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《概率论与数理统计》复习提要 第一章 随机事件与概率 1.事件的关系 2.运算规则 (1) (2) (3) (4) 3.概率满足的三条公理及性质: (1) (2) (3)对互不相容的事件,有 (可以取) (4) (5) (6),若,则, (7) (8) 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 (1) 定义:若,则 (2) 乘法公式: 若为完备事件组,,则有 (3) 全概率公式: (4) Bayes公式: 7.事件的独立性: 独立 (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,满足(1),(2) (3)对任意, 2. 连续随机变量:具有概率密度函数,满足(1) (2) ; (3)对任意, 4. 分布函数 ,具有以下性质 (1);(2)单调非降;(3)右连续; (4),特别; (5)对离散随机变量, ; (6) 为连续函数,且在连续点上, 5. 正态分布的概率计算 以记标准正态分布的分布函数,则有 (1);(2);(3)若,则 ; (4)以记标准正态分布的上侧分位数,则 6. 随机变量的函数 (1)离散时,求的值,将相同的概率相加; (2)连续,在的取值范围内严格单调,且有一阶连续导数, ,若不单调,先求分布函数,再求导。 第三章 随机向量 1. 二维离散随机向量,联合分布列,边缘分布 ,有 (1);(2 (3), 2. 二维连续随机向量,联合密度,边缘密度,有 (1);(2) (4) (3); , 3. 二维均匀分布,其中为的面积 4. 二维正态分布 且; 5. 二维随机向量的分布函数 有 (1)关于单调非降;(2)关于右连续; (3); (4),,; (5); (6)对二维连续随机向量, 6.随机变量的独立性 独立 (1) 离散时 独立 (2) 连续时 独立 (3) 二维正态分布独立,且 7.随机变量的函数分布 (1) 和的分布 的密度(2) 最大最小分布 第四章 随机变量的数字特征 1.期望 (1) 离散时 (2) 连续时 , ; ,; (3) 二维时 , (4);(5); (6); (7)独立时, 2.方差 (1)方差,标准差(2); (3); (4)独立时, 3.协方差 (1); ; ; (2) (3); (4)时,称不相关,独立不相关,反之不成立,但正态时等价; (5) 4.相关系数 ;有, 5. 阶原点矩, 阶中心矩 第五章 大数定律与中心极限定理 1.Chebyshev不等式 2.大数定律 3.中心极限定理 (1)设随机变量独立同分布, 或 , 或 或
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