概率统计笔记

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概率论与数理统计(二)笔记

概率论与数理统计(二)笔记 经济数学基础二(概率论与数理统计)课程教学大纲 一、课程教学目的与基本要求 概率论与数理统计是高等学校(专科)经济、管理类及计算机类专业最重要的基础理论课之一。本课程是我院经济、管理类及计算 机类专业继微积分课程之后的一门基础课。通过本课程的学习,使学生获得概率论与数理统计的基本知识和基本运算技能。教学中要贯彻“以应用为目的,以必需、够用为度”的原则,教学重点放在掌握概念,强化应用,培养技能上。通过各教学环节逐渐培养学生具有比较熟练的分析问题和解决问题的能力,并为专业课程的定量分析打下基础。 1.要正确理解以下概念: 随机试验,随机事件、概率的古典定义、事件的独立性、一元随机变量、分布函数、二元随机变量、联合分布及边缘分布、随机变量相互独立性、随机变量的数字特征、总体与样本、统计量、两类错误、回归的基本概念 2. 要掌握下列基本理论、基本定理和公式: 概率的基本性质。概率加法定理、乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式、贝努里概型。切比雪夫大数定律与贝努里大数定律、中心极限定理。常用的统计量的分布。参数估计的基本思想。小概率原理。 3.熟练掌握下列运算法则和方法: 事件的关系与运算。古典概型的概率计算。一元随机变量的分布函数、二元随机变量的边缘分布计算。标准正态分布表的查法。随机变量的数学期望、方差、协方差计算。 4.应用方面: 用数学期望、方差的概念及性质解决具体问题的计算。利用正态分布的理论解决具体问题。用区间估计正确解决实际问题,并能解释其结果。运用小概率原理,对具体问题做假设检验。用一元线性回归方程及相关性检验解决实际问题。 二、课程主要内容 第一章随机事件及其概率(10学时) 1. 理解随机试验、随机事件的概念,了解样本空间的概念,掌握事件的关系与运算并会能灵活表达。 2. 了解概率的统计定义,理解概率的古典定义,会计算简单的古典概率。 3. 了解概率的公理化定义。掌握概率的基本性质及概率加法定理。

概率论与数理统计复习笔记 (1)

概率论与数理统计复习 第一章 概率论的基本概念 一.基本概念 随机试验E:(1)可以在相同的条件下重复地进行;(2)每次试验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果;(3)进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现. 样本空间S: E 的所有可能结果组成的集合. 样本点(基本事件):E 的每个结果. 随机事件(事件):样本空间S 的子集. 必然事件(S):每次试验中一定发生的事件. 不可能事件(?):每次试验中一定不会发生的事件. 二. 事件间的关系和运算 ?(事件B 包含事件A )事件A 发生必然导致事件B 发生. ∪B (和事件)事件A 与B 至少有一个发生. 3. A ∩B=AB(积事件)事件A 与B 同时发生. 4. A-B(差事件)事件A 发生而B 不发生. 5. AB=? (A 与B 互不相容或互斥)事件A 与B 不能同时发生. 6. AB=?且A ∪B=S (A 与B 互为逆事件或对立事件)表示一次试验中A 与B 必有一个且仅有一个发生. B=A, A=B . 运算规则 交换律 结合律 分配律 德?摩根律 B A B A I Y = B A B A Y I = 三. 概率的定义与性质 1.定义 对于E 的每一事件A 赋予一个实数,记为P(A),称为事件A 的概率. (1)非负性 P(A)≥0 ; (2)归一性或规范性 P(S)=1 ; (3)可列可加性 对于两两互不相容的事件A 1,A 2,…(A i A j =φ, i ≠j, i,j=1,2,…), P(A 1∪A 2∪…)=P( A 1)+P(A 2)+… 2.性质 (1) P(?) = 0 , 注意: A 为不可能事件 P(A)=0 . (2)有限可加性 对于n 个两两互不相容的事件A 1,A 2,…,A n ,

