正态随机变量的线性组合
4.4正态随机变量线性函数的分布

的线性函数 Y a bX (b 0) 也服从正态分布:
Y a bX ~ N (a b ,b2 2).
证:由分布函数定义,Y 的分布函数为
FY ( y) P(Y y) P(a bX y).
若 b 0 则有
求导得
FY
( y)
P( X
y
b
a)
FX
(y
b
a),
fY
( y)
[FX
(
y
b
a)]
1 b
fX
(
y
b
a)
1
e , [
y
( a b 2b2 2
)]2
2 πb
所以Y ~ N(a b ,b2 2). 当b 0 时类似地可证.
定理1表明: 正态随机变量的线性函数仍然是正态随机变量.
[推论] 设随机变量 X 服从正态分布, 则标准化的
i1
i1
其中 c1 ,c2 , ,cn 为常数.
例 设 X ,Y 是两个相互独立的服从同一正态分布
N (0 ,(
1 )2 ) 的随机变量,求随机变量 2
X Y
的数学
期望 E( X Y ).
解: 设Z X Y,由正态随机变量的线性性质知
Z X Y ~ N(0 ,1) ,
于是 Z的概率密度为
2.
随机变量 X
与 Y 相互独立,且
X
~
N(x
,
2 x
),
Y
~
N ( y
,
2 y
),
则
X
Y
~
N (x
y
,
概率论和数理统计知识点总结[超详细版]
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《概率论与数理统计》第一章 概率论的基本概念§2.样本空间、随机事件1.事件间的关系 B A ⊂则称事件B 包含事件A ,指事件A 发生必然导致事件B 发生B }x x x { ∈∈=⋃或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件,指当且仅当A ,B 中至少有一个发生时,事件B A ⋃发生B }x x x { ∈∈=⋂且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件,指当A ,B 同时发生时,事件B A ⋂发生B }x x x { ∉∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件,指当且仅当A 发生、B 不发生时,事件B A —发生φ=⋂B A ,则称事件A 与B 是互不相容的,或互斥的,指事件A 与事件B 不能同时发生,基本事件是两两互不相容的且S =⋃B A φ=⋂B A ,则称事件A 与事件B 互为逆事件,又称事件A 与事件B 互为对立事件2.运算规则 交换律A B B A A B B A ⋂=⋂⋃=⋃结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ⋂=⋂⋃⋃=⋃⋃ 分配律 )()B (C A A C B A ⋃⋂⋃=⋂⋃)( ))(()( C A B A C B A ⋂⋂=⋃⋂ 徳摩根律B A B A A B A ⋃=⋂⋂=⋃ B —§3.频率与概率定义 在相同的条件下,进行了n 次试验,在这n 次试验中,事件A 发生的次数A n 称为事件A 发生的频数,比值n n A 称为事件A 发生的频率概率:设E 是随机试验,S 是它的样本空间,对于E 的每一事件A 赋予一个实数,记为P (A ),称为事件的概率 1.概率)(A P 满足下列条件:(1)非负性:对于每一个事件A 1)(0≤≤A P (2)规范性:对于必然事件S 1)S (=P(3)可列可加性:设n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件,有∑===nk kn k kA P A P 11)()( (n 可以取∞)2.概率的一些重要性质: (i ) 0)(=φP(ii )若n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件,则有∑===nk kn k kA P A P 11)()((n 可以取∞)(iii )设A ,B 是两个事件若B A ⊂,则)()()(A P B P A B P -=-,)A ()B (P P ≥ (iv )对于任意事件A ,1)(≤A P(v ))(1)(A P A P -= (逆事件的概率)(vi )对于任意事件A ,B 有)()()()(AB P B P A P B A P -+=⋃§4等可能概型(古典概型)等可能概型:试验的样本空间只包含有限个元素,试验中每个事件发生的可能性相同 若事件A包含k个基本事件,即}{}{}{2]1k i i i e e e A =,里个不同的数,则有中某,是,,k k n 2,1i i i ,21 ()中基本事件的总数包含的基本事件数S }{)(1j A n k e P A P kj i ===∑=§5.条件概率(1) 定义:设A,B 是两个事件,且0)(>A P ,称)()()|(A P AB P A B P =为事件A 发生的条件下事件B 发生的条件概率(2) 条件概率符合概率定义中的三个条件1。
随机过程例题和知识点总结

随机过程例题和知识点总结随机过程是研究随机现象随时间演变的数学学科,在通信、金融、物理等众多领域都有广泛应用。
下面我们通过一些例题来深入理解随机过程的相关知识点。
一、随机过程的基本概念随机过程可以看作是一族随机变量的集合,其中每个随机变量都对应着某个特定的时刻。
例如,考虑一个在时间段0, T内的股票价格变化过程,对于每个时刻 t∈0, T,都有一个对应的随机变量 X(t)表示股票的价格。
二、常见的随机过程类型1、泊松过程泊松过程常用于描述在一定时间内随机事件发生的次数。
例如,某电话交换台在单位时间内接到的呼叫次数就可以用泊松过程来建模。
例题:假设某电话交换台在上午 9 点到 10 点之间接到的呼叫次数是一个泊松过程,平均每分钟接到 2 次呼叫。
求在 9 点 10 分到 9 点 20 分这 10 分钟内接到至少 5 次呼叫的概率。
解:设 X(t) 表示在时间段 0, t 内接到的呼叫次数,且 X(t) 是一个强度为λ = 2 的泊松过程。
10 分钟内接到的呼叫次数 X(10) 服从参数为λt = 2×10 = 20 的泊松分布。
P(X(10) ≥ 5) = 1 P(X(10) < 5) = 1 P(X(10) = 0) + P(X(10) = 1) + P(X(10) = 2) + P(X(10) = 3) + P(X(10) = 4)通过泊松分布的概率质量函数可以计算出每个概率值,进而求得最终结果。
2、马尔可夫过程马尔可夫过程具有“无记忆性”,即未来的状态只与当前状态有关,而与过去的状态无关。
例题:一个状态空间为{0, 1, 2} 的马尔可夫链,其一步转移概率矩阵为 P = 05 03 02; 02 06 02; 01 03 06 ,初始状态为 0,求经过 3 步转移后处于状态 2 的概率。
解:通过计算 P³得到 3 步转移概率矩阵,然后取出第 0 行第 2 列的元素即为所求概率。
考研数学《概率论与数理统计》知识点总结

