概率論與數理統計復習提綱 一,事件的運算 如果A,B,C為三事件,則A+B+C為至少一次發(fā)生, ABC為同時(shí)發(fā)生,AB+BC+AC為至少兩次發(fā)生, 為恰有兩次發(fā)生.為恰有一次發(fā)生, 等等, 要善于將語(yǔ)言翻譯成事件運算公式以及將公式翻譯成語(yǔ)言..如果A,B為對立事件, 則 , 因此 ,二, 加法法則 如A與B互不相容, 則P(A+B)=P(A)+P(B) 而對于任給的A與B有 P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB) (1) 因此, P(A+B),P(A),P(B),P(AB)這四個(gè)概率只要知道三個(gè),剩下一個(gè)就能夠求出來(lái).因 將B分解為AB與 兩個(gè)互不相容事件,則 (2) 將這兩個(gè)式子分別代入到(1)式, 可以得 因此P(A+B),P(A)及 這三個(gè)概率只要知道兩個(gè), 剩下那個(gè)就能求出來(lái), 同樣, P(A+B),P(B)及 只要知道兩個(gè),剩下那個(gè)就能求出來(lái).例如, 在已知P(A+B),A與B只有一件發(fā)生的概率為 由(2)式可知 因此A與B只有一件發(fā)生的概率為 三, 全概率公式和貝葉斯公式 設A1,A2,…,構成完備事件組, 則任給事件B有 (全概率公式),及 (貝葉斯公式) 其中, 最常用的完備事件組, 就是一個(gè)事件A與它的逆 , 即任給事件A,B有 通常是將試驗想象為分為兩步做, 第一步的結果將導致A或者 之一發(fā)生, 而這將影響到第二步的結果的事件B是否發(fā)生的概率. 如果是已知第一步的各事件概率及第一步各事件發(fā)生條件下第二步事件B發(fā)生的概率, 并要求B發(fā)生的概率, 就用全概率公式. 而如果是要求在第二步事件B已經(jīng)發(fā)生條件下第一步各事件的概率, 就用貝葉斯公式.四, 隨機變量及分布 1. 離散型隨機變量 一元: P(ξ=xk)=pk (k=1,2,…),二元: P{ξ=xk, η=yj)=pij (i,j=1,2,…) 邊緣分布與聯(lián)合分布的關(guān)系:要注意二元隨機變量的函數的計算中, 要合并計算后的值有重合的情況.2. 連續型隨機變量, , 性質(zhì):分布函數為 , 且有 如ξ~φ(x), η=f(ξ), 則求η的概率密度函數的辦法, 是先求η的分布函數Fη(x),,然后對Fη(x)求導即得η的概率密度函數.五, 隨機變量的數字特征 數學(xué)期望: 離散型: 連續型: 方差: 離散型: 先計算 , 則 連續型: 先計算 則 六, 幾種常用的分布 二項分布 ξ~B(n,p)是指 . 它描述了貝努里獨立試驗概型中, 事件A發(fā)生k次的概率. 試驗可以同時(shí)進(jìn)行, 也可以依次進(jìn)行. 均勻分布 ξ服從[a,b]上的均勻分布, 是指 如ξ服從[0,1]上的均勻分布, η=kξ+c, 則η服從[c, k+c]上的均勻分布.七, 無(wú)偏估計 對參數 的估計 是無(wú)偏估計, 是指 , 一般來(lái)講, 是Eξ的無(wú)偏估計, 而S2是Dξ的無(wú)偏估計. 但是, 在 是 的無(wú)偏估計時(shí), 不能肯定f( )是f( )的無(wú)偏估計, 須另作分析.八, 最大似然估計 對于n個(gè)樣本值x1,x2,…,xn 如總體ξ為連續型隨機變量, ξ~φ(x;θ), 則似然函數 而如總體ξ為離散型隨機變量, P(ξ=xi)=p(xi;θ), 則似然函數 則解似然方程 解得θ的最大似然估計值 九, 區間估計 在正態(tài)總體下, 即總體ξ~N(μ,σ2)時(shí),如果σ2為已知, 則 , 則在給定檢驗水平α時(shí), 查正態(tài)分布表求uα使 , 則置信度為1-α的置信區間為 如果σ2為未知, 則 , 其中S為樣本方差的開(kāi)平方(或者說(shuō)測得的標準差. 查t-分布表求tα使 , 則置信度為1-α的置信區間為 .