考研数学基础班概率统计讲义-汤家凤

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数学农考研光看汤家凤零基础课

数学农考研光看汤家凤零基础课

数学农考研光看汤家凤零基础课摘要:一、引言二、汤家凤的零基础课程特点1.课程内容2.课程适合对象三、考研数学备考建议1.自我评估2.按部就班还是直接强化四、结论正文:一、引言随着考研大军的日益壮大,数学作为考研科目中的重要组成部分,其备考策略和方法也备受关注。

许多考生在备考过程中,都会选择观看一些名师课程来辅助学习。

其中,汤家凤的零基础课程备受推崇。

本文将对汤家凤的零基础课程进行分析,并给出考研数学的备考建议。

二、汤家凤的零基础课程特点1.课程内容汤家凤的零基础课程主要针对考研数学中的重点知识点和考点进行讲解,从基础到强化,涵盖了高等数学、线性代数、概率论与数理统计等科目。

课程内容系统全面,可以帮助考生建立起扎实的数学基础。

2.课程适合对象汤家凤的零基础课程主要适合数学基础较差的考生。

通过观看这些课程,考生可以逐步弥补自己的数学知识漏洞,为后续的强化和冲刺阶段打下坚实的基础。

三、考研数学备考建议1.自我评估在备考考研数学之前,考生首先要对自己进行全面的自我评估,了解自己的数学基础水平。

这有助于选择合适的课程和学习方法。

2.按部就班还是直接强化对于数学基础较差的考生,建议先从零基础课程开始学习。

在观看汤家凤的零基础课程时,可以根据自己的理解程度和接受能力,选择是否需要继续观看基础课程。

如果感觉基础课程的例题都能听懂,那么可以直接进入强化课程;否则,建议继续学习基础课程,打好数学基础。

四、结论总之,对于考研数学的备考,考生可以根据自己的实际情况选择合适的课程和学习方法。

汤家凤的零基础课程可以帮助考生建立扎实的数学基础,但具体是否需要观看该课程,还需根据个人情况来判断。

汤家凤高数基础班讲义

汤家凤高数基础班讲义

汤家凤高数基础班讲义1. 引言本讲义旨在介绍汤家凤高数基础班的课程内容和教学方法。

汤家凤高数基础班是一门为初学者设计的高等数学课程,旨在帮助学生建立扎实的高数基础,为进一步学习高等数学打下坚实的基础。

2. 课程目标•掌握代数与初等函数相关知识;•理解微积分的基本概念和方法;•学会运用微积分解决实际问题;•培养逻辑思维和问题解决能力。

3. 课程大纲3.1 代数与初等函数•实数与复数•集合论与不等式•函数与映射关系•初等函数及其性质3.2 极限与连续•数列极限及其性质•函数极限及其性质•连续性及其应用3.3 导数与微分•导数的概念与计算法则•高阶导数与隐函数求导法则•微分中值定理及其应用3.4 积分与应用•不定积分与定积分•定积分的计算法则•积分中值定理及其应用3.5 微分方程•常微分方程的基本概念•一阶常微分方程及其解法•高阶常微分方程及其解法4. 教学方法4.1 理论讲解教师将通过清晰明了的语言和示例,对每个知识点进行详细讲解。

教师会引导学生理解概念、掌握基本原理,并提供相关的数学推导过程。

4.2 练习与讨论教师将提供大量练习题,并指导学生进行课堂练习和小组讨论。

通过实际操作和合作交流,加深对知识点的理解和应用能力。

4.3 解题技巧分享教师将分享一些常见的解题技巧和方法,帮助学生更好地应对考试和实践中的各种问题。

同时,鼓励学生探索不同的解题思路,培养独立思考和创新能力。

4.4 实践案例分析教师将选取一些实际问题,通过案例分析的方式,将抽象的数学知识与实际问题相结合。

通过分析和解决实践问题,加深学生对数学应用的理解和体验。

5. 学习资源•教材:《高等数学》(第三版),汤家凤、吴立宗编著•参考书:《高等数学辅导教程》,汤家凤、吴立宗编著•网上资源:汤家凤高数基础班在线课程6. 考核方式•平时成绩:包括课堂表现、作业完成情况等;•期中考试:对前半个学期的知识进行检测;•期末考试:对全年知识进行综合考核。