第一章 概率论的基本概念定义: 随机试验E 的每个结果样本点组成样本空间S ,S 的子集为E 的随机事件,单个样本点为基本事件.事件关系:1.A ⊂B ,A 发生必导致B 发生.2.A B 和事件,A ,B 至少一个发生,A B 发生. 3.A B 记AB 积事件,A ,B 同时发生,AB 发生. 4.A -B 差事件,A 发生,B 不发生,A -B 发生. 5.A B=?,A 与B 互不相容(互斥),A 与B 不能同时发生,基本事件两两互不相容.6.A B=S 且A B=?,A 与B 互为逆事件或对立事件,A 与B 中必有且仅有一个发生,记B=A S A -=.事件运算: 交换律、结合律、分配率略.德摩根律:B A B A =,B A B A =.概率: 概率就是n 趋向无穷时的频率,记P(A). 概率性质: 1.P (?)=0.2.(有限可加性)P (A 1 A 2 … A n )=P (A 1)+P (A 2)+…+P (A n ),A i 互不相容.3.若A ⊂B ,则P (B -A)=P (B)-P (A). 4.对任意事件A ,有)A (1)A (P P -=.5.P (A B)=P (A)+P (B)-P (AB).古典概型: 即等可能概型,满足:1.S 包含有限个元素.2.每个基本事件发生的可能性相同. 等概公式:中样本点总数中样本点数S A )A (==n k P . 超几何分布:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n N k n D N k D p ,其中ra C r a =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛. 条件概率: )A ()AB ()A B (P P P =. 乘法定理:)A ()A B ()AB C ()ABC ()A ()AB ()AB (P P P P P P P ==.全概率公式:)B ()B A ()B ()B A ()B ()B A ()A (2211n n P P P P P P P +++= ,其中i B 为S 的划分.贝叶斯公式: )A ()B ()B A ()A B (P P P P i i i =,∑==nj j j B P B A P A P 1)()()(或)()()()()()()(B P B A P B P B A P B P B A P A B P +=.独立性: 满足P (AB)=P (A)P (B),则A ,B 相互独立,简称A ,B 独立. 定理一: A ,B 独立,则.P (B |A)=P (B).定理二: A ,B 独立,则A 与B ,A 与B ,A 与B 也相互独立. 第二章 随机变量及其分布(0—1)分布:k k p p k X P --==1)1(}{,k =0,1 (0<p <1).伯努利实验:实验只有两个可能的结果:A 及A .二项式分布: 记X~b (n ,p ),kn kkn p p C k X P --==)1(}{. n 重伯努利实验:独立且每次试验概率保持不变.其中A 发生k 次,即二项式分布.泊松分布: 记X~π(λ),!}{k e k X P k λλ-==, ,2,1,0=k .泊松定理: !)1(lim k e p p C k kn k knn λλ--∞→=-,其中λ=np .当20≥n ,05.0≤p 应用泊松定理近似效果颇佳.随机变量分布函数: }{)(x X P x F ≤=,+∞<<∞-x .)()(}{1221x F x F x X x P -=≤<.连续型随机变量: ⎰∞-=xt t f x F d )()(,X 为连续型随机变量,)(x f 为X 的概率密度函数,简称概率密度.概率密度性质:1.0)(≥x f ;2.1d )(=⎰+∞∞-x x f ;3.⎰=-=≤<21d )()()(}{1221x x x x f x F x F x X x P ;4.)()(x f x F =',f (x )在x 点连续;5.P {X=a }=0.均匀分布: 记X~U(a ,b );⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其它,,01)(bx a ab x f ;⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤--<=b x b x a a b a x a x x F ,,,10)(. 性质:对a ≤c <c +l ≤b ,有 指数分布:⎪⎩⎪⎨⎧>=-其它,,001)(x e x f x θθ;⎩⎨⎧>-=-其它,,001)(x e x F x θ. 无记忆性: }{}{t X P s X t s X P >=>+>. 正态分布: 记),(~2σμN X ;]2)(ex p[21)(22σμσπ--=x x f ;t t x F xd ]2)(ex p[21)(22⎰∞---=σμσπ.性质: 1.f (x )关于x =μ对称,且P {μ-h <X ≤μ}=P {μ<X ≤μ+h };2.有最大值f (μ)=(σπ2)-1.标准正态分布: ]2exp[21)(2x x -=πϕ;⎰∞--=Φxt t x d ]2ex p[21)(2π.即μ=0,σ=1时的正态分布X ~N(0,1)性质:)(1)(x x Φ-=-Φ.正态分布的线性转化: 对),(~2σμN X有)1,0(~N X Z σμ-=;且有)(}{}{)(σμσμσμ-Φ=-≤-=≤=x x X P x X P x F .正态分布概率转化:)()(}{1221σμσμ-Φ--Φ=≤<x x x X x P ;1)(2)()(}{-Φ=-Φ-Φ=+<<-t t t t X t P σμσμ.3σ法则: P =Φ(1)-Φ(-1)=68.26%;P =Φ(2)-Φ(-2)=95.44%;P =Φ(3)-Φ(-3)=99.74%,P 多落在(μ-3σ,μ+3σ)内. 上ɑ分位点: 对X~N(0,1),若z α满足条件P {X>z α}=α,0<α<1,则称点z α为标准正态分布的上α分位点.常用 上ɑ分位点: 0.001 0.005 0.01 0.025 0.05 0.10 3.0902.5762.3261.9601.6451.282Y 服从自由度为1的χ2分布:设X 密度函数f X (x ),+∞<<∞-x ,若Y=X 2,则⎪⎩⎪⎨⎧≤>-+=000)]()([21)(y y y f y f y y f X XY ,,若设X ~N(0,1),则有⎪⎩⎪⎨⎧≤>=--00021)(221y y e y y f y Y ,,π定理:设X 密度函数f X (x ),设g (x )处处可导且恒有g ′(x )>0(或g ′(x )<0),则Y=g (X)是连续型随机变量,且有h (y )是g (x )的反函数;①若+∞<<∞-x ,则α=min{g (?∞),g (+∞)},β=max{g (?∞),g (+∞)};②若f X (x )在[a ,b ]外等于零,g (x )在[a ,b ]上单调,则α=min{g (a ),g (b )},β=max{g (a ),g (b )}.应用: Y=aX +b ~N(a μ+b ,(|a |σ)2).