概率论复习重点与习题.ppt

1) 理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误． 2) 掌握单个正态总体的均值和方差的假设检验。 3)了解两个正态总体的均值差和方差比的假设检验。 理解回归分析的基本思想，掌握一元线性回归分析的参数估计和模型检验。 第六章主要内容及要求： 1）理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念. 样本均值 样本方差 样本k 阶原点矩 样本k 阶中心矩 　2)了解 分布、 t 分布和 F 分布的概念及性质，了解分位数的概念并会查表计算． 3)了解正态总体的某些常用抽样分布. 则 结论：设　　　　为来自总体X 的一个样本， 定理1 定理2 主要参考习题 P126:1,6,8,9 第七章主要内容及要求： 1) 理解参数的点估计、估计量与估计值的概念． 要会熟练运用矩法和最大似然法求估计量. 矩法求估计量的步骤： 最大似然法求估计量的步骤：(一般情况下) 2) 了解估计量的无偏性、有效性(最小方差性)和一致性(相合性)的概念，并会验证估计量的无偏性和有效性． 3) 了解区间估计的概念，会求正态总体的均值和方差的置信区间. 主要参考习题 P126:4(1)(2),10,12,16,18,22,23 第八章主要内容及要求： * * 《概率论与数理统计》课程总结 第一章主要内容及要求： 1）熟练掌握事件的关系与运算法则：包含、交、并、差、互不相容、对立等关系和德摩根定律.会用事件的关系表示随机事件. 2）掌握概率的定义及性质，会求常用的古典概型中的 概率； 3）熟练运用条件概率的定义，乘法公式，全概公式，事件的独立性及性质求概率. （7）若随机事件 A 与 B 相互独立，则 也相互独立. （8）若 是相互独立的事件，则 A ,B,C 相互独立 （6） 主要参考习题 P25:3,5,9,14,19,24,30,36 第二章主要内容及要求： 1）掌握随机变量分布函数的定义及性质: F (x) 是一个单调不减右连续的函数； { } b X a P ￡ ( ) ( ) a F b F - = { } a X P = ) 0 ( ) ( - - = a F a F 2）掌握离散型随机变量分布率的定义和性质，会 求离散型随机变量的分布率； -1 0 1 2 3 x 1 X pk -1 2 3 3）会求离散型随机变量的分布函数； 4）掌握连续型随机变量概率密度的性质：会确定密 度函数中的未知参数，掌握分布函数与概率密度的 关系，会运用概率密度求连续型随机变量取值落在 实轴某一区间上的概率. 5）理解贝努里试验，掌握两点分布及其概率背景； X ~ b ( 1, p ), 7）掌握泊松分布； 6）掌握二项分布的概率背景，即会把实际问题中服从二项分布的随机变量构设出来，运用有关公式求概率. 若 X 表示n重贝努里试验中成功出现的次数， 则 X ~ b ( n , p ), 8）掌握均匀分布: X ~ U [a , b] 9）掌握指数分布: 10）掌握正态分布及其性质：理解一般正态分布函 数与标准正态分布函数的关系，会查表求概率，正 态变量的线性变换仍然是正态变量. ( ) : ~ 2 s m ， N X ( ) ( ) ( ) +￥ ￥ - = - - x e x f x 2 2 2 2 1 s m s p ( ) x x F F - = - 1 ) ( 11）会运用定理及先求分布函数法求随机变量变量函数的分布. 主要参考习题 P55:2,6,23,24,25,27,33,36 第三章主要内容及要求： 1）掌握二维离散型随机变量分布率的定义；会求二维离散型随机变量的分布率； 2）掌握二维连续型随机变量概率密度的性质：会运用概率密度求二维连续型随机变量取值落在平面某一区域上的概率. 3）掌握二维均匀分布的定义及性质； D x y G 4）会求边缘分布率和边缘概率密度； { } i i x X P p = = . ? = j ij p { } j j y Y P p = = . ? = i ij p 5）掌握随机变量独立性的充分必要条件: 6）会求二维随机变量函数的分布： （1）一般情形 （2）和的分布 （3）极值分布 7）掌握正态分布的性质： 主要参考习题 P84:2,9,15,18,22,36 第四章主要内容及要求： 1）熟练掌握期望定义和性质； . , EXEY EXY Y X = ? 不相关 2）会求随机变量函数的数学期望； 设 Y =g( X ), g( x ) 是连续函数， 3）熟练掌握方差的