文都数学基础班概率统计 汤家凤

文都数学基础班概率统计 汤家凤

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汤家凤是什么学校老师

汤家凤是什么学校老师

汤家凤是什么学校老师
汤家凤是文都的老师。

汤家凤是江苏东台人,毕业于南京大学,考研数学辅导老师。

汤家凤连续20年从事考研数学教学和命题研究工作,曾在中国内地多座大中城市全程讲授高等数学、线性代数、概率统计,其代表作品有《无师自通考研数学复习大全》《考研数学接力题典1800》等。

汤家凤连续十多年担任研究生入学数学考试阅卷组成员。

每年都全程指导出大量高分甚至满分学生,其中在2011年更是创造出一个班6个数学满分这一全国绝无仅有的好成绩,被学生誉为满分教练。

汤家凤的授课方式
授课生动形象,风格独树一帜,思路清晰明彻。

对各门课的讲授有独创的方法和见解,化抽象为通俗易懂,使枯燥的公式变得容易记忆,对考试的重点及难点把握精准,每年都能准确预测重要考点和方法。

在全国多座大中城市全程讲授高等数学、线性代数、概率统计,受到学生的欢迎。

(完整版)《概率论与数理统计》讲义

(完整版)《概率论与数理统计》讲义

第一章 随机事件和概率 第一节 基本概念1、排列组合初步(1)排列组合公式)!(!n m m P n m -= 从m 个人中挑出n 个人进行排列的可能数。

)!(!!n m n m C n m -=从m 个人中挑出n 个人进行组合的可能数。

例1.1:方程xx x C C C 76510711=-的解是 A . 4 B . 3 C . 2 D . 1例1.2:有5个队伍参加了甲A 联赛,两两之间进行循环赛两场,试问总共的场次是多少?(2)加法原理(两种方法均能完成此事):m+n某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m 种方法完成,第二种方法可由n 种方法来完成,则这件事可由m+n 种方法来完成。

(3)乘法原理(两个步骤分别不能完成这件事):m ×n某件事由两个步骤来完成,第一个步骤可由m 种方法完成,第二个步骤可由n 种方法来完成,则这件事可由m ×n 种方法来完成。

例1.3:从5位男同学和4位女同学中选出4位参加一个座谈会,要求与会成员中既有男同学又有女同学,有几种不同的选法?例1.4:6张同排连号的电影票,分给3名男生和3名女生,如欲男女相间而坐,则不同的分法数为多少?例1.5:用五种不同的颜色涂在右图中四个区域里,每一区域涂上一种颜色,且相邻区域的颜色必须不同,则共有不同的涂法A.120种B.140种 C.160种D.180种(4)一些常见排列①特殊排列②相邻③彼此隔开④顺序一定和不可分辨例1.6:晚会上有5个不同的唱歌节目和3个不同的舞蹈节目,问:分别按以下要求各可排出几种不同的节目单?①3个舞蹈节目排在一起;②3个舞蹈节目彼此隔开;③3个舞蹈节目先后顺序一定。

例1.7:4幅大小不同的画,要求两幅最大的排在一起,问有多少种排法?例1.8:5辆车排成1排,1辆黄色,1辆蓝色,3辆红色,且3辆红车不可分辨,问有多少种排法?①重复排列和非重复排列(有序)例1.9:5封不同的信,有6个信箱可供投递,共有多少种投信的方法?②对立事件例1.10:七人并坐,甲不坐首位,乙不坐末位,有几种不同的坐法?例1.11:15人中取5人,有3个不能都取,有多少种取法?例1.12:有4对人,组成一个3人小组,不能从任意一对中取2个,问有多少种可能性?③ 顺序问题例1.13:3白球,2黑球,先后取2球,放回,2白的种数?(有序) 例1.14:3白球,2黑球,先后取2球,不放回,2白的种数?(有序) 例1.15:3白球,2黑球,任取2球,2白的种数?(无序)2、随机试验、随机事件及其运算(1)随机试验和随机事件如果一个试验在相同条件下可以重复进行,而每次试验的可能结果不止一个,但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果,则称这种试验为随机试验。