第三章 多维随机变量及其分布二维随机变量的分布函数:分布函数(联合分布函数):)}(){(),(y Y x X P y x F ≤≤= ,记作:},{y Y x X P ≤≤.),(),(),(),(},{112112222121y x F y x F y x F y x F y Y y x X x P +--=≤<≤<.F (x ,y )性质: 1.F (x ,y )是x 和y 的不减函数,即x 2>x 1时,F (x 2,y )≥F (x 1,y );y 2>y 1时,F (x ,y 2)≥F (x ,y 1). 2.0≤F (x ,y )≤1且F (?∞,y )=0,F (x ,?∞)=0,F (?∞,?∞)=0,F (+∞,+∞)=1. 3.F (x +0,y )=F (x ,y ),F (x ,y +0)=F (x ,y ),即F (x ,y )关于x 右连续,关于y 也右连续. 4.对于任意的(x 1,y 1),(x 2,y 2),x 2>x 1,y 2>y 1,有P {x 1<X ≤x 2,y 1<Y ≤y 2}≥0.离散型(X ,Y ):0≥ij p ,111=∑∑∞=∞=ij j i p ,ij yy x x p y x F i i ∑∑=≤≤),(.连续型(X ,Y ):v u v u f y x F yxd d ),(),(⎰⎰∞-∞-=.f (x ,y )性质: 1.f (x ,y )≥0.2.1),(d d ),(=∞∞=⎰⎰∞∞-∞∞-F y x y x f .3.y x y x f G Y X P G⎰⎰=∈d d ),(}),{(. 4.若f (x ,y )在点(x ,y )连续,则有),(),(2y x f yx y x F =∂∂∂.n 维: n 维随机变量及其分布函数是在二维基础上的拓展,性质与二维类似.边缘分布: F x (x ),F y (y )依次称为二维随机变量(X ,Y )关于X 和Y 的边缘分布函数,F X (x )=F (x ,∞),F Y (y )=F (∞,y ). 离散型: *i p 和j p *分别为(X ,Y )关于X 和Y 的边缘分布律,记}{1i ij j i x X P p p ==∑=∞=*,}{1j ij i j y Y P p p ==∑=∞=*. 连续型:)(x f X ,)(y f Y 为(X ,Y )关于X 和Y 的边缘密度函数,记⎰∞∞-=y y x f x f X d ),()(,⎰∞∞-=x y x f y f Y d ),()(. 二维正态分布:]})())((2)([)1(21exp{121),(2222212121212221σμσσμμρσμρρσπσ-+-------=y y x x y x f . 记(X ,Y )~N (μ1,μ2,σ12,σ22,ρ)]2)(exp[21)(21211σμσπ--=x x f X ,∞<<∞-x .]2)(exp[21)(22222σμσπ--=y y f Y ,∞<<∞-y . 离散型条件分布律:jij j j i j i p p y Y P y Y x X P y Y x X P *=======}{},{}{.*=======i ij i j i i j p p x X P y Y x X P x X y Y P }{},{}{.连续型条件分布:条件概率密度:条件分布函数:含义:当0→ε时,)|(d )|(}|{||y x F x y x f y Y y x X P Y X xY X =≈+≤<≤⎰∞-ε.均匀分布: 若⎪⎩⎪⎨⎧∈=其他,0),(,1),(Gy x Ay x f ,则称(X ,Y)在G 上服从均匀分布. 独立定义:若P {X ≤x ,Y ≤y }=P {X ≤x }P {Y ≤y },即F (x ,y )=F x (x )F y (y ),则称随机变量X 和Y 是相互独立的. 独立条件或可等价为:连续型:f (x ,y )=f x (x )f y (y );离散型:P {X =x i ,Y =y j }=P {X =x i }P {Y =y j }.正态独立: 对于二维正态随机变量(X ,Y ),X 和Y 相互对立的充要条件是:参数ρ=0.n 维延伸: 上述概念可推广至n 维随机变量,要注意的是边缘函数或边缘密度也是多元(1~n -1元)的.定理:设(X 1,X 2,…,X m )和(Y 1,Y 2,…,Y n )相互独立,则X i 和Y j 相互独立.又若h ,g 是连续函数,则h (X 1,X 2,…,X m )和g (Y 1,Y 2,…,Y n )相互独立.Z=X+Y 分布: 若连续型(X ,Y )概率密度为f (x ,y ),则Z=X+Y 为连续型且其概率密度为 ⎰∞∞-+-=y y y z f z f Y X d ),()(或⎰∞∞-+-=x x z x f z f Y X d ),()(.f X 和f Y 的卷积公式: 记⎰∞∞-+-==y y f y z f z f f f Y X Y X Y X d )()()(*⎰∞∞--=x x z f x f Y X d )()(,其中除继上述条件,且X 和Y 相互独立,边缘密度分别为f X (x )和f Y (y ).正态卷积:若X 和Y 相互独立且X ~N (μ1,σ12),记Y ~N (μ2,σ22),则对Z=X+Y 有Z ~N (μ1+μ2,σ12+σ22).1.上述结论可推广至n 个独立正态随机变量.2.有限个独立正态随机变量的线性组合仍服从正态分布. 伽马分布:记),(~θαΓX ,0>α,0>θ.⎪⎩⎪⎨⎧>Γ=--其他,,00)(1)(1x e x x f x θαααθ,其中⎰+∞--=Γ01d )(t e t tαα.若X 和Y 独立且X ~Γ(α,θ),记Y ~Γ(β,θ),则有X+Y~Γ(α+β,θ).可推广到n 个独立Γ分布变量之和.XYZ =: ⎰∞∞-=x xz x f x z f X Y d ),()(,若X 和Y 相互独立,则有⎰∞∞-=x xz f x f x z f Y X X Y d )()()(.XYZ =分布: ⎰∞∞-=xxzx f x z f XY d ),(1)(,若X 和Y 相互独立,则有⎰∞∞-=x x z f x f x z f Y X XY d )()(1)(. 大小分布:若X 和Y 相互独立,且有M =max{X ,Y }及N =min{X ,Y },则M 的分布函数:F max (z )=F X (z )F Y (z ),N 的分布函数:F min (z )=1-[1-F X (z )][1-F Y (z )],以上结果可推广到n 个独立随机变量的情况.第四章 随机变量的数字特征数学期望: 简称期望或均值,记为E (X );离散型:k k k p x X E ∑=∞=1)(.连续型:⎰∞∞-=x x xf X E d )()(.定理: 设Y 是随机变量X 的函数:Y =g (X )(g 是连续函数).1.若X 是离散型,且分布律为P {X =x k }=p k ,则:k k k p x g Y E )()(1∑=∞=.2.若X 是连续型,概率密度为f (x ),则:⎰∞∞-=x x f x g Y E d )()()(.定理推广: 设Z 是随机变量X ,Y 的函数:Z =g (X ,Y )(g 是连续函数).1.离散型:分布律为P {X =x i ,Y =y j }=p ij ,则:ij j i i j p y x g Z E ),()(11∑∑=∞=∞=. 