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概率論重要知識點總結

總結 時間:2021-08-31 手機版

  概率論是研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對于決定性現象而言的。在一定條件下必然發生某一結果的現象稱為決定性現象。下面為幫助同學們更好地理解概率論,小編匯總了關于概率論的重要知識點總結,希望對同學們學習上有所幫助。

  第一章 隨機事件及其概率

  第一節 基本概念

  隨機實驗:將一切具有下面三個特點:

  (1)可重復性

  (2)多結果性

  (3)不確定性的試驗或 觀察稱為隨機試驗,簡稱為試驗,常用 表示。

  隨機事件:在一次試驗中,可能出現也可能不出現的事情(結果)稱為隨機事件,簡稱為事 不可能事件:在試驗中不可能出現的事情,記為。必然事件:在試驗中必然出現的事情,記為Ω。

  樣本點:隨機試驗的每個基本結果稱為樣本點,記作ω. 樣本空間:所有樣本點組成的集合稱為樣本空間. 樣本空間用Ω 表示. 一個隨機事件就是樣本空間的一個子集。基本事件—單點集,復合事件—多點集 一個隨機事件發生,當且僅當該事件所包含的一個樣本點出現。 事件的關系與運算(就是集合的關系和運算) 包含關系:若事件 發生必然導致事件B發生,則稱B 包含A,記為 ,則稱事件A與事件B 相等,記為A=B。

  事件的和:“事件A 與事件B 至少有一個發生”是一事件,稱此事件為事件A 與事件B 事件的積:稱事件“事件A與事件B 都發生”為A 或AB。事件的差:稱事件“事件A 發生而事件B 不發生”為事件A 與事件B 的差事件,記為 A-B。 用交并補可以表示為 互斥事件:如果A,B兩事件不能同時發生,即AB=Φ,則稱事件A 與事件B 是互不相容 事件或互斥事件。互斥時 可記為A+B。對立事件:稱事件“A不發生”為事件A 的對立事件(逆事件),記為A 。對立事件的性質: 事件運算律:設A,B,C為事件,則有:

  (1)交換律:AB=BA,AB=BA A(BC)=(AB)C=ABC

  (3)分配律:A(BC)=(AB)(AC) ABAC

  (4)對偶律(摩根律):

  第二節事件的概率

  概率的公理化體系: 第三節古典概率模型 1、設試驗E 是古典概型, 其樣本空間Ω 個樣本點組成.則定義事件A 的概率為 的某個區域,它的面積為μ(A),則向區域 上隨機投擲一點,該點落在區域 假如樣本空間Ω可用一線段,或空間中某個區域表示,則事件A 的概率仍可用上式確定, 只不過把μ 理解為長度或體積即可. 第四節 條件概率 條件概率:在事件B 發生的條件下,事件A 發生的概率稱為條件概率,記作 乘法公式:P(AB)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)全概率公式:設 第五節事件的獨立性 兩個事件的相互獨立:若兩事件A、B 滿足P(AB)= 相互獨立.三個事件的相互獨立:對于三個事件A、B、C,若P(AB)= 相互獨立三個事件的兩兩獨立:對于三個事件A、B、C,若P(AB)= 兩兩獨立獨立的性質:若A 均相互獨立總結:

  1.條件概率是概率論中的重要概念,其與獨立性有密切的關系,在不具有獨立性的場 合,它將扮演主要的角色。

  2.乘法公式、全概公式、貝葉斯公式在概率論的計算中經常使用, 應牢固掌握。

  3.獨立性是概率論中的最重要概念之一,應正確理解并應用于概率的'計算。

  第二章 一維隨機變量及其分布

  第二節 分布函數

  分布函數:設X 是一個隨機變量,x 為一個任意實數,稱函數 內的概率分布函數的性質:

  (1)單調不減;

  (2)右連續;

  (3) 第三節離散型隨機變量 離散型隨機變量的分布律:設 (k=1,2,…)是離散型隨機變量 為離散型隨機變量X的分布律,也稱概率分布. 當離散性隨機變量取值有限且概率的規律不明顯時,常用表格形式表示分布律。

  分布律的性質:

  (1) 離散型隨機變量的概率計算:

  (1)已知隨機變量X 的分布律,求X 的分布函數;

  (2)已知隨機變量X的分布律, 求任意隨機事件的概率;

  (3)已知隨機變量X 的分布函數,求X 的分布律 三種常用離散型隨機變量的分布:

  1.(0-1)分布:參數為p 的分布律為

  2.二項分布:參數為n,p的分布律為 重獨立重復實驗中,事件A發生的概率為p,記X 次實驗中事件A發生的次數,

  3.泊松分布:參數為λ的分布率為 第四節連續型隨機變量 連續型隨機變量概率密度f(x)的性質 連續型隨機變量的概率計算:

  (1)已知隨機變量X 的密度函數,求X 的分布函數;

  (2)已知隨機變量X的分布函數,求X 的密度函數;

  (3)已知隨機變量X的密度函數, 求隨機事件的概率;

  (4)已知隨機變量X的分布函數,求隨機事件的概率; 三種重要的連續型分布:1.均勻分布:密度函數 N(0,1)稱為標準正態分布.標準正態分布的重要性在于,任何一個一般的正態分布都可以通過線性變換轉化為標準正態分布,然后再計算概率. 第五節隨機變量函數的分布 離散型:在分布律的表格中直接求出; 連續型:尋找分布函數間的關系,再求導得到密度函數間的關系;注意分段函數情況可能需 要討論,得到的結果也可能是分段函數。 第三章多維隨機變量及其分布 第一節 二維隨機變量的聯合分布函數 聯合分布函數 ,表示隨機點落在以(x,y)為頂點的左下無窮 矩形區域內的概率。

  聯合分布函數的性質:

  (1)分別關于x 單調不減;

  (2)分別關于x 第二節二維離散型隨機變量 聯合分布律: ij 第三節二維連續性隨機變量 聯合密度: 第四節邊緣分布 二維離散型隨機變量的邊緣分布律:在表格邊緣,對應概率相加求出; 二維連續性隨機變量的邊緣密度:先求出邊緣分布函數,在求導求出邊緣密度 第六節 隨機變量的獨立性 獨立性判斷: 取值互不影響,可認為相互獨立;

  (2)根據獨立性定義判斷 獨立性的應用:

  (1)判斷獨立性;(2)已知獨立性,由邊緣分布確定聯合分布第四章 隨機變量的數字特征 離散型隨機變量數學期望的計算 xfEX 常見分布的數學期望和方差兩點分布,二項分布,泊松分布,均勻分布,正態分布,指數分布。

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