2020年华中科技大学应用统计硕士专业考研成功上岸前辈复习经验分享

2020年华中科技大学应用统计硕士专业考研成功上岸前辈复习经验分享

华中科技大学应用统计硕士考研成功经验分享本人本科就读于某211院校,平时学习成绩在班级中下游水平,跟绝大多数本科生一样,我平常也不怎么听课,期末临时冲刺抱大腿。

大三下学期四月中旬开始备考,暑期回家休息半个月,大四来学校基本上没什么课程,一心投入考研的备考当中。

总共历时八个月时间,初试总成绩383分。

现在介绍一下华中科技大学应用统计考研的基本情况。

一、华中科技大学应用统计专业华中科技大学应用统计设在数学与统计学院下,整个应用统计的研究方向偏向数学更多一点。

学费每年11000元,学制两年。

华科不提供真题以及报录比等信息,因此在搜集资料时十分困难,当初为了搜集华科的应用统计资料可没少走弯路。

应用统计从2019年开始大热,2019年之前报考人数较少且录取分数不高,复试线在350分附近。

2019年复试线380分,2020年复试线365分,最后录取最低分370分+。

1.关于院校专业:华科在新一轮软科大学排名第八,统计学学科高校评估B2.华科应统不歧视本科院校不好的同学,而且基本上初试分数够高就能录取,没有其他学校的那种复试暗箱操作,比较透明。

缺点就是招的人数不多,但是招生人数不多也意味着报考人数不多,所以想报考华科应统的同学好好准备还是没什么太大问题的。

二、考研公共课经验1.数学三首先基础阶段建议直接上手刷全书,不建议看教材。

理由是这两年考研人数猛增,题型越来越灵活,建议多刷题,题海战术。

高数部分可以配套张宇(我自己听的就是张宇,然后尽量始终跟一个老师。

我之前看网上说某个部分汤家凤讲得好但是跑去听了之后发现还是张宇讲的我能融会贯通。

所以听课部分还是得看每个人自己的学习程度)听张宇的全程班,基础班再是强化班,刷完全书两遍之后可以开始刷张宇的1000题,一开始可能会有些题目会有点难,觉得有些偏,可以适当看看思路放一下,做上标记。

刷完第一遍1000题之后可以开始第三遍刷全书,这个时候就可以只刷做标记的题目了,同时刷全书的时候开始做总结,就是那种按照题型总结的。

考研数学高分导学班讲义汤家凤

考研数学高分导学班讲义汤家凤

考研数学高分导学班讲义汤家凤课程配套讲义说明1、配套课程名称2013年考研数学高分导学(汤家凤,16课时)2、课程内容此课件为汤家凤老师主讲的2013考研数学高分导学班课程。

此课程包含线代和高数,请各位学员注意查看。

3、主讲师资汤家凤——文都独家授课师资,数学博士,教授,全国著名考研数学辅导专家,全国唯一一个能脱稿全程主讲的数学辅导老师,全国大学生数学竞赛优秀指导老师。

汤老师对数学有着极其精深的研究,方法独到。

汤老师正是凭借多年从事考研阅卷工作的经验,通过自己的归纳总结,在课堂上为学生列举大量以往考过的经典例子。

深入浅出,融会贯通,让学生真正掌握正确的解题方法。

严谨的思维、激情的课堂,轻松的学习,这是汤老师课堂的特色!主讲:高等数学、线性代数。

4、讲义20页(电子版)文都网校2011年9月15日2013考研数学高分导学班讲义线性代数部分—矩阵理论一、矩阵基本概念1、矩阵的定义—形如??mn m m n n a a a a a a a a a 212222111211,称为矩阵n m ?,记为n m ij a A ?=)(。

特殊矩阵有(1)零矩阵—所有元素皆为零的矩阵称为零矩阵。

(2)方阵—行数和列数都相等的矩阵称为方阵。

(3)单位矩阵—主对角线上元素皆为1其余元素皆为零的矩阵称为单位矩阵。

(4)对称矩阵—元素关于主对角线成轴对称的矩阵称为对称矩阵。

2、同型矩阵—行数和列数相同的矩阵称为同型矩阵。

若两个矩阵同型且对应元素相同,称两个矩阵相等。

3、矩阵运算(1)矩阵加、减法:=??????? ??=mn m m n n mn m m n n b b b b b b b b b B a a a a a a a a a A 212222111211212222111211,,则±±±±±±±±±=±mn mn m m m m n n n n b a b a ba b a b a b a b a b a b a B A221122222221211112121111。