2.连续型:⎰⎰∞∞-∞∞-=y x y x f y x g Z E d d ),(),()(期望性质:设C 是常数,X 和Y 是随机变量,则:1.E (C )=C .2.E (CX )=CE (X ).3.E (X +Y )=E (X )+E (Y ). 4.又若X 和Y 相互独立的,则E (XY )=E (X )E (Y ).方差: 记D (X )或Var(X ),D (X )=Var(X )=E {[X -E (X )]2}.标准差(均方差): 记为σ(X ),σ(X )= .通式:22)]([)()(X E X E X D -=. k k k p X E x X D 21)]([)(-∑=∞=,⎰∞∞--=x x f x E x X D d )()]([)(2.标准化变量:记σμ-=x X *,其中μ=)(X E ,2)(σ=X D ,*X 称为X 的标准化变量. 0)(*=X E ,1)(*=X D .方差性质: 设C 是常数,X 和Y 是随机变量,则:1.D (C )=0. 2.D (CX )=C 2D (X ),D (X +C )=D (X ).3.D (X +Y )=D (X )+D (Y )+2E {(X -E (X ))(Y -E (Y ))},若X ,Y 相互独立D (X +Y )=D (X )+D (Y ). 4.D (X )=0的充要条件是P {X =E (X )}=1.正态线性变换: 若),(~2ii iN X σμ,i C 是不全为0的常数,则),(~22112211i i ni i i ni n n C C N X C X C X C σμ∑∑+++== .切比雪夫不等式:22}{εσεμ≤≥-X P 或221}{εσεμ-≥<-X P ,其中)(X E =μ,)(2X D =σ,ε为任意正数.协方差:记)]}()][({[),Cov(Y E Y X E X E Y X --=.X 与Y 的相关系数:)()(),Cov(Y D X D Y X XY =ρ.D (X +Y )=D (X )+D (Y )+2Cov(X ,Y ),Cov(X ,Y )=E (XY )-E (X )E (Y ).性质: 1.Cov(aX ,bY )=ab Cov(X ,Y ),a ,b 是常数.2.Cov(X 1+X 2,Y )=Cov(X 1,Y )+Cov(X 2,Y ). 系数性质:令e =E [(Y -(a +bX ))2],则e 取最小值时有)()1(]))([(2200min Y D X b a Y E e XY ρ-=+-=,其中)()(00X E b Y E a -=,)(),Cov(0X D Y X b =.1.|ρXY |≤1.2.|ρXY |=1的充要条件是:存在常数a ,b 使P {Y =a +bX }=1.|ρXY |越大e 越小X 和Y 线性关系越明显,当|ρXY |=1时,Y =a +bX ;反之亦然,当ρXY =0时,X 和Y 不相关. X 和Y 相互对立,则X 和Y 不相关;但X 和Y 不相关,X 和Y 不一定相互独立. 定义: k 阶矩(k 阶原点矩):E (X k ). n 维随机变量X i 的协方差矩阵:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=nn n n n n c c c c c c c c c 212222111211C , =E {[X i -E (X i )][X j -E (X j )]}. k +l 阶混合矩:E (X k Y l).k 阶中心矩:E {[X -E (X )] k }.k +l 阶混合中心矩: E {[X -E (X )]k [Y -E (Y )]l }.n 维正态分布:)}()(21ex p{det )2(1),,,(1T 221μX C μX C ---=-n n x x x f π ,T21T 21),,,(),,,(n n x x x μμμ ==μX .性质:1.n 维正态随机变量(X 1,X 2,…,X n )的每一个分量X i (i =1,2,…,n )都是正态随机变量,反之,亦成立. 2.n 维随机变量(X 1,X 2,…,X n )服从n 维正态分布的充要条件是X 1,X 2,…,X n 的任意线性组合l 1X 1+l 2X 2+…+l n X n 服从一维正态分布(其中l 1,l 2,…,l n 不全为零).3.若(X 1,X 2,…,X n )服从n 维正态分布,且Y 1,Y 2,…,Y k 是X j (j =1,2,…,n )的线性函数,则(Y 1,Y 2,…,Y k )也服从多维正态分布.4.若(X 1,X 2,…,X n )服从n 维正态分布,则“X i 相互独立”与“X i 两两不相关”等价.第五章 大数定律及中心极限定理弱大数定理:若X1,X2,…是相互独立并服从同一分布的随机变量序列,且E(X k)=μ,则对任意ε>0有11lim1=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∑=∞→εμknknXnP或→μPX,knkXnX11=∑=.定义:Y1,Y2,…,Y n ,…是一个随机变量序列,a是一个常数.若对任意ε>0,有则称序列Y1,Y2,…,Yn,…依概率收敛于a.记伯努利大数定理:对任意ε>0有1lim=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∞→εpnfP An或0lim=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥-∞→εpnfP An.其中f A是n次独立重复实验中事件A发生的次数,p是事件A在每次试验中发生的概率.中心极限定理定理一:设X1,X2,…,X n ,…相互独立并服从同一分布,且E(X k)=μ,D(X k)=σ2 >0,则n→∞时有σμnnXknk)(1-∑=N(0,1)或nXσμ-~N(0,1)或X~N(μ,n2σ).定理二:设X1,X2,…,X n ,…相互独立且E(X k)=μ k,D(X k)=σ k2 >0,若存在δ>0使n→∞时,}|{|1212→-∑+=+δδμkknknXEB,则nknkknkBX)(11μ==∑-∑~N(0,1),记212knknBσ=∑=.定理三:设),(~pnbnη,则n→∞时,Npnpnpn~)1()(--η(0,1),knknX1=∑=η.第六章样本及抽样分布定义:总体:全部值;个体:一个值;容量:个体数;有限总体:容量有限;无限总体:容量无限.定义:样本:X1,X2,…,X n 相互独立并服从同一分布F的随机变量,称从F得到的容量为n的简单随机样本.频率直方图:图形:以横坐标小区间为宽,纵坐标为高的跨越横轴的几个小矩形.横坐标:数据区间(大区间下限比最小数据值稍小,上限比最大数据值稍大;小区间:均分大区间,组距Δ=大区间/小区间个数;小区间界限:精度比数据高一位).图形特点:外轮廓接近于总体的概率密度曲线.纵坐标:频率/组距(总长度:<1/Δ;小区间长度:频率/组距).定义:样本p分位数:记x p,有1.样本x i中有np个值≤x p.2.