十, 假設檢驗 在正態(tài)總體下,即總體ξ~N(μ,σ2)時(shí), 在σ2為已知條件下, 檢驗假設H0: μ=μ0, 選取統計量 , 則在H0成立的條件下U~N(0,1), 對于給定的檢驗水平α, 查正態(tài)分布表確定臨界值uα, 使 , 根據樣本觀(guān)察值計算統計量U的值u與uα比較, 如|u|>uα則否定H0, 否則接收H0. 如σ2為未知, 則選取統計量 , 在H0假設成立時(shí)T~t(n-1), 對于給定的檢驗水平α和樣本容量n, 查t-分布表確定臨界值tα使P(|T|>tα)=α, 根據樣本觀(guān)察值計算統計量T的值t與tα比較, 如|t|>tα則否定H0, 否則接收H0. 如果是大樣本情況下,t-分布接近標準正態(tài)分布,因此又可以查正態(tài)分布表。
這時(shí),認為樣式本方差可以作為精確的方差使用。需要重點(diǎn)練習的習題和例題:p5: 例2. p6: 例3. p226: 1,2. p27: 20. p59: 36,37. p99: 1. p28: 27,28,30. p56: 16,19. p57: 22,23. p59: 33,34. p76: 14,15. p164: 2,4. p165: 8,11. p184: 1,2. p235: 58,60.。
概率統計重點(diǎn)難點(diǎn)
第一章 隨機事件和概率
重點(diǎn)內容是:事件的關(guān)系:包含,相等,互斥,對立,完全事件組,獨立;事件的運算:并,交,差;運算規律:交換律,結合律,分配律,對偶律;概率的基本性質(zhì)及五大公式:加法公式、減法公式、乘法公式、全概率公式、貝葉斯公式;利用獨立性進(jìn)行概率計算,伯努力試驗計算。
近幾年單獨考查本章的考題相對較少,但是大多數考題中將本章的內容作為基礎知識來(lái)考核。
第二章 隨機變量及其分布
本章的主要內容是:隨機變量及其分布函數的概念和性質(zhì),分布律和概率密度,隨機變量的函數的分布,一些常見(jiàn)的分布:0-1分布、二項分布、超幾何分布、泊松分布、均勻分布、正態(tài)分布、指數分布及它們的應用。而重點(diǎn)要求會(huì )計算與隨機變量相聯(lián)系的事件的概率,用泊松分布近似表示二項分布,以及隨機變量簡(jiǎn)單函數的概率分布。
近幾年單獨考核本章內容不太多,主要考一些常見(jiàn)分布及其應用、隨機變量函數的分布。
第三章 二維隨機變量及其分布
本章是概率論重點(diǎn)部分之一,尤其是二維隨機變量及其分布的概念和性質(zhì),邊緣分布,邊緣密度,條件分布和條件密度,隨機變量的獨立性及不相關(guān)性,一些常見(jiàn)分布:二維均勻分布,二維正態(tài)分布,幾個(gè)隨機變量的簡(jiǎn)單函數的分布。
第四章 隨機變量的數字特征
本章內容是:隨機變量的數字特征:數學(xué)期望、方差、標準差、矩、協(xié)方差、相關(guān)系數,常見(jiàn)分布的數字特征。而重點(diǎn)是利用數字特征的基本性質(zhì)計算具體分布的數字特征,根據一維和二維隨機變量的概率分布求其函數的數學(xué)期望
第五章 大數定律和中心極限定理
本章內容包括三個(gè)大數定律:切比雪夫定律、伯努利大數定律、辛欽大數定律,以及兩個(gè)中心極限定理:棣莫弗——拉普拉斯定理、列維——林德伯格定理。
本章的內容不是重點(diǎn),也不經(jīng)常考,只要把這些定律、定理的條件與結論記住就可以了。
常見(jiàn)題型有
1.估計概率的值
2.與中心極限定理相關(guān)的命題
第六章 數理統計的基本概念
數理統計的基本概念主要是總體、簡(jiǎn)單隨機樣本、統計量、樣本均值、樣本方差及樣本矩。重點(diǎn)是正態(tài)總體的抽樣分布,包括樣本均值、樣本方差、樣本矩、兩個(gè)樣本的均值差、兩個(gè)樣本方差比的抽樣分布。這會(huì )涉及標準正態(tài)分布、分布、分布和 分布,要掌握這些分布對應隨機變量的典型模式及它們參數的確定,這些分布的分位數和相應的數值表。
本章是數理統計的基礎,也是重點(diǎn)之一。
1.樣本容量的計算
2.分位數的求解或判定
