2.3 制定复习计划和小测验制定一个详细的复习计划,将复习内容分为不同的阶段和目标,可以提高学习效率。
(完整版)自考概率论与数理统计复习资料要点总结

i《概率论与数理统计》复习提要(1) 0 P(A) 1 ( 2)P( ) 1(1) 定义:若 P(B) 0,则 P(A| B)P(AB)P(B)(2)乘法公式:P(AB) P(B)P(A| B)若B 1, B 2, B n 为完备事件组,P(B i )0,则有n(3)全概率公式: P(A) P(B i )P(A| B i )i 1(4)Bayes 公式: P(B k | A)P(Bk)P(A|B k)P(B i )P(A|BJi 17.事件的独立性:A, B 独立 P( AB) P(A)P(B)(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,P(X x i ) p i 满足(1) p i 0 , (2) p i =11.事件的关系 AB A B AB A B AAB2.运算规则(1)A B BA ABBA(2) (AB) CA (BC)(AB)C A(BC)(3) (AB)C (AC) (BC) (AB) C (A C)(B(4) AB ABABAB第一章随机事件与概率3•概率P(A)满足的三条公理及性质: C)(4) P() 0 (5) P(A) 1 P(A)(6) P(A B) P(A) P(AB) ,若 A B , 则P(BA) P(B) P(A) ,P(A) P(B)(7) P(A B) P(A) P(B) P(AB)(8) P(ABC) P(A) P(B) P(C)P(AB)P(AC) P(BC)P(ABC)n(3)对互不相容的事件 A l , A 2, , A n ,有P( A k )k 1k 1(n 可以取)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P(A k )(3)对任意D R, P(X D) p:X i D2.连续随机变量:具有概率密度函数f (x),满足(1) f (x) 0, f(x)dx 1 ;b(2) P(a X b) f (x)dx ; ( 3)对任意a R,P(X a) 0a4.分布函数F(x) P(X x),具有以下性质(1)F( ) 0, F( ) 1 ; (2)单调非降;(3)右连续;(4)P(a X b) F(b) F(a),特别P(X a) 1 F(a);(5)对离散随机变量,F(x) P i ;i:为x(6)对连续随机变量,F(x) x'f(t)dt为连续函数,且在f (x)连续点上,F (x) f (x)5.正态分布的概率计算以(x)记标准正态分布N (0,1)的分布函数,则有(1)(0) 0.5 ; (2)(2 x x) 1 (x) ; (3)若X ~ N(,),则F(x) ((4)以u记标准正态分布N(0,1)的上侧分位数,则P(X u ) 1 (u )6.随机变量的函数Y g(X)(1)离散时,求Y的值,将相同的概率相加;(2)X连续,g(x)在X的取值范围内严格单调,且有一阶连续导数,则f Y(y) f x(g 1(y)) |(g 1(y))' |单调,先求分布函数,再求导。
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概率论与数理统计(二)考前复习指导一、《概率论与数理统计(二)》考试题型分析:根据历年考试情况来看,概率论与数理统计这门课程题型与题型所占分值基本不变,我们以近五次真题考试情况为例,题型大致包括以下五种题型,各题型及所占比值如下:题号题型题量及分值第一题单项选择题(共10小题,每小题2分,共20分)第二题填空题(共15小题,每小题2分,共30分)第三题计算题(共2小题,每小题8分,共16分)第四题综合题(共2小题,每小题12分,共24分)第五题应用题(共1小题,每小题10分,共10分)题型答题方法:①选择题:考查考生的记忆、理解、判断、推理分析,计算等多种能力。
在答题时,如果能瞬时准确地把正确答案找出来最好,假如没有把握,就应采用排除法,即应从排除最明显的错误开始,把接近正确答案的备选项留下,再分析比较逐一否定最终选定正确答案。
②填空题:考查考生的记忆,理解,推断,计算等能力,和选择题相似。
在答题时,把有把握的题目答案写出来,较难的或者不会的暂且先放下做下面的题目,最后再查漏补缺。
③计算题:这种题型要求我们写出解题的过程,所以我们得重点记忆一些原理,方法和公式,这类题目有的会套用公式,考生可以把相关的公式写在草稿纸上,再查看题目的条件,确定是考查某个知识点的时候就可以把所做的内容移到试卷上。
④综合题:综合题与计算题出题思路相仿,但综合题的知识点跨度要大过计算题,一个题目可以同时考查书上好几章的内容,一个综合题往往会有几个问题,并会考查不同章节的知识点,我们可以一个一个的解答,把会做的全部先做好,实在不会做的可以写一点关于此知识点的一些理解性的内容或相关公式,就可以得到相应的分数。