样本中有n(1-p)个值≥x p.箱线图:x p选择:记⎪⎩⎪⎨⎧∈+∉=++NnpxxNnpxxnpnpnpp当,当,][211)()()1]([.分位数x0.5,记为Q2或M,称为样本中位数.分位数x0.25,记为Q1,称为第一四分位数.分位数x0.75,记为Q3,称为第三四分位数.图形:图形特点:M为数据中心,区间[min,Q1],[Q1,M],[M,Q3],[Q3,max]数据个数各占1/4,区间越短数据密集.四分位数间距:记IQR=Q3-Q1;若数据X<Q1-1.5IQR或X>Q3+1.5IQR,就认为X是疑似异常值.抽样分布:样本平均值:样本方差:样本标准差:样本k阶(原点)矩:kinikXnA11=∑=,k≥1 样本k阶中心矩:kinikXXnB)(11-∑==,k≥2经验分布函数:)(1)(xSnxFn=,∞<<∞-x.)(xS表示F的一个样本X1,X2,…,X n 中不大于x的随机变量的个数.自由度为n 的χ2分布:记χ2~χ2(n),222212nXXX+++=χ,其中X1,X2,…,X n是来自总体N(0,1)的样本.E(χ2 )=n,D(χ2 )=2n.χ12+χ22~χ2(n1+n2).⎪⎩⎪⎨⎧>Γ=--其他,,)2(21)(2122yexnyfynn.χ2分布的分位点:对于0<α<1,满足αχχαχα==>⎰∞yyfnPn)(222d)()}({,则称)(2nαχ为)(2nχ的上α分位点.当n充分大时(n>40),22)12(21)(-+≈nznααχ,其中αz是标准正态分布的上α分位点.自由度为n 的t分布:记t~t(n),nYXt/=,其中X~N(0,1),Y~χ2(n),X,Y相互独立.h(t)图形关于t=0对称;当n充分大时,t分布近似于N(0,1)分布.t分布的分位点:对于0<α<1,满足ααα==>⎰∞t t hnttPnt)(d)()}({,则称)(ntα为)(nt的上α分位点.~ 近似的min Q1 M Q3 max由h (t )对称性可知t 1-α(n )=-t α(n ).当n >45时,t α(n )≈z α,z α是标准正态分布的上α分位点.自由度为(n 1,n 2)的F分布: 记F ~F (n 1,n 2),21n V n U F=,其中U~χ2(n 1),V~χ2(n 2),X ,Y 相互独立.1/F ~F (n 2,n 1) F 分布的分位点:对于0<α<1,满足αψαα==>⎰∞y y n n F FP n n F ),(2121d )()},({,则称),(21n n F α为),(21n n F 的上α分位点.重要性质:F 1-α(n 1,n 2)=1/F α(n 1,n 2).定理一: 设X 1,X 2,…,X n 是来自N (μ,σ2)的样本,则有),(~2n N X σμ,其中X 是样本均值.定理二:设X 1,X 2,…,X n 是来自N (μ,σ2)的样本,样本均值和样本方差分别记为 X ,2S ,则有1.)1(~)1(222--n S n χσ;2.X 与2S 相互独立.定理三:设X 1,X 2,…,X n 是来自N (μ,σ2)的样本,样本均值和样本方差分别记为X ,2S ,则有)1(~--n t nS X μ.定理四:设X 1,X 2,…,X n 1 与Y 1,Y 2,…,Y n 2分别是来自N (μ1,σ12)和N (μ2,σ22)的样本,且相互独立.设这两个样本的样本均值和样本方差分别记为 X ,Y ,21S,22S,则有1.)1,1(~2122212221--n n F S S σσ.2.当σ12=σ22=σ2时,)2(~)()(21121121-++-----n n t n n S Y X w μμ,其中2)1()1(212222112-+-+-=n n S n S n S w,2w w S S =. 第七章 参数估计定义: 估计量:),,,(ˆ21n X X X θ,估计值:),,,(ˆ21nx x x θ,统称为估计. 矩估计法:令)(ll X E =μ=li n i l X n A 11=∑=(k l ,,2,1 =)(k 为未知数个数)联立方程组,求出估计θˆ. 设总体X 均值μ及方差σ2都存在,则有 X A ==1ˆμ,212212122)(11ˆX X n X X n A A i n i i n i -∑=-∑=-===σ. 最大似然估计法:似然函数:离散:);()(1θθi ni x p L =∏=或连续:);()(1θθi ni x f L =∏=,)(θL 化简可去掉与θ无关的因式项.θˆ即为)(θL 最大值,可由方程0)(d d=θθL 或0)(ln d d=θθL 求得. 当多个未知参数θ1,θ1,…,θk 时:可由方程组0d d =L i θ或0ln d d =L iθ(k i ,,2,1 =)求得. 最大似然估计的不变性:若u =u (θ)有单值反函数θ=θ(u ),则有)ˆ(ˆθu u=,其中θˆ为最大似然估计. 截尾样本取样: 定时截尾样本:抽样n 件产品,固定时间段t 0内记录产品个体失效时间(0≤t 1≤t 2≤…≤t m ≤t 0)和失效产品数量. 定数截尾样本:抽样n 件产品,固定失效产品数量数量m 记录产品个体失效时间(0≤t 1≤t 2≤…≤t m ).结尾样本最大似然估计: 定数截尾样本:设产品寿命服从指数分布X~e (θ),θ即产品平均寿命.产品t i 时失效概率P {t =t i }≈f (t i )d t i ,寿命超过t m 的概率θm t m et tF -=>}{,则)(}){()(1i mi mn m m nt P t t F CL =-∏>=θ,化简得)(1)(m t s m e L ---=θθθ,由0)(ln d d =θθL 得:mt s m )(ˆ=θ,其中s (t m )=t 1+t 2+…+t m +(n -m )t m ,称为实验总时间. 定时截尾样本:与定数结尾样本讨论类似有s (t 0)=t 1+t 2+…+t m +(n -m )t 0,)(01)(t s m e L ---=θθθ,mt s )(ˆ0=θ,. 无偏性: 估计量),,,(ˆ21nX X X θ的)ˆ(θE 存在且θθ=)ˆ(E ,则称θˆ是θ的无偏估计量. 有效性:),,,(ˆ211n X X X θ与),,,(ˆ212n X X X θ都是θ的无偏估计量,若)ˆ()ˆ(21θθD D ≤,则1ˆθ较2ˆθ有效.相合性: 设),,,(ˆ21nX X X θθ的估计量,若对于任意0>ε有1}|ˆ{|lim =<-∞→εθθP n ,则称θˆ是θ的相合估计量. 置信区间:αθθθ-≥<<1)},,,(),,,({2121n n X X X X X X P ,θ和θ分别为置信下限和置信上限,则),(θθ是θ的一个置信水平为α-1置信区间,α-1称为置信水平,10<<α.正态样本置信区间: 设X 1,X 2,…,X n 是来自总体X ~N (μ,σ2)的样本,则有μ的置信区间:枢轴量W W 分布 a ,b 不等式 置信水平 置信区间其中z α/2为上α分位点 θ置信区间的求解: 1.先求枢轴量:即函数W =W (X 1,X 2,…,X n ;θ),且函数W 的分布不依赖未知参数.如上讨论标注2.