汤家凤高数基础班讲义

汤家凤高数基础班讲义

汤家凤高数基础班讲义一、导论在汤家凤高数基础班中,我们将学习高等数学的基本概念和技巧。

高等数学是大学数学的核心课程之一,对于理工科学生来说尤为重要。

本讲义将帮助学生建立高数的基础知识框架,并提供实用的解题方法,以帮助学生更好地应对高数学习。

二、函数与极限1. 函数的定义与性质:函数的定义及基本性质,包括定义域、值域、单调性、奇偶性等。

2. 一些常见函数:介绍常见的函数类型,如线性函数、幂函数、指数函数、对数函数等,并讲述它们的基本性质。

3. 极限的概念与性质:解释极限的概念并引入极限的性质,包括左极限、右极限、无穷大与无穷小等。

三、导数与微分1. 导数的定义与求导法则:介绍导数的定义,包括导数的几何意义和物理意义,以及常用的求导法则。

2. 高阶导数与隐函数求导:讲解高阶导数的定义,以及如何求解隐函数的导数。

3. 微分与微分中值定理:解释微分的概念,介绍微分中值定理的原理和应用。

四、积分与其应用1. 不定积分与定积分:引入不定积分与定积分的概念,讨论它们的性质和基本计算方法。

2. 牛顿-莱布尼茨公式:介绍牛顿-莱布尼茨公式的原理和应用,解释它与积分的关系。

3. 定积分的应用:探讨定积分在曲线长度、曲面面积和体积计算中的应用。

五、级数与幂级数1. 级数的概念与性质:解释级数的概念,介绍级数的性质,如收敛性、发散性和部分和的计算方法。

2. 常见级数及其性质:介绍常见级数,如几何级数、调和级数等,并讲述它们的性质与求和方法。

3. 幂级数的收敛域:讨论幂级数的收敛域的求解方法,并举例说明。

六、常微分方程1. 常微分方程的基本概念:介绍常微分方程的定义、解的存在唯一性定理,以及一阶常微分方程的基本解法。

2. 高阶常微分方程:讲解高阶常微分方程的基本概念、特解与常数变易法。

3. 稳定性与相图:介绍稳定性的概念,讨论常微分方程的相图、稳定解和解的行为。

七、多元函数与偏导数1. 多元函数的概念与性质:引入多元函数的概念,介绍多元函数的极限、连续性以及偏导数。

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考研数学基础班概率统计讲义第一章随机事件与概率一、随机试验与随机事件(一)基本概念1、随机试验—具备如下三个条件的试验:(1)相同条件下可重复。

(2)试验的可能结果是多样的且是确定的。

(3)某次试验之前不确定具体发生的结果,这样的试验称为随机试验,记为E。

2、样本空间—随机试验的所有可能的基本结果所组成的集合,称为随机试验的样本空间。

3、随机事件—样本空间的子集称为随机事件。

(二)事件的运算1、事件的积—事件A与事件B同时发生的事件,称为事件A,B的积,记为AB。

2、事件的和—事件A或者事件B发生,称为事件A,B的和事件,记为A+ B。

3、事件的差—事件A发生而事件B不发生,称事件A,B的差事件,记为A- B。

(三)事件的关系1、包含—若事件A发生则事件B一定发生,称A包含于B,记为A⊂ B。

若A⊂ B且B⊂ A,称两事件相等,记A= B。

2、互斥(不相容)事件—若A与B不能同时发生,即AB= φ ,称事件A,B不相容或互斥。

3、对立事件—若AB = φ 且A+ B = ∧ 称事件A,B为对立事件。

【注解】(1)A= (A- B)+ AB,且A- B与AB互斥。

(2)A+ B= (A- B)+ (B- A)+ AB,且A- B,B- A,AB两两互斥。

(四)事件运算的性质1、(1)AB⊂ A(或B)⊂ A+ B;(2)AB= BA,A+ B= B+ A;2、(1)A⋃ A= A,A⋂ A= A;(2)A⋂ (B⋃ C)= (A⋂ B)⋃ (A⋂ C),A⋃ (B⋂ C)= (A⋃ B)⋂ (A⋃ C);3、(1)A= (A- B)⋃ A;(2)(A- B)⋂ A= A- B;(3)A+ B= (A- B)⋃ AB⋃ (B- A)。

4、(1)A+ A= ∧ ;(2)A⋂ A= φ 。

二、概率的定义与性质(一)概率的定义—设随机试验的样本空间为∧ ,满足如下条件的随机事件的函数P(∙)称为所对应事件的概率:♠ ♦1、对事件A ,有P (A )≥ 0(非负性)。