《概率论与数理统计》实验报告答案

《概率论与数理统计》实验报告 学生姓名李樟取 学生班级计算机122 学生学号201205070621 指导教师吴志松 学年学期2013-2014学年第1学期

实验报告一 成绩 日期 年 月 日 实验名称 单个正态总体参数的区间估计 实验性质 综合性 实验目的及要求 1.了解【活动表】的编制方法; 2.掌握【单个正态总体均值Z 估计活动表】的使用方法; 3.掌握【单个正态总体均值t 估计活动表】的使用方法; 4.掌握【单个正态总体方差卡方估计活动表】的使用方法; 5.掌握单个正态总体参数的区间估计方法. 实验原理 利用【Excel 】中提供的统计函数【NORMISINV 】和平方根函数【SQRT 】,编制【单个正态总体均值Z 估计活动表】,在【单个正态总体均值Z 估计活动表】中,只要分别引用或输入【置信水平】、【样本容量】、【样本均值】、【总体标准差】的具体值,就可以得到相应的统计分析结果。 1设总体2~(,)X N μσ,其中2σ已知,12,,,n X X X L 为来自X 的一个样本,12,,,n x x x L 为 样本的观测值 于是得到μ的置信水平为1-α 的置信区间为 利用【Excel 】中提供的统计函数【TINV 】和平方根函数【SQRT 】,编制【单个正态总体均值t 估计活动表】,在【单个正态总体均值t 估计活动表】中,只要分别引用或输入【置信水平】、【样本容量】、【样本均值】、【样本标准差】的具体值,就可以得到相应的统计分析结果。 2.设总体2~(,)X N μσ,其中2 σ未知,12,,,n X X X L 为来自X 的一个样本,12,,,n x x x L 为样本的观测值 整理得 /2/21X z X z n n P αασαμσ? ?=-??? ?-<<+/2||1/X U z P n ασμα????==-??????-

概率论与数理统计知识点总结详细

概率论与数理统计知识点 总结详细 Newly compiled on November 23, 2020

《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 ???=??)( 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

概率论与数理统计期末考试试题及解答

概率论与数理统计期末考 试试题及解答 Prepared on 24 November 2020

一、填空题(每小题3分,共15分) 1.设事件B A ,仅发生一个的概率为,且5.0)()(=+B P A P ,则B A ,至少有一个不发生的概率为__________. 答案: 解: 即 所以 9.0)(1)()(=-==AB P AB P B A P . 2.设随机变量X 服从泊松分布,且)2(4)1(==≤X P X P ,则 ==)3(X P ______. 答案: 解答: 由 )2(4)1(==≤X P X P 知 λλλλλ---=+e e e 22 即 0122=--λλ 解得 1=λ,故 3.设随机变量X 在区间)2,0(上服从均匀分布,则随机变量2X Y =在区间) 4,0(内的概率密度为=)(y f Y _________. 答案: 解答:设Y 的分布函数为(),Y F y X 的分布函数为()X F x ,密度为()X f x 则 因为~(0,2)X U ,所以(0X F = ,即()Y X F y F = 故 另解 在(0,2)上函数2y x = 严格单调,反函数为()h y =所以 4.设随机变量Y X ,相互独立,且均服从参数为λ的指数分布,2)1(-=>e X P ,则=λ_________,}1),{min(≤Y X P =_________. 答案:2λ=,-4{min(,)1}1e P X Y ≤=- 解答: 2(1)1(1)P X P X e e λ-->=-≤==,故 2λ= 41e -=-. 5.设总体X 的概率密度为 ?????<<+=其它, 0, 10,)1()(x x x f θ θ 1->θ. n X X X ,,,21 是来自X 的样本,则未知参数θ的极大似然估计量为_________. 答案: 解答: 似然函数为 解似然方程得θ的极大似然估计为

概率论与数理统计实验报告

概率论与数理统计 实验报告 概率论部分实验二 《正态分布综合实验》

实验名称:正态分布综合实验 实验目的:通过本次实验,了解Matlab在概率与数理统计领域的应用,学会用matlab做概率密度曲线,概率分布曲线,直方图,累计百分比曲线等简单应用;同时加深对正态分布的认识,以更好得应用之。 实验内容: 实验分析: 本次实验主要需要运用一些matlab函数,如正态分布随机数发生器normrnd函数、绘制直方图函数hist函数、正态分布密度函数图形绘制函数normpdf函数、正态分布分步函数图形绘制函数normcdf等;同时,考虑到本次实验重复性明显,如,分别生成100,1000,10000个服从正态分布的随机数,进行相同的实验操作,故通过数组和循环可以简化整个实验的操作流程,因此,本次实验程序中要设置数组和循环变量。 实验过程: 1.直方图与累计百分比曲线 1)实验程序 m=[100,1000,10000]; 产生随机数的个数 n=[2,1,0.5]; 组距 for j=1:3 for k=1:3 x=normrnd(6,1,m(j),1); 生成期望为6,方差为1的m(j)个 正态分布随机数