对于给定置信水平α-1,定出两常数a ,b 使P {a <W <b }=α-1,从而得到置信区间.(0-1)分布p 的区间估计:样本容量n >50时,⇒--∞→)1,0(~)1()(lim N p np np X n n {}⇒-≈<--αα1)1()(2z p np np X n P0)2()(222222<++-+X n p z X n p z n αα⇒若令22αz n a +=,)2(22αz X n b +-=,2X n c =,则有置信区间(a ac b b 2)4(2---,a ac b b 2)4(2-+-).单侧置信区间: 若αθθ-≥>1}{P 或αθθ-≥<1}{P ,称(θ,∞)或(∞-,θ)是θ的置信水平为α-1的单侧置信区间.正态总体均值、方差的置信区间与单侧置信限(置信水平为α-1)待估 其他 枢轴量W 的分布置信区间单侧置信限一个正态总体μσ2已知ασμz nX +=,ασμz nX -=μ σ2未知αμt n S X +=,αμt nSX -= σ2μ未知2122)1(αχσ--=S n ,222)1(αχσS n -=两个正态总体 μ1-μ2 σ12,σ22 已知μ1-μ2 σ12=σ22=σ2 未知σ12/σ22μ1,μ2 未知ασσ-=1222122211F S S ,ασσF S S 122212221=单个总体X ~N (μ,σ2),两个总体X ~N (μ1,σ12),Y ~N (μ2,σ22).第八章 假设实验定义: H 0:原假设或零假设,为理想结果假设;H 1:备择假设,原假设被拒绝后可供选择的假设. 第Ⅰ类错误:H 0实际为真时,却拒绝H 0.第Ⅱ类错误:H 0实际为假时,却接受H 0.显着性检验:只对犯第第Ⅰ类错误的概率加以控制,而不考虑第Ⅱ类错误的概率的检验.P {当H 0为真拒绝H 0}≤α,α称为显着水平.拒绝域:取值拒绝H 0.临界点:拒绝域边界.双边假设检验:H 0:θ=θ0,H 1:θ≠θ0.右边检验:H 0:θ≤θ0,H 1:θ>θ0.左边检验:H 0:θ≥θ0,H 1:θ<θ0.正态总体均值、方差的检验法(显着性水平为α)原假设H 0备择假设H 1检验统计量拒绝域 1 σ2已知μ≤μ0μ>μ0z ≥z α μ≥μ0 μ<μ0 z ≤-z α μ=μ0μ≠μ0|z |≥z α/22 σ2未知μ≤μ0μ>μ0t≥tα(n-1) μ≥μ0μ<μ0t≤-tα(n-1) μ=μ0μ≠μ0|t|≥tα/2(n-1)3 σ1,σ2已知μ1-μ2≤δμ1-μ2>δz≥zαμ1-μ2≥δμ1-μ2<δz≤-zαμ1-μ2=δμ1-μ2≠δ|z|≥zα/24 σ12=σ22=σ2未知μ1-μ2≤δμ1-μ2>δt≥tα(n1+n2-2)μ1-μ2≥δμ1-μ2<δt≤-tα(n1+n2-2)μ1-μ2=δμ1-μ2≠δ|t|≥tα/2(n1+n2-2)5 μ未知σ2≤σ02σ2>σ02χ2≥χα2(n-1)σ2≥σ02σ2<σ02χ2≤χ21-α(n-1)σ2=σ02σ2≠σ02χ2≥χ2α/2(n-1)或χ2≤χ21-α/2(n-1)6 μ1,μ2未知σ12≤σ22σ12>σ22F≥Fα(n1-1,n2-1)σ12≥σ22σ12<σ22F≤F1-α(n1-1,n2-1)σ12=σ22σ12≠σ22F≥Fα/2(n1-1,n2-1)或F≤F1-α/2(n1-1,n2-1)7成对数据μD≤0 μD>0 t≥tα(n-1)μD≥0 μD<0 t≤-tα(n-1)μD=0 μD≠0 |t|≥tα-2(n-1)检验方法选择:主要是逐对比较法(成对数据)跟两个正态总体均值差的检验的区别,如上表即7跟3、4的区别,成对数据指两样本X和Y之间存在一一对应关系,而3和4一般指X和Y相互对立,但针对同一实体.关系:置信区间与假设检验之间的关系:未知参数的置信水平为1-α的置信区间与显着水平为α的接受域相同.定义:施行特征函数(OC函数):β(θ)=Pθ(接受H0).功效函数:1-β(θ).功效:当θ*∈H1时,1-β(θ*)的值.。
概率论与数理统计笔记(重要公式)

r = A 中样本点数 / Ω 中样本点总数 n
= A 所包含的基本事件数 / 基本事件总数 条件概率:
对偶律: A B = A B , P ( AB ) 设 A, B 是两个事件, 且 P(B)>0, 称 P(A|B)= 为 贝叶斯公式: P( B) 在事件 B 发生条件下事件 A 发生的条件概率。显然, 当 P(A)>0 时,P(B|A)=
二项分布 X ~ B(n, p): 指数分布 X ~ E(λ) 若随机变量 X 只取两个可能值 0, 1, …, n, 而 X 的分布律为 e x x 0 若随机变量 X 的概率密度为 f ( x) k k nk pk =P {X= xk }= Cn p q , k=0, 1, 2, …, n, x0 0
设 X 为离散型随机变量, 可能取值为 x1, x2, …, xk, … 且 P 概率密度的性质: (1) f(x)≥0 {X= xk }= pk, k=1, 2, …, 则称{pk}为 X 的分布律 表格形式: f ( x)dx =1 (2) X x1, x2, …, xk, … b P p1, p2, …, pk, … (3) P{a<X≤b}= F(b)-F(a)= f ( x)dx , a≤b a {pk}性质: (4) 设 x 为 f(x)的连续点,则 F’(x)存在,且 (1) pk≥0, k=1, 2, … F’(x)= f(x) (2) pk =1 均匀分布 X ~ U (a, b) k 1 若随机变量 X 的概率密度为 在求离散型随机变量的分布律时,首先要找出其所有可能 1 , a≤x≤b 的取值,然后再求出每个值相应的概率 ba f(x) = 在实际应用中,有时还要求“X 满足某一条件”这样事件的 概率, 求法就是把满足条件的 xk 所对应的概率 pk 相加可得 0, 其他 则称 X 服从区间[a,b]上的均匀分布,其分布函数为 其分布函数 F(x) = pk xk x 0, x≤a 0-1 分布: xa F(x) = , a<x<b 若随机变量 X 只取两个可能值 0, 1,且 ba P {X=1}=p, P{X=0}=q 1, x≥b 其中 0<p<1, q=1-p, 则称 X 服从 0-1 分布. X 的分布律为 设 X ~ U (a, b), a≤c<d≤b,即[a,b] [c,d],则 X 0 1 d c P{c≤X≤d}= P q p ba
n维正态各分量的线性组合服从正态分布的一个证明