⑤应用题:应用题是考试最后一个题型,但不是说最后一个题目就是考试的压轴题,从历届的真题来看有的应用题难度确实不大,往往就考查书上某个知识点的应用,在做应用题是时候往往要理清解题的思路,读懂题目,弄清题目所考查的知识点,不要盲目下笔然后再涂涂改改,这样反而会打乱本应该正确的思维。
总的来说,概率论与数理统计的试卷中的选择题,填空题难度不大,也是拿分数的关键之处,选择题与填空题的题型设置大致相同,难度系数也差不多,但是填空题没有给定选择的答案,所以要求我们对所考的知识点做到识记。
计算题其实又与填空题有所相似,只不过计算题要求我们能写出解题的过程,思路得明晰,逻辑得清楚。
综合体的难度较前面的题型有所增加,它往往综合多个考点进行考查,考查学生对全书通篇知识把握的能力,应用题难度和综合题难度差不多,都是考查同学运用知识的能力。
二、《概率论与数理统计(二)》考试重点说明:我们将知识点按考查几率及重要性分为三个等级,即一级重点、二级重点、三级重点,其中,一级重点为必考点,本次考试考查频率高;二级重点为次重点,考查频率较高;三级重点为预测考点,考查频率一般,但有可能考查的知识点。
第一章 随机事件与概率1.事件的包含与相等、和事件的定义 P3 (二级重点)(单选、填空)2.积事件、差事件、互不相容事件、对立事件的定义P4-5 (一级重点)(单选、填空) 尤其是互不相容事件与对立事件的理解,务必记住。
3.古典概型的概率计算 P9 (一级重点)(填空)等可能概型中事件概率的计算:设在古典概型中,试验E 共有n 个基本事件,事件A 包含了m 个基本事件,则事件A 的概率为n m A P =)(4.概率的加法公式与减法公式(性质2与性质3) P11-12 (二级重点)(单选、填空) 加法公式:()()()()P A B P A P B P AB ⋃=+-减法公式:()()()P B A P B P AB -=-5.条件概率的定义及用法 P14 (二级重点)(单选、填空、计算)条件概率的公式:)|(A B P =)()(A P AB P 或者(|)()()P A B P AB P B =6. 全概率公式的定义及用法(注意其需要满足的两个条件) P16 (二级重点)(填空、计算)用全概率定理来解题的思路, 从试验的角度考虑问题, 一定是将试验分为两步做, 将第 一步试验的各个结果分为一些完备事件组A 1, A 2,…,A n , 然后在这每一事件下计算或给出 某个事件B 发生的条件概率, 最后用全概率公式综合计算。
7. 两个事件与三个事件独立性的定义及应用 P19-21 (一级重点)(单选、填空、计算) 三个事件独立可以推出两两独立,但反之不然。
8. n 重贝努利试验的描述及其概率求法 P22 (一级重点)(单选、填空、综合)在n 重贝努利试验中,设每次试验中事件A 的概率为p (0<p<1),则事件A 恰好发生k 次的概率为:()-P k=0,1,2n k k n k n P k C p -=L (1),第二章 随机变量及其概率分布9.离散分布律的两个性质(非负性,归一性)及其应用 P30(一级重点)(单选、填空) ,......)2,1(,0=≥k p k (非负性); 1=∑kk p (归一性)10.0-1分布、二项分布、泊松分布 P32-34 (二级重点)(单选、填空)牢记这三个常用离散分布的定义形式11.分布函数的定义及其性质 P36-38 (三级重点)(单选、填空)知道分布函数的含义是概率在一个区间得到累积形式,对它的性质要了解。
12.连续概率密度的定义及性质 P40(一级重点)(单选、填空、综合)由分布密度的定义及概率的性质可知分布密度)(x f 必须满足:① )(x f ≥0 ;从几何上看,分布密度函数的曲线在横轴的上方;②⎰+∞∞-=1)(dx x f ;这是因为 +∞<<∞-X 是必然事件,所以⎰+∞∞-==+∞<<-∞=1)()()(U P X P dx x f③ ⎰=≤≤=≤<=<≤=<<badx x f b X a P b X a P b X a P b X a P )()()()()(13.均匀分布与一般正态分布的定义及概率求法 P43,P45 (一级重点)(单选、填空、综合)如果X 服从],[b a 上的均匀分布,那末,对于任意满足b d c a ≤≤≤的d c ,,应有ab c d dx x f d X c P dc --==≤≤⎰)()( 该式说明X 取值于],[b a 中任意小区间的概率与该小区间的长度成正比,而与该小区间的具体位置无关。
这就是均匀分布的概率意义。
一般正态分布的定义形式:)(,21)(22)(21+∞<<-∞=--x e x f x μσσπ 一般正态分布概率的求法:)()()()(}{σμσμ-Φ--Φ=-=<<a b a F b F b X a P ; {}{}1a P X a P X a μσ-⎛⎫>=≥=-Φ ⎪⎝⎭。