2、P (∧)= 1(归一性)。

∞∞3、设A 1,A 2,L ,A n ,L 为不相容的随机事件,则有P (U A n )=∑ P (A n )(可列可加性)。

(二)概率的基本性质 1、P (φ)= 0。

n =1n =1nn2、设A 1,A 2,L ,A n 为互不相容的有限个随机事件列,则P (U A k )=∑ P (A k )。

k =1k =13、P (A )= 1- P (A )。

4、(减法公式)P (A - B )= P (A )- P (AB )。

(三)概率基本公式 1、加法公式(1)P (A + B )= P (A )+ P (B )- P (AB )。

(2)P (A + B + C )= P (A )+ P (B )+ P (C )- P (AB )- P (AC )- P (BC )+ P (ABC )。

2、条件概率公式:设A ,B 是两个事件,且P (A )> 0,则P (B |A )=P (AB )。

P (A )3、乘法公式(1)设P (A )> 0,则P (AB )= P (A )P (B |A )。

(2)P (A 1A 2L A n )= P (A 1)P (A 2|A 1)P (A 3 |A 1A 2)L P (A n |A 1A 2L A n -1)。

三、事件的独立性1、两个事件的独立—设A ,B 是两个事件,若P (AB )= P (A )P (B ),称事件A ,B 相互独立。

♣P (AB )=P (A )P (B );2、三个事件的独立—设A ,B ,C 是三个事件,若♠P(AC )=P (A )P (C ); ♠P (BC )=P (B )P (C ); ♠♥P (ABC )=P (A )P (B )P (C ),,称事件A ,B ,C 相互独立。

【注解】(1)A ,B 相互独立的充分必要条件是A ,B、A ,B 、A ,B 任何一对相互独立。

(2)设P (A ) = 0或P (A )= 1,则A 与任何事件B 独立。

(3)设P(A)> 0,P(B)> 0,若A,B独立,则A,B不互斥;若A,B互斥,则A,B不独立。

四、全概率公式与Bayes公式1、完备事件组—设事件组A1,A2,L,A n满足:(1)A i A j= φ(i,j= 1,2,L,n,i≠ j);n(2)U A i = ∧ ,则称事件组A1,A2,L,A n为一个完备事件组。

i=12、全概率公式:设A1, A2,L,A n 是一个完备事件组,且P(A i)> 0(i= 1,2,L,n),B为事件,则nP(B)= ∑ P(A i)P(B|A i)。

i=13、贝叶斯公式:设A1,A2,L,A n为一个完备事件组,且P(A i)> 0(i= 1,2,L,n),B为任一随机事件,P(B)> 0,则P(A|B)= P(Ai)P(B|Ai)。

i P(B)例题选讲一、填空题1、设P(A)= 0.4,P(A⋃ B)= 0.7,(1)若A,B不相容,则P(B)=;(2)若A,B相互独立,则P(B) =。

2、设P(A)= P(B)= P(C)=。

1,P(AB)= P(AC) = P(BC)=14 6,则事件A,B,C全不发生的概率为3、设两两相互独立的事件A,B,C满足:ABC= φ,P(A)= P(B)= P(C)< 1,且有P(A+ B+ C)=9,2 16则P(A)=。

4、设事件A,B满足P(AB)= P(AB),且P(A)= p,则P(B)=。

5、设A,B为两个相互独立的随机事件,且A,B都不发生的概率为1,A发生B不发生的概率与A不发生B 9发生的概率相等,则P(A) =。

二、选择题:1、设A,B是两个随机事件,且0< P(A)< 1,P(B)> 0,P(B|A)= P(B|A),则[ ](A)P(A|B)= P(A|B);(B)P(A|B)≠ P(A|B);(C)P(AB)= P(A)P(B);(D)P(AB)≠ P(A)P(B)。

2、设事件A,B满足0< P(A)< 1,0< P(B)< 1,且P(A|B)+ P(A| B)= 1,则[ ](A)事件A,B对立;(B)事件A,B相互独立;(C)事件A,B不相互独立;(D)事件A,B不相容。