a=min(x); a为生成随机数的最小值 b=max(x); b为生成随机数的最大值 c=(b-a)/n(k); c为按n(k)组距应该分成的组数 subplot(1,2,1); 图形窗口分两份 hist(x,c);xlabel('频数分布图'); 在第一份里绘制频数直方图 yy=hist(x,c)/1000; yy为各个分组的频率 s=[]; s(1)=yy(1); for i=2:length(yy) s(i)=s(i-1)+yy(i); end s[]数组存储累计百分比 x=linspace(a,b,c); subplot(1,2,2); 在第二个图形位置绘制累计百分 比曲线 plot(x,s,x,s);xlabel('累积百分比曲线'); grid on; 加网格 figure; 另行开辟图形窗口,为下一个循 环做准备 end end 2)实验结论及过程截图 实验结果以图像形式展示,以下分别为产生100,1000,10000个正态分布随机数,组距分别为2,1,0.5的频数分布直方图和累积百分比曲线,从实验结果看来,随着产生随机数的数目增多,组距减小,累计直方图逐渐逼近正态分布密度函数图像,累计百分比逐渐逼近正态分布分布函数图像。

概率论与数理统计必考大题解题索引

概率论与数理统计必考大题解题索引 编制:王健 审核: 题型一:古典概型:全概率公式和贝叶斯公式的应用。 【相关公式】 全概率公式: ()()()()()() n 1122S P()=|()||()() (|)() =()(|)()(|). i n n E S A E B A P A B P B P A B P B P A B P B P AB P B A P A P A P A B P B P A B P B +++= =+12设实验的样本空间为,为的事件,B ,B ,……,B 为的划分,且>0,则有: P ?…其中有:。特别地:当n 2时,有: 贝叶斯公式: ()()i 1 00(1,2,,),()(|)() (|)()(|)() =()(|)() (|)()(|)()(|)() i i i i n i i j E S A E A P B i n P B A P A B P B P B A P A P A B P B P AB P A B P B P B A P A P A B P B P A B P B =>>===== +∑12n 设实验的样本空间为。为的事件,B ,B ,……,B 为S 的一个划分,且P ,……则有:特别地: 当n 2时,有: 【相关例题】 1.三家工厂生产同一批产品,各工厂的产量分别占总产量的40%、25%、35%,其产品的不合格率依次为0.05、0.04、和0.02。现从出厂的产品中任取一件,求: (1)恰好取到不合格品的概率; (2)若已知取到的是不合格品,它是第二家工厂生产的概率。 解:设事件 表示:“取到的产品是不合格品”;事件i A 表示:“取到的产品是第i 家工 厂生产的”(i =123,,)。 则Ω== 3 1i i A ,且P A i ()>0,321A A A 、、两两互不相容,由全概率公式得 (1)∑=?=3 1 )|()()(i i i A A P A P A P 1000/37100 210035100410025100510040=?+?+?=

概率论与数理统计实验报告

概率论与数理统计实验报告 一、实验目的 1.学会用matlab求密度函数与分布函数 2.熟悉matlab中用于描述性统计的基本操作与命令 3.学会matlab进行参数估计与假设检验的基本命令与操作 二、实验步骤与结果 概率论部分: 实验名称:各种分布的密度函数与分布函数 实验内容: 1.选择三种常见随机变量的分布,计算它们的方差与期望<参数自己设 定)。 2.向空中抛硬币100次,落下为正面的概率为0.5,。记正面向上的次数 为x, (1)计算x=45和x<45的概率, (2)给出随机数x的概率累积分布图像和概率密度图像。 3.比较t(10>分布和标准正态分布的图像<要求写出程序并作图)。 程序: 1.计算三种随机变量分布的方差与期望 [m0,v0]=binostat(10,0.3> %二项分布,取n=10,p=0.3 [m1,v1]=poisstat(5> %泊松分布,取lambda=5 [m2,v2]=normstat(1,0.12> %正态分布,取u=1,sigma=0.12 计算结果: m0 =3 v0 =2.1000 m1 =5 v1 =5 m2 =1 v2 =0.0144 2.计算x=45和x<45的概率,并绘图 Px=binopdf(45,100,0.5> %x=45的概率 Fx=binocdf(45,100,0.5> %x<45的概率 x=1:100。 p1=binopdf(x,100,0.5>。 p2=binocdf(x,100,0.5>。 subplot(2,1,1>

plot(x,p1> title('概率密度图像'> subplot(2,1,2> plot(x,p2> title('概率累积分布图像'> 结果: Px =0.0485 Fx =0.1841 3.t(10>分布与标准正态分布的图像 subplot(2,1,1> ezplot('1/sqrt(2*pi>*exp(-1/2*x^2>',[-6,6]> title('标准正态分布概率密度曲线图'> subplot(2,1,2> ezplot('gamma((10+1>/2>/(sqrt(10*pi>*gamma(10/2>>*(1+x^2/10>^(-(10+1>/2>',[-6,6]>。b5E2RGbCAP title('t(10>分布概率密度曲线图'> 结果:

《概率论与数理统计》笔记

《概率论和数理统计》笔记 一、课程导读 “概率论和数理统计”是研究随机现象的规律性的一门学科 在自然界,在人们的实践活动中,所遇到的现象一般可以分为两类: 确定性现象随机现象 确定性现象 在一定的条件下,必然会出现某种确定的结果.例如,向上抛一枚硬币,由于受到地心引力的作用,硬币上升到某一高度后必定会下落.我们把这类现象称为确定性现象(或必然现象).同样,任何物体没有受到外力作用时,必定保持其原有的静止或等速运动状态;导线通电后,必定会发热;等等也都是确定性现象. 随机现象 在一定的条件下,可能会出现各种不同的结果,也就是说,在完全相同的条件下,进行一系列观测或实验,却未必出现相同的结果.例如,抛掷一枚硬币,当硬币落在地面上时,可能是正面(有国徽的一面)朝上,也可能是反面朝上,在硬币落地前我们不能预知究竟哪一面朝上.我们把这类现象称为随机现象(或偶然现象).同样,自动机床加工制造一个零件,可能是合格品,也可能是不合格品;射击运

动员一次射击,可能击中10环,也可能击中9环8环……甚至脱靶;等等也都是随机现象. 统计规律性 对随机现象,从表面上看,由于人们事先不能知道会出现哪一种结果,似乎是不可捉摸的;其实不然.人们通过实践观察到并且证明了,在相同的条件下,对随机现象进行大量的重复试验(观测),其结果总能呈现出某种规律性.例如,多次重复抛一枚硬币,正面 朝上和反面朝上的次数几乎相等;对某个靶进行多次射击,虽然各次弹着点不完全相同,但这些点却按一定的规律分布;等等.我们把随机现象的这种规律性称为统计规律性. ●使用例子 摸球游戏中谁是真正的赢家 在街头巷尾常见一类“摸球游戏”.游戏是这样的:一袋中装有16个大小、形状相同,光滑程度一致的玻璃球.其中8个红色、8个白色.游戏者从中一次摸出8个,8个球中.当红白两种颜色出现以下比数时.摸球者可得到相应的“奖励”或“处罚”: 结果(比数) A (8:0) B (7:1) C (6:2) D (5:3) E (4:4) 奖金(元)10 1 0.5 0.2 -2 注:表中“-2”表示受罚2元

概率论与数理统计试题与答案

概率论与数理统计试题 与答案 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

概率论与数理统计试题与答案(2012-2013-1) 概率统计模拟题一 一、填空题(本题满分18分,每题3分) 1、设,3.0)(,7.0)(=-=B A P A P 则)(AB P = 。 2、设随机变量p)B(3,~Y p),B(2,~X ,若9 5 )1(= ≥X p ,则=≥)1(Y p 。 3、设X 与Y 相互独立,1,2==DY DX ,则=+-)543(Y X D 。 4、设随机变量X 的方差为2,则根据契比雪夫不等式有≤≥}2EX -X {P 。 5、设)X ,,X ,(X n 21 为来自总体)10(2 χ的样本,则统计量∑==n 1 i i X Y 服从 分布。 6、设正态总体),(2σμN ,2σ未知,则μ的置信度为α-1的置信区间的长度 =L 。(按下侧分位数) 二、选择题(本题满分15分,每题3分) 1、 若A 与自身独立,则( ) (A)0)(=A P ; (B) 1)(=A P ;(C) 1)(0<

《概率论与数理统计》笔记(考研特别版)

《概率论与数理统计》笔记(考研版) 一、课程导读 “概率论与数理统计”是研究随机现象的规律性的一门学科 统计规律性 对随机现象,从表面上看,由于人们事先不能知道会出现哪一种结果,似乎是不可捉摸的;其实不然.人们通过实践观察到并且证明了,在相同的条件下,对随机现象进行大量的重复试验(观测),其结果总能呈现出某种规律性.例如,多次重复抛一枚硬币,正面 朝上和反面朝上的次数几乎相等;对某个靶进行多次射击,虽然各次弹着点不完全相同,但这些点却按一定的规律分布;等等.我们把随机现象的这种规律性称为统计规律性. 应用例子 摸球游戏中谁是真正的赢家 在街头巷尾常见一类“摸球游戏”.游戏是这样的:一袋中装有16个大小、形状相同,光滑程度一致的玻璃球.其中8个红色、8个白色.游戏者从中一次摸出8个,8个球中.当红白两种颜色出现以下比数时.摸球者可得到相应的“奖励”或“处罚”:

注:表中“-2”表示受罚2元 解: 此游戏(实为赌博),从表面上看非常有吸引力,5种可能出现的结果.有4种可得奖.且最高奖达10元.而只有一种情况受罚.罚金只是2元.因此就吸引了许多人特别是好奇的青少年参加.结果却是受罚的多,何以如此呢?其实.这就是概率知识的具体应用:现在是从16个球中任取8个.所有可能的取法为816C 种.即基本事件总数有限.又因为是任意抽取.保证了等可能性.是典型的古典概型问题.由古典概率计算公式.很容易得到上述5种结果.其对应的概率分别是: 38070487301218000994600001554048 4838 582868 187 8 .C C C P(E); .C C 2C P(D); .C C 2C P(C);.C C 2C P(B); .C 2 P(A)8 168168 16 8 168 16========== 假设进行了1000次摸球试验, 5种情况平均出现的次数分别为:0、10、122、487、381次,经营游戏者预期可得 2×381-(10×0+1×10+0.5×122+0.2×487) =593.6(元). 这个例子的结论可能会使我们大吃一惊,然而正是在这一惊之中.获得了对古典概率更具体、更生动的知识. 戏院设座问题

概率论与数理统计笔记

第一章 概率论的基本概念 1 随机试验 1.对随机现象的观察、记录、试验统称为随机试验. 2.随机试验E 的所有结果构成的集合称为E 的样本空间,记为{}S e =, 称S 中的元素e 为基本事件或样本点. 3.可以在相同的条件下进行相同的实验;每次实验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果;进行一次试验之前不能确定哪一个结果会实现. 2.样本空间、随机事件 1.对于随机试验,尽管在每次试验之前不能预知试验结果,但试验的所有可能结果组成的集合是已知的.我们将随机试验E 的所有可能结果组成的集合称为E 的样本空间,记为S 样本空间的元素,即E 的每个结果称为样本点. 2.一般我们称S 的子集A 为E 的随机事件A ,当且仅当A 所包含的一个样本点发生称事件A 发生.如果将S 亦视作事件,则每次试验S 总是发生,故又称S 为必然事件。为方便起见,记φ为不可能事件,φ不包含任何样本点. 3.若A B ?,则称事件B 包含事件A ,这指的是事件A 发生必导致事件的发生。若A B ?且B A ?,即A B =,则称事件A 与事件B 相等.

, 4.和事件{}A B x x A x A A B =∈∈或:与至少有一发生. 5.当AB φ=时,称事件A 与B 不相容的,或互斥的.这指事件A 与事件 B 不能同时发生.基本事件是两两互不相容的. ,{ ,{ ,,A A S A A S A A A B AA AB ===? =? 的逆事件记为若则称互逆,互斥. 6. ,A B A B A B AB 当且仅当同时发生时,事件发生.也记作. ,A B A B A B AB 当且仅当同时发生时,事件发生,也记作. 7. 事件 A 的对立事件:设 A 表示事件 “A 出现”, 则“事件 A 不出现”称为事件 A 的对立事件或逆事件. 事件间的运算规律:,,, A B C 设为事件则有 ,A B B A AB BA ==(1)交换律: ()(),A B C A B C =(2)结合律:()()AB C A BC = ()()()A B C A C B C AC BC ==(3)分配律: ,de Morgan A B A B A B A B ==(4)律: ^ 3.频率和概率 1.记()A n n f A n = ()A n A f A A n --其中n 发生的次数(频数);n 总试验次数. 称为在这次试验中发生的频率. 频率 反映了事件A 发生的频繁程度. 2.频率的性质: ()n f A

概率论与数理统计数学实验

概率论与数理统计数学实验 目录 实验一几个重要的概率分布的MATLAB实现 p2-3 实验二数据的统计描述和分析 p4-8 实验三参数估计 p9-11 实验四假设检验 p12-14 实验五方差分析 p15-17 实验六回归分析 p18-27

实验一 几个重要的概率分布的MATLAB 实现 实验目的 (1) 学习MATLAB 软件与概率有关的各种计算方法 (2) 会用MATLAB 软件生成几种常见分布的随机数 (3) 通过实验加深对概率密度,分布函数和分位数的理解 Matlab 统计工具箱中提供了约20种概率分布,对每一种分布提供了5种运算功能,下表给出了常见8种分布对应的Matlab 命令字符,表2给出了每一种运算功能所对应的Matlab 命令字符。当需要某一分布的某类运算功能时,将分布字符与功能字符连接起来,就得到所要的命令。 例1 求正态分布()2,1-N ,在x=1.2处的概率密度。 解:在MATLAB 命令窗口中输入: normpdf(1.2,-1,2) 结果为: 0.1089 例2 求泊松分布()3P ,在k=5,6,7处的概率。 解:在MATLAB 命令窗口中输入: poisspdf([5 6 7],3) 结果为: 0.1008 0.0504 0.0216 例3 设X 服从均匀分布()3,1U ,计算{}225P X .-<<。 解:在MATLAB 命令窗口中输入: unifcdf(2.5,1,3)-unifcdf(-2,1,3) 结果为: 0.75000