14. 指数分布的定义及应用 P44 (二级重点)(综合、应用)指数分布的定义形式:⎩⎨⎧=-0)(x e x f λλ 0;(0)0x x λ>>≤ 15. 标准正态分布的两个性质 P47(二级重点)(填空))(1)(x x Φ-=-Φ; 1(0)2Φ= 16. 离散随机变量函数的概率分布 P51 (三级重点)(单选、填空)第三章 多维随机变量及其概率分布17. 二维离散分布律的性质及应用 P62 (二级重点)(填空、综合)ij p ≥=j i ,(,01,2,…); ∑∑=i j ij p118. 边缘分布律的求法 P64 (二级重点)(综合)告诉你二维联合分布律,要会求其边缘分布律,口诀是:对应行相加,对应列相加。
19. 二维连续概率密度的性质及应用 P67 (一级重点)(单选、填空、综合)0),(≥y x f ;⎰⎰+∞∞-+∞∞-=1),(dxdy y x f ;20. 边缘密度的求法 P70 (二级重点)(填空、计算、综合) ()(,),()(,)X Y f x f x y dy f y f x y dx +∞+∞-∞-∞==⎰⎰21. 两个随机变量函数的分布 P80-81(三级重点)(单选、填空)第四章 随机变量的数字特征22. 两点分布、二项分布、泊松分布的期望 P87 (二级重点)(单选、填空)两点分布的期望为发生的概率p ;二项分布的期望为np ;泊松分布的期望为λ。
23. 均匀分布、指数分布、正态分布的期望 P89 (二级重点)(单选、填空、计算、综合) 均匀分布的期望为2a b +;指数分布的期望为1λ;正态分布的期望为μ。
24. 期望的性质 P93-94 (一级重点)(单选、填空,综合)性质1. 设c 是常数,则有c c E =)(.性质2. 设X 是随机变量,设c 是常数,则有)()(X cE cX E =.性质3. 设X ,Y 是随机变量,则有)()()(Y E X E Y X E +=+ .(该性质可推广到有限个随机变量之和的情况)性质4. 设X ,Y 是相互独立的随机变量,则有)()()(Y E X E XY E =.(该性 质可推广到有限个随机变量之积的情况)25. 由方差定义而推导出的计算公式(4.2.3公式)P97 (二级重点)(填空、计算) )(X D =22()[()]E X E X -26. 常用六个分布的方差 P98-100 (一级重点)(单选、填空、计算、综合)0—1分布的方差:()(1)D X p p =-;二项分布的方差:()(1)D X np p =-泊松分布的方差:()D X λ=;均匀分布的方差:2()()12b a D X -=指数分布的方差:21()D X λ=;正态分布的方差:2()D X σ= 27. 方差的性质 P102 (一级重点)(单选、填空、计算、综合)性质1. 设c 是常数,则有0)(=c D ;D (x+c )=D (x );性质2. 设c 是常数,则有)()(2X D c cX D =;性质3. 设X ,Y 是相互独立的随机变量,则有)()()(Y D X D Y X D +=+; 性质4. 设n X X X ,,,21Λ是相互独立的随机变量,则∑∑===ni i i n i i iX D C X C D 121)()( 28. 协方差的求解公式及其性质 P104-105 (一级重点)(填空、综合)(,)Cov X Y =)()()(Y E X E XY E -;特别地取X=Y 有:(,)()Cov X X D X =协方差的几个性质:① (,)Cov X Y =),(X Y Cov ;②),(),(Y X abCov bY aX Cov =;③),(),(),(2121Y X Cov Y X Cov Y X X Cov +=+;④若X 与Y 相互独立,则(,)0Cov X Y =,即X 与Y 不相关.反之,若X 与Y 不相关,X 与Y 不一定相互独立.⑤),(2)()()(Y X Cov Y D X D Y X D ±+=±;29. 相关系数的求解公式 P106 (二级重点)(单选、填空))()(),(Y D X D Y X Cov XY =ρ第五章 大数定律及中心极限定理30. 切比雪夫不等式(有两个等价形式)P113 (三级重点)(单选、填空)2)(}|)({|εεX D X E X P ≤≥-;2)(1}|)({|εεX D X E X P -≥<-31. 贝努利大数定律 P114 (三级重点)(单选、填空)设m 是n 次独立重复试验中事件A 发生的次数,p 是事件A 在每次试验中发生的概 率,则对于任意正数ε,有 1lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∞→εp n m P n 。