n维正态各分量的线性组合服从正态分布的一个证明熊德之【摘要】利用微积分和矩阵代数的基本知识,证明了n维正态随机变量各分量的线性组合一定服从正态分布的结论.【期刊名称】《武汉工程大学学报》【年(卷),期】2010(032)003【总页数】2页(P111-112)【关键词】n维正态分布;矩阵剖分;线性组合【作者】熊德之【作者单位】武汉工程大学理学院,智能机器人湖北省重点实验室,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】O211.3;O211.51 几个引理如果n维随机变量(x1,x2,…,xn)的密度函数为则称(x1,x2,…,xn)服从n维正态分布[1],记为X~Nn(μ,V).其中X=(x1,x2,…,xn)T,μ=(μ1,μ2,…,μn)T,V=(cov(xi,xj))n×n=(σij)n×n>0.引理1 设X~Nn(μ,V),V>0.将矩阵剖分[2]其中V11是r阶方阵. 如果V12=V21=0,则X(1)与X(2)相互独立,且X(i)~N(μ(i),Vii),i=1,2.证因所以上式等号右端第一个方括号内是r维正态分布的密度函数,即X(1)~Nr(μ(1),V11).同样有,X(2)~Nn-r(μ(2),V22).由于X的密度函数等于X(1)的密度函数与X(2)的密度函数的乘积,故X(1)与X(2)相互独立[3].引理2 设X~Nn(μ,V),V>0,A为n阶满秩矩阵,则Y=AX~Nn(Aμ,AVAT).证作满秩线性变换Y=AX,则Jacobi行列式且|A-1|的绝对值设Y的密度函数为g(y1,y2,…,yn),其分布函数G(y)=P{Y<y}=根据随机变量函数的分布和重积分换元法,有G(y)=P{Y<y}=P{AX<y}=dy1…dyn所以几乎处处有因此,Y~Nn(Aμ,AVAT)引理3 设X~Nn(μ,V),V>0.将矩阵剖分其中V11是r阶方阵. 则X(1)~Nr(μ(1),V11).证与引理1比较,引理3少了条件V12=V21=0.因V>0,所以V11>0,V22>0,令显然|C|≠0,由引理2,Y=CX~Nn(Cμ,CVCT). 这里由引理1,X(1)~Nr(μ(1),V11).2 定理及其证明定理设X~Nn(μ,V),V>0,A为r×n矩阵,R(A)=R,则Y=AX~Nr(Aμ,AVAT).证因A为r×n矩阵,R(A)=r,可将A补充n-r行[4],使之成为满秩方阵P,于是由引理2,Y=PX~Nn(Pμ,PVPT),记则 PX=,Pμ=,根据引理3,知AX~Nr(Aμ,AVAT).特别地,若A为非零行向量(k1,k2,…,kn),这时故x1,x2,…,xn的线性组合参考文献:[1]Richard A Johnson, Dean W Wichem.实用多元统计分析引论[M].陆璇,葛余博,译.4版. 北京:清华大学出版社,2001.[2]张尧庭,方开泰. 多元统计分析引论[M]. 北京:科学出版社,1982.[3]周概容. 概率论与数理统计[M]. 北京:高等教育出版社,1984.[4]张禾瑞,郝炳新. 高等代数[M]. 5版.北京:高等教育出版社,2007.。
14 二维正态分布·正态随机变量线性函数的分布·中心极限定理

14 二维正态分布·正态随机变量线性函数的分布·中心极限定理一、设二维随机变量),(Y X 服从二维正态分布,已知0)()(==Y E X E ,16)(=X D ,25)(=Y D ,并且12),cov(=Y X ,求),(Y X 的联合概率密度.解:已知0==y x μμ,416==x σ,525==y σ,53),cov(),(===y x Y X Y X r σσ.从而 2516)53(1122=-=-r ,5412=-r . 进一步按公式])())((2)([)1(21222222121),(y y y x y x x x y y x r x r y x e r y x f σμσσμμσμσπσ-+-------=,可得),(Y X 的联合概率密度为 )2550316((322522321),(y xy x e y x f +--=π.二、设随机变量X 与Y 独立,并且)1,0(~N X ,)2,1(~2N Y .求随机变量32+-=Y X Z 的概率密度.解:由题设,有0)(=X E ,1)(=X D ,1)(=Y E ,4)(=Y D .又根据关于数学期望的定理和方差的定理以及独立正态随机变量线性组合的分布,我们有2)3()()(2)32()(=+-=+-=E Y E X E Y X E Z E .8)3()()(4)32()(=++=+-=D Y D X D Y X D Z D .且)8,2())(,)((~N Z D Z E N Z =,故随机变量32+-=Y X Z 的概率密度为16)2(82)2(2241821)(--⨯--==z z Z e e z f ππ )(+∞<<-∞z .三、台机床分别加工生产轴与轴衬.设随机变量X (mm)表示轴的直径,随机变量Y (mm)表示轴衬的内径,已知)3.0,50(~2N X ,)4.0,52(~2N Y ,显然X 与Y 是独立的.如果轴衬的内径与轴的直径之差在3~1(mm)之间,则轴与轴衬可以配套使用.求任取一轴与一轴衬可以配套使用的概率.解:由题设,知随机变量X 与Y 是独立的,且)3.0,50(~2N X ,)4.0,52(~2N Y .设X Y Z -=根据独立正态随机变量线性组合的分布,我们有 )5.0,2()3.0)1(4.0,50)1(52(~2222N N Z =⨯-+⨯-+.根据题目假设,我们知道当31≤-=≤X Y Z 时,轴与轴衬可以配套使用.于是所求概率为1)2(2)2()2()25.022()5.0235.025.021()31(-Φ=-Φ-Φ=≤-≤-=-≤-≤-=≤≤Z P Z P Z P 9544.019772.02=-⨯=.四、100台车床彼此独立地工作着,每台车床的实际工作时间占全部工作时间的80%,求:(1) 任一时刻有70至86台车床在工作的概率;(2) 任一时刻有不少于80台车床在工作的概率.解:设ξ表示“任一时刻正在工作的车床数”,则)8.0,100(~B ξ.808.0100=⨯=ξE . 16)8.01(8.0100=-⨯⨯=ξD .(1))5.2()5.1()168070()168086()8670(1,01,01,01,0-Φ-Φ=-Φ--Φ≈<<ξP 927.019938.09332.0)]5.2(1[)5.1(1,01,0=-+=Φ--Φ=(2))16800()168080([1)800(1)80(1,01,0-Φ--Φ-≈<<-=≥ξξP P )20()0(2)20()0(11,01,01,01,0Φ-Φ-=-Φ+Φ-=5.015.02=--=.五、在一家保险公司里有10000人参加保险,每人每年付12元保险费.在一年内一个人死亡的概率为0.006,死亡时其家属可向保险公司领得1000元.问:(1) 保险公司亏本的可能性是多大?(2) 保险公司一年的利润不少于50000元的概率是多少?解:设X 表示“一年内死亡的人数”,则)006.0,10000(~B X .60006.010000=⨯=EX . 84.59)006.01(006.010000=-⨯⨯=DX .(1))84.596012084.596084.59600(1)1200(1)12100001000(-≤-≤--≈≤≤-=⨯>ξP X P X P 0)7.7(22)]7.7()7.7([11,01,01,0=-=---≈ΦΦΦ.即保险公司不可能亏本.(2))84.591084.596084.5960()700()5000010001210000(≤-≤-=≤≤=≥-⨯X P X P X P9032.01)756.7()293.1()756.7()293.1(≈-Φ+Φ=-Φ-Φ≈. 即保险公司一年利润不少于50000元的概率为9032.0.。