例4 求概率995.0=α的正态分布()2,1N 的分位数αX 。 解:在MATLAB 命令窗口中输入: norminv(0.995,1,2) 结果为: 6.1517 例5 求t 分布()10t 的期望和方差。 解:在MATLAB 命令窗口中输入: [m,v]=tstat(10) m = 0 v = 1.2500 例6 生成一个2*3阶正态分布的随机矩阵。其中,第一行3个数分别服从均值为1,2,3;第二行3个数分别服从均值为4,5,6,且标准差均为0.1的正态分布。 解:在MATLAB 命令窗口中输入: A=normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3) A = 1.1189 2.0327 2.9813 3.9962 5.0175 6.0726 例7 生成一个2*3阶服从均匀分布()3,1U 的随机矩阵。 解:在MATLAB 命令窗口中输入: B=unifrnd(1,3,2,3) B = 1.8205 1.1158 2.6263 2.7873 1.7057 1.0197 注:对于标准正态分布,可用命令randn(m,n);对于均匀分布()1,0U ,可用命令rand(m,n)。

概率论与数理统计考试试卷与答案

0506 一.填空题(每空题2分,共计60 分) 1、A、B 是两个随机事件,已知p(A) 0.4,P(B) 0.5,p(AB) 0.3 ,则p(A B) 0.6 , p(A -B) 0.1 ,P(A B)= 0.4 , p(A B) 0.6。 2、一个袋子中有大小相同的红球6只、黑球4只。(1)从中不放回地任取2 只,则第一次、第二次取红色球的概率为:1/3 。(2)若有放回地任取 2 只,则第一次、第二次取红色球的概率为:9/25 。( 3)若第一次取一只球观查球颜色后,追加一只与其颜色相同的球一并放入袋中后,再取第二只,则第一次、第二次取红色球的概率为:21/55 。 3、设随机变量X 服从B(2,0.5)的二项分布,则p X 1 0.75, Y 服从二项分 布B(98, 0.5), X 与Y 相互独立, 则X+Y 服从B(100,0.5),E(X+Y)= 50 , 方差D(X+Y)= 25 。 4、甲、乙两个工厂生产同一种零件,设甲厂、乙厂的次品率分别为0.1、 0.15.现从由甲厂、乙厂的产品分别占60%、40%的一批产品中随机抽取 一件。 ( 1)抽到次品的概率为:0.12 。 2)若发现该件是次品,则该次品为甲厂生产的概率为:0.5 6、若随机变量X ~N(2,4)且(1) 0.8413 ,(2) 0.9772 ,则P{ 2 X 4} 0.815 , Y 2X 1,则Y ~ N( 5 ,16 )。

7、随机变量X、Y 的数学期望E(X)= -1,E(Y)=2, 方差D(X)=1 ,D(Y)=2, 且 X、Y 相互独立,则:E(2X Y) - 4 ,D(2X Y) 6 。 8、设D(X) 25 ,D( Y) 1,Cov( X ,Y) 2,则D(X Y) 30 9、设X1, , X 26是总体N (8,16)的容量为26 的样本,X 为样本均值,S2为样本方 差。则:X~N(8 ,8/13 ),25S2 ~ 2(25),X 8 ~ t(25)。 16 s/ 25 10、假设检验时,易犯两类错误,第一类错误是:”弃真” ,即H0 为真时拒绝H0, 第二类错误是:“取伪”错误。一般情况下,要减少一类错误的概率,必然增大另一类错误的概率。如果只对犯第一类错误的概率加以控制,使之

概率论和数理统计知识点总结(超详细版)

《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

概率论与数理统计试题库及答案(考试必做)[1]

