概率论与数量统计知识点复习.ppt

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1、全概率公式和贝叶斯公式,定理:设S为试验E的样本空间,为 S 的一个划分,且 则对任意事件A有,称为全概率公式(1),称为贝叶斯公式(2),2023/9/12,1,三种常见离散型随机变量的分布律,1、(0-1)分布,若随机变量X的分布律为:,称X服从(0-1)分布,即,2、二项分布,在n重伯努利试验中,以X表示事件A出现的次数,则X是一个随机变量,且X取值为0,1,2,n,称X服从二项分布,记为,2023/9/12,2,3、泊松分布,如果X的分布律为:,记为,其中 是常数,则称X服从参数为 的泊松分布。,2023/9/12,3,分布函数与密度函数,定义:设X是一个随机变量,x是任意实数,称函数

2、 F(x)=P X x,-x+为随机变量 X 的分布函数。,2023/9/12,4,三个重要的连续型随机变量的分布,定义:若随机变量X的概率密度为,则称X在 上服从均匀分布,记为,1.均匀分布,2023/9/12,5,2.指数分布,定义:若随机变量X的概率密度为,则称X服从参数为 的指数分布。,其分布函数为,2023/9/12,6,3.正态分布,定义:若随机变量X的概率密度为,则称 X 服从参数为 的正态分布。记为,其中 为常数,2023/9/12,7,定理:若 则有。,即,若 则有,对于任意区间(x1,x2,2023/9/12,8,连续型 的边缘概率密度 及相互独立的随机变量的判断,设 的概

3、率密度为,的概率密度为,类似,的概率密度为,分别称 和 为 关于 的边缘概率密度。,2023/9/12,9,定义:设 和 分别是 的分布函数及边缘函数,若对任意x,y有,则称X和Y是相互独立的。,当 是离散型随机变量时,和 独立的条件,当 是连续型随机变量时,和 独立的条件,2023/9/12,10,三个重要积分,2023/9/12,11,常见分布的期望和方差,分布,指数分布,2023/9/12,12,协方差常用计算公式,方差常用计算公式:,相关系数,若X与Y 的相关系数,则称X 与Y 不相关.,注:X 与Y 不相关,X 与Y 独立,2023/9/12,13,切比雪夫不等式,或,设随机变量X的

4、期望为E(X),方差为D(X),则 下列不等式成立:,随机变量序列的依概率收敛的定义,记为,成立,则称序列Xn依概率收敛于a,设X1,X2,Xn 是一个随机变量序列,如果存在常数a,使得,总有,2023/9/12,14,则,独立同分布的中心极限定理,或,设X1,X2,Xn 是一个独立同分布的随机变量序列,且,2023/9/12,15,1.定义:设X1,X2,Xn是来自总体N(0,1)的样本,则称,服从自由度为n的 分布,记为,(一)分布,(二)t 分布,1.t 分布的定义,定义:设 且 X,Y 独立,则称,服从自由度为n的 t 分布(学生分布)。记为,2023/9/12,16,(三)F分布,定

5、义:设 且X,Y 独立,则称,1.F 分布的定义,服从自由度为 的F 分布。记为,若 则,2023/9/12,17,定理1:设总体X 的均值为,方差为,取自总体X的 是样本,及 是样本均值和样本方差,则有,有关 及 的几个重要结论(复习),定理2:设 是来自正态总体 的样本,给定 和 是样本均值和样本方差,则有,(1)与 相互独立;,2023/9/12,18,矩估计法,2023/9/12,19,最大似然估计法,1.X为离散型随机变量,分布律为,X1,X2,Xn 是 X 的一个样本,x1,x2,xn 是相应于此样本的一个观察值,称 为似然函数。,取 使得:,此时的取值 作为 的估计值。,称值 为

6、参数 的最大似然估计值。,则,称统计量 为参数 的最大似然估计量。,2023/9/12,20,2.总体X为连续型随机变量,概率密度函数为:,设 是来自总体X的样本;,是一个观察值。,则随机点落在点 的邻域,即体积微元,边长分别为 的n 维立方体内的概率近似为,由于 不随 变动,所以只要考虑,称 为似然函数。,和离散型类似,取 的估计值 使得以上概率取得最大。,称统计量 为参数 的最大似然估计量。,称值 为参数 的最大似然估计值。,2023/9/12,21,无偏性,则称 是 的无偏估计量。,定义:若估计量 的数学期望 存在,且对于任意 有,有效性,则称 较 更有效。,定义:设 与 都是 的无偏估

7、计量,若对任意 都有,2023/9/12,22,单个正态总体 的双侧置信区间,1、均值 的置信区间,(1)为已知,置信区间为,(2)为未知,置信区间为,2、方差 的置信区间,当未知时,置信区间为,2023/9/12,23,单个正态总体 的单侧置信区间,1、均值 的单侧置信区间,(1)为已知,置信上限,下限,(2)为未知,置信上限,下限,2、方差 的单侧置信区间,当未知时,单侧置信上限为,单侧置信下限为,2023/9/12,24,正态总体均值的假设检验,单个总体 均值 的检验,1、已知关于 的检验(Z检验法),统计量为,拒绝域,拒绝域,拒绝域,总体 为已知,是来自X 的样本,给定显著性水平。,2023/9/12,25,拒绝域,拒绝域,拒绝域,2、未知关于 的检验(t 检验法),统计量,2023/9/12,26,拒绝域为:,单个总体 方差 的检验(检验),(1)提出假设:,(2)统计量:,(4)实测值:,(5)判断,双边,右边,左边,拒绝域为:,2023/9/12,27,

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