三、解答题1、一批产品共有10个正品和2个次品,任意抽取2次,每次抽取一个,抽取后不放回,求第二次抽取的是次品的的概率。

2、设工厂A与工厂B的次品率分别为1%和2%,现从由A和B生产的产品分别占60%和40%的一批产品中随机抽取一件,发现是次品,求该次品是A生产的概率。

3、设事件A在每次试验中的概率为p,三次独立重复试验中事件A至少出现一次的概率为19,求事件A 27发生的概率p。

4、甲乙两人独立对同一目标射击一次,命中率分别为50%和60%,已知目标被命中,求是甲命中的概率。

第二章一维随机变量及其分布一、基本概念1、随机变量—设∧为随机试验E的样本空间,ξ为定义在∧上的函数,对任意的ω ∈∧ ,总存在唯一确定的ξ (ω)与之对应,称ξ 为随机变量,若ξ 的可能取值为有限个或可列个,称ξ 为离散型随机变量,若ξ 在某可区间上连续取值,称ξ 为连续型随机变量。

2、分布函数—设ξ 为一个随机变量,称函数F(x)= P{ξ ≤ x}(-∞ < x< +∞)为随机变量ξ 的分布函数。

【注解1】分布函数的四个特征为(1)0≤ F(x)≤ 1。

(2)F(x)单调不减。

(3)F(x)右连续。

(4)F(-∞) = 0,F(+∞)= 1。

【注解2】分布函数的性质(1)P{X< a}= F(a- 0)。

(2)P{X= a}= F(a)- F(a- 0)。

(3)P{a< x≤ b}= F(b)- F(a)。

(4)P{a< X< b}= F(b- 0)- F(a)。

3、离散型随机变量的分布律—称P{X= x i}= p i(1≤ i≤ n)称为随机变量X的分布律。

【注解】(1)p i≥ 0(1≤ i≤ n)。

(2)p1 + p2 +L+ p n = 1。

n ♦ ♠ ♦ x 4、连续型随机变量的密度函数—设X 的分布函数为F (x ),若存在非负可积函数f (x ),使得xF (x )=⎰-∞f (t )dt ,称f (x )为X 的密度函数。

+∞【注解】(1)f (x )≥0。

(2)⎰-∞f (x )dx =1。

二、常见随机变量及其分布 (一)离散型1、二项分布—若随机变量X 的分布律为P {X = k }= C k p k (1- p )n -k(0≤ k ≤ n ),称随机变量X 服从二项分布,记为X ~ B (n , p )。

2、Poisson 分布—若随机变量X 的分布律为P {X = k }= λe -λ (k = 0,1,2,L ) ,称随机变量X 服从泊松分k !布,记为X ~π (λ)。

3、几何分布—若随机变量X 的分布律为P {X = k } = p (1 - p )k -1(k = 1,2,L ) ,称随机变量X 服从几何分布,记为X ~G (p )。

(二)连续型♣ 1, a ≤ x ≤ b1、均匀分布—若随机变量ξ的密度函数为f (x )=♠b -a♠♥0,其他,称随机变量ξ 服从均匀分布,记为♣0,x <0ξ ~U (a ,b ),其分布函数为F (x )= ♠ x- a ,a ≤ x < b 。

♠b -a ♠♥1,x ≥b2、正态分布—若随机变量ξ 的密度函数为f (x ) =1e2πσ(x -μ )22σ 2(-∞ < x < +∞),称随机变量ξ 服从正态分布,记为ξ ~N (μ,σ 2),特别地,若μ = 0,σ = 1,称随机变量服从标准正态分布,记为ξ ~N (0,1),其密度2为ϕ(x ) = 1 e -2 (-∞ < x < +∞),其分布函数为2πxΦ(x )=⎰-∞ϕ(t )dt 。

♣λe -λx x ≥3、指数分布—若随机变量ξ 的密度为f (x )= ♦ , 0(λ > 0),称随机变量ξ 服从指数分布,记为♥0,x <0k-⎰ ♣0,x <0ξ ~E (λ),其分布函数为F (x )= ♦♥1-e-λx。

, x ≥ 0【注解】(1)Φ(0)= 1,Φ(-a )= 1- Φ(a )。

2(2)若ξ ~N (μ,σ 2),则P {ξ ≤ μ}= P {ξ > μ}= 1。

2(3)若ξ ~N (μ,σ 2),则ξ - μ~N (0,1)。

σ(4)若ξ ~N (μ,σ 2),则P {a < ξ ≤ b }= F (b )- F (a )= Φ(b - μ )- Φ(a - μ )。

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