<概率论>试题 一、填空题 1.设 A 、B 、C 是三个随机事件。试用 A 、B 、C 分别表示事件 1)A 、B 、C 至少有一个发生 2)A 、B 、C 中恰有一个发生 3)A 、B 、C 不多于一个发生 2.设 A 、B 为随机事件, P (A)=0.5,P(B)=0.6,P(B A)=0.8。则P(B )A = 3.若事件A 和事件B 相互独立, P()=,A αP(B)=0.3,P(A B)=0.7, 则α= 4. 将C,C,E,E,I,N,S 等7个字母随机的排成一行,那末恰好排成英文单词SCIENCE 的概率为 5. 甲、乙两人独立的对同一目标射击一次,其命中率分别为0.6和0.5,现已知目标被命中,则它是甲射中的概率为 6.设离散型随机变量X 分布律为{}5(1/2)(1,2,)k P X k A k ===???则 A=______________ 7. 已知随机变量X 的密度为()f x =? ? ?<<+其它,01 0,x b ax ,且{1/2}5/8P x >=,则 a =________ b =________ 8. 设X ~2(2,)N σ,且{24}0.3P x <<=,则{0}P x <= _________ 9. 一射手对同一目标独立地进行四次射击,若至少命中一次的概率为80 81 ,则该射手的命中率为_________ 10.若随机变量ξ在(1,6)上服从均匀分布,则方程x 2 +ξx+1=0有实根的概率是 11.设3{0,0}7P X Y ≥≥= ,4 {0}{0}7 P X P Y ≥=≥=,则{max{,}0}P X Y ≥= 12.用(,X Y )的联合分布函数F (x,y )表示P{a b,c}X Y ≤≤<= 13.用(,X Y )的联合分布函数F (x,y )表示P{X a,b}Y <<=

概率论与数理统计整理(一二章)

一、随机事件和概率 考试内容:随机事件(可能发生可能不发生的事情)与样本空间(包括所有的样本点) 事件的关系(包含相等和积差互斥对立)与运算(交换分配结合德摸根对差事件文氏图) 完全事件组(所有基本事件的集合) 概率的概念概率的基本性质(非负性规范性可列可加性) 古典型概率几何型概率条件概率概率的基本公式事件的独立性独立重复试验 考试要求:1.了解样本空间(基本事件空间)的概念,理解随机事件的概念,掌握事件的关系与运算.2.理解概率、条件概率的概念,掌握概率的基本性质,会计算古典型概率和几何型概率(弄清几何意义),掌握概率的加法公式(PAUB=PA+PB--PAB)、减法公式(P(A--B)=PA--PAB)、乘法公式(PAB=PA*PB|A)、全概率公式(关键是对S进行正确的划分),以及贝叶斯公式.3.理解事件的独立性(PAB=PA*PB)的概念,掌握用事件独立性进行概率计算;理解独立重复试验的概念,掌握计算有关事件概率的方法.整理重点: 1. 随机事件:可能发生也可能给不发生的事件。0<概率<1。 2. 样本空间:实验中的结果的每一个可能发生的事件叫做实验的样本点,实验的所有样本点构成 的集合叫做样本空间,大写字母S表示。 3. 事件的关系:(1)包含:事件A发生必然导致事件B发生,称事件B包含事件A。(2)相等: 事件A包含事件B且事件B包含事件A。(3)和:事件的并,记为A∪B。(4)差:A-B称为A 与B的差,A发生而B不发生,A-B=A-AB。(5)积:事件的交,事件A与B都发生,记为AB 或A∩B。(6)互斥:事件A与事件B不能同时发生,AB=空集。(7)对立:A∪B=S。 4. 集合的运算:(1)交换律:A∪B=B∪A AB=BA (2结合律:(A∪B)∪C=A∪(B∪C) (AB)C=A(B C)(3)分配率:A (B∪C)=AB∪AC A∪(BC)=(A∪B)(A∪C) (4)德*摩根定律 5. 完全事件组:如果n个事件中至少有一个事件一定发生,则称这n个事件构成完全事件组(特 别地:互不相容的完全事件组)。 6. 概率的概念:用来表示随机事件发生的可能性大小的数,称为随机事件的概率。 7. 概率的基本性质:(1)非负性:任意随机事件的是介于0和1之间的,0《P(A)《1。(2)规范 性:P(S)=1。(3)可列可加性:基本事件两两不相容。 8.古典型概率:如果E是一个等可能概型,且它的样本空间S只有有限个样本点,则称E为古典 概型。等可能概型。)P(A)=M/N M为随机事件A中所含有的基本事件数,N为基本事件的总数。 9. 几何型概率:假设试验的基本事件有无穷多个,但可以用某些几何特征来表示总和,设为D, 并且其中一部分,即随机事件A所包含的基本事件数也可以用同样的几何特征来表示,设为d,则随机事件的概率为P(A)=d/D。 10. 条件概率:在基本事件B已经发生的情况下。基本事件A发生的概率。P(A|B)=P(AB)/P(B)(B 中A发生的情况只有AB部分)。 11.概率的基本性质:(1)两个互不相容事件的并的概率,等于着两个事件概率的和,即 P(A+B)=P(A)+P(B)。(2)有限个互不相容的并的概率,等于这些事件概率的和,即P(∑A) =∑P(A)。→对立事件的概率的和等于1。(3)任意两个事件的并的概率等于这两个事件的 概率的和减去这两个事件的交的概率,即P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)。→对于任意三个事件 A,B,C,有P(A∪B∪C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(AC)-P(BC)-P(ABC)。(4)设事件B的概率 P(B)>0,则在事件B已发生的情况下,事件A的条件概率等于事件AB的概率除以事件B的概 率所得的商,即P(A|B)=P(AB)/P(B)。→有限个事件的交的概率等于这些事件的概率的乘积, 其中每一事件的概率是在它前面的一切事件都已经发生的条件下的条件概率,即 P(A1A2A3…Ai)=P(A1)P(A1|A2)P(A2|A1A2)…P(Ai|A1A2A3Ai-1) 。 12. 全概率公式与贝叶斯公式:(1)若基本事件两两不相容,且B1∪B2∪B3∪…. ∪Bn=S,则称 B1,B2,B3,….,Bn为S的一个划分。(2)设事件A当且仅当互不相容的基本事件中至少有一