(NEW)中国科学技术大学管理学院《432统计学》[专业硕士]历年考研真题及详解
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目 录2012年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题2012年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题及详解2013年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题2013年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题及详解2014年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题2014年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题及详解2015年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题2015年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题及详解2016年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题2016年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题及详解2012年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题2012年中国科学技术大学管理学院432统计学[专业硕士]考研真题及详解一、单项选择题(本题包括1~10题,每小题3分,共30分)1.假设一个袋子中有黑色、白色和红色三种颜色的球,它们的比例为3:4:3,现每次有放回地从袋子随机摸出一个球,记下被摸出球的颜色,如此反复,则白球比黑球先被摸出的概率为( )。
A.3/7B.4/7C.4/10D.3/10【答案】B【解析】与每次取到的球是红色无关,所以此问题等价于袋中有黑色球:白色球=3:4,求第一次摸球摸到白色球的概率。
2.设A,B表示两个随机事件,若P(AB)=0,则事件A,B( )。
A.互斥B.不同时发生C.相互独立D.以上都不对【答案】D【解析】举例说明:取X=[-1,1],A=“x∈[-1,0]”,B=“x∈[0,1]”,则ABC三项均不正确。
3.投掷一枚硬币n次,若记其中正面和反面出现的次数分别为x和y,则x和y的相关系数为( )。
A.0B.0.5C.-1D.1【答案】C【解析】相关系数又称线性相关系数。
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1 ( 1 ) (.) .
3.小 结
正态分布的重要性质(定理2):两个或多个相互 独立的正态分布的线性组合仍是正态分布.
即 设X1,X2,…,Xn相互独立, 且 Xi ~ N( μi ,σi2 ), i=1,2,…,n,
则有 C1 X1 C2 X2 ... Cn Xn
~
N (C1 μ1
相互独立,求 P{ X Y }.
解
由定理2的注
X
i
9 1
X
i
~
N (2, 4), 9
Y
1 4
4
Yi
i 1
~
N (1, 1 ), 4
又由假设 X和Y 相独立,故知 X Y ~ N ( 1, ),
X Y ~ N (, )
P{ X Y } P{ X Y 0} P{ X Y 1 1 }
多是多少? 解 (1) 分别记3只电阻器的电阻为Y1,Y2,Y3,则有
Yi ~ N (6, 0.32 ), i 1,2,3,
Yi ~ N (6, 0.32 ), i 1,2,3, 且Y1,Y2,Y3相互独立,所以
Y1 Y2 Y3 ~ N (3 6, 3 0.32 ), 即 Y1 Y2 Y3 ~ N (18, 0.27),
独立.若活塞不能装入汽缸则需返工,求返工的概率.
解 按题意需求概率 P{X Y } P{ X Y 0},
由定理2知 X Y ~ N (41.5 40.5,0.42 0.32 ),
即
X Y ~ N (1,0.25),
P{ X Y 0} P{ X Y 1 1} (2)
0.5 0.5
故所求概率为
P{Y1
Y2
Y3
19}
P{ 3i1Yi
0.27
18
19 18} 0.27
1(
1) 0.27
1 (1.92)
1 0.9276 0.0274
(2) 分别记3只电阻器的电阻为Y1,Y2,Y3,则有
Yi ~ N (6, 2 ), i 1,2,3, 且Y1,Y2,Y3相互独立,所以 Y1 Y2 Y3 ~ N (, 3 2 ),
C22
...
Cnn , C12σ12
C22
2 2
...
C
n2
2 n
Hale Waihona Puke ).特别地,设X1,X2,…,Xn相互独立,且X1,X2,…,Xn 服从同一
分布N (, 2 ) 则有
X,
1
n
n i 1
X
i
是X1,X2,…,Xn 的算术平均值,
X ~ N ( μ, 2 n ),
或
X ~ N (0,1). n
作业 P111 2,8,9
按题意,需求 使得 P{Y1 Y2 Y3 19} .
P{ 3i1Yi 18 19 18} .
1 (
1 ) .,
(
1 ) . (.),
1 .,
.
例3 设X1,X2,…,X9相互独立且都服从 N (,),
Y1,Y2,Y3,Y4相互独立且都服从 N (,), 又设X 和Y
~
N (C1 μ1
C22
... Cnn , C12σ12
C
22
2 2
...
Cn2
2 n
).
注 (1) 教材上通过求概率密度的方法证明定理1有
些麻烦,另有其他证明方法较为简单(如求特征函
数法),有兴趣的同学可以自学.
(2) 如在定理2中取 C1 C2 ... Cn n ,可得 下面重要结论:
1. 有关定理
定理1 设 Y1 ~ N ( μ1 , σ12 ), Y2 ~ N ( μ2 , σ22 ), 且Y1,Y2相
互独立,则有
Y1 Y2
~
N
(
μ1
2
,
σ12
2 2
).
推广定理1有
定理2 设X1,X2,…,Xn相互独立, 且 Xi ~ N(μi ,σi2 ), i=1,2,…,n,则有
C1 X1 C2 X2 ... Cn Xn
设X1,X2,…,Xn相互独立,且X1,X2,…,Xn服从同
一分布N (, 2 )
平均值,则有
,
X
1 n
n i1
Xi
是X1,X2,…,Xn的算术
X ~ N ( μ, 2 n ),
或
X ~ N (0,1). n
2. 典型例题
例1 设内燃机汽缸的直径(以cm计)X ~ N (.,. ),
活塞的直径(以cm计)Y ~ N (40.5,0.32 ), 设X和Y相互
1 (2) 1 0.9772 0.0228
例2 一电路由3只独立工作的电阻串联而成, (1)已知电阻器的电阻(以欧计)Y ~ N (6,0.32 ), 求
电路的总电阻W超过19的概率; (2)设电阻器的电阻 Y ~ N (6, 2 ), 若求电路的
总电阻W 超过19的概率小于0.005,问要控制 至