概率论与数理统计知识点(打印版)

概率论与数理统计知识点 概率论与数理统计初步主要考查考生对研究随机现象规律性的 基本概念、基本理论和基本方法的理解,以及运用概率统计方 法分析和解决实际问题的能力。 随机事件和概率考查的主要内容有: (1)事件之间的关系与运算,以及利用它们进行概率计算; (2)概率的定义及性质,利用概率的性质计算一些事件的概率; (3)古典概型与几何概型; (4)利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝 叶斯公式计算概率; (5)事件独立性的概念,利用独立性计算事件的概率; (6)独立重复试验,伯努利概型及有关事件概率的计算。 要求考生理解基本概念,会分析事件的结构,正确运用公式, 掌握一些技巧,熟练地计算概率。 随机变量及概率分布考查的主要内容有: (1)利用分布函数、概率分布或概率密度的定义和性质进行计算; (2)掌握一些重要的随机变量的分布及性质,主要的有:(0-1)分布、二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布、均匀分布、指数分布和正态分布,会进行有关事件概率的计算; (3)会求随机变量的函数的分布。 (4)求两个随机变量的简单函数的分布,特别是两个独立随机变 量的和的分布。 要求考生熟练掌握有关分布函数、边缘分布和条件分布的计算,掌握有关判断独立性的方法并进行有关的计算,会求两个随机 变量函数的分布。 随机变量的数字特征考查的主要内容有: (1)数学期望、方差的定义、性质和计算; (2)常用随机变量的数学期望和方差; (3)计算一些随机变量函数的数学期望和方差; (4)协方差、相关系数和矩的定义、性质和计算; 要求考生熟练掌握数学期望、方差的定义、性质和计算,掌握 由给出的试验确定随机变量的分布,再计算有关的数字的特征 的方法,会计算协方差、相关系数和矩,掌握判断两个随机变 量不相关的方法。 大数定律和中心限定理考查的主要内容有: (1)切比雪夫不等式;(2)大数定律;(3)中心极限定理。 要求考生会用切比雪夫不等式证明有关不等式,会利用中心极 限理进行有关事件概率的近似计算。 数理统计的基本概念考查的主要内容有: (1)样本均值、样本方差和样本矩的概念、性质及计算;(2)χ2分布、t分布和F分布的定义、性质及分位数; (3)推导某些统计量的(特别是正态总体的某些统计量)的分布及计算有关的概率。 要求考生熟练掌握样本均值、样本方差的性质和计算,会根据χ2分布、 t分布和 F分布的定义和性质推导有关正态总体某些统计的计量的分布。 参数估计考查的主要内容有: (1)求参数的矩估计、极大似然估计; (2)判断估计量的无偏性、有效性、一致性; (3)求正态总体参数的置信区间。 要求考生熟练地求得参数的矩估计、极大似然估计并判断无偏性,会求正态总体参数的置信区间。 假设检验考查的显著的主要内容有: (1)正态总体参数的显著性检验; (2)总体分布假设的χ2检验。 要求考生会进行正态总体参数的显著性检验和总体分布假设的χ2检验。 常有的题型有:填空题、选择题、计算题和证明题,试题的主要类型有: (1)确定事件间的关系,进行事件的运算; (2)利用事件的关系进行概率计算; (3)利用概率的性质证明概率等式或计算概率; (4)有关古典概型、几何概型的概率计算; (5)利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式计算概率; (6)有关事件独立性的证明和计算概率; (7)有关独重复试验及伯努利概率型的计算; (8)利用随机变量的分布函数、概率分布和概率密度的定义、性质确定其中的未知常数或计算概率; (9)由给定的试验求随机变量的分布; (10)利用常见的概率分布(例如(0-1)分布、二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)计算概率; (11)求随机变量函数的分布 (12)确定二维随机变量的分布; (13)利用二维均匀分布和正态分布计算概率; (14)求二维随机变量的边缘分布、条件分布;

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