4.總體或統計量的分布函數的求解或判定或證明
5.求總體或統計量的數字特征
第七章 參數估計
本章的主要內容是參數的點(diǎn)估計、估計量與估計值的概念、一階或二階矩估計和最大似然估計法、未知參數的置信區間、單個(gè)正態(tài)總體均值和方差的置信區間、兩個(gè)總體的均值差和方差比的置信區間。而重點(diǎn)是矩估計法和最大似然估計法,有時(shí)要求驗證所得估計量的無(wú)偏性。
常見(jiàn)題型有
1.統計量的無(wú)偏性、一致性或有效性
2.參數的矩估計量或矩估計值或估計量的數字特征
3.參數的最大似然估量或估計量或估計量的數字特征
4.求單個(gè)正態(tài)總體均值的置信區間
統計學(xué)如今是與數學(xué)平行的一級學(xué)科,那么統計學(xué)要掌握哪些知識點(diǎn)呢?讓我這個(gè)統計學(xué)專(zhuān)業(yè)的大四老學(xué)長(cháng)告訴你樓主自己的學(xué)習經(jīng)驗吧!統計學(xué)聽(tīng)上去是與數據打交道,實(shí)際上大部分的統計方向也確實(shí)如此。
所以要與數據打交道我們首先要有扎實(shí)的數學(xué)基礎,那么想打好數學(xué)基礎,樓主推薦大家要掌握好數學(xué)分析與高等代數的知識!推薦華東師范大學(xué)的《數學(xué)分析》與北京大學(xué)的《高等代數》。打好了基礎,接下來(lái)我們就要正式步入統計學(xué)的殿堂!茆詩(shī)松老師的《概率論與數理統計》是非常經(jīng)典的統計學(xué)基礎教材,很多高校也都使用這本書(shū)作為統計學(xué)教材。
如果你能熟練掌握這本教材上的知識點(diǎn),那么你就打下了非常扎實(shí)的統計學(xué)的基礎,這對你以后繼續統計學(xué)方向的研究絕對是一大助力!所以非常有必要仔細認真的學(xué)習這本書(shū),把這本書(shū)讀熟讀透你以后的統計學(xué)路途會(huì )順利很多。這本書(shū)也有對應的課后答案詳解,對學(xué)習這本書(shū)有很大的幫助!再進(jìn)一步的學(xué)習統計學(xué)知識,我們就會(huì )來(lái)到統計學(xué)方向的分水嶺。
這時(shí)候就需要看你的興趣方向何在了。這以后統計就可被劃分為理論統計與應用統計。
比如,應用統計就可分為金融統計,生物統計等等!所以接下來(lái)的知識點(diǎn)就看你的方向來(lái)決定往哪邊傾向了!最后,統計學(xué)方向掌握程序軟件也是必不可少的一項。在經(jīng)濟統計方向,大部分用的是SPSS。
而在偏數學(xué)的統計上大部分用的是R語(yǔ)言或者是Python。所以熟練掌握一門(mén)程序語(yǔ)言也是必不可少的一項統計學(xué)知識,而要想熟練掌握,只有自己平常多學(xué)多做多練才能達到要求!以上就是樓主的建議,如果覺(jué)得好的話(huà)歡迎采納。
去百度文庫,查看完整內容>內容來(lái)自用戶(hù):唐唐唐田旭第1章隨機事件及其概率(1)排列組合公式| 從m個(gè)人中挑出n個(gè)人進(jìn)行排列的可能數| 從m個(gè)人中挑出n個(gè)人進(jìn)行組合的可能數|(2)加法和乘法原理|加法原理(兩種方法均能完成此事):m+n|某件事由兩種方法來(lái)完成,第一種方法可由m種方法完成,第二種方法可由n種方法來(lái)完成,則這件事可由m+n 種方法來(lái)完成。
|乘法原理(兩個(gè)步驟分別不能完成這件事):m*n|某件事由兩個(gè)步驟來(lái)完成,第一個(gè)步驟可由m種方法完成,第二個(gè)步驟可由n 種方法來(lái)完成,則這件事可由m*n 種方法來(lái)完成。|(3)一些常見(jiàn)排列|重復排列和非重復排列(有序)|對立事件(至少有一個(gè))|順序問(wèn)題|(4)隨機試驗和隨機事件|如果一個(gè)試驗在相同條件下可以重復進(jìn)行,而每次試驗的可能結果不止一個(gè),但在進(jìn)行一次試驗之前卻不能斷言它出現哪個(gè)結果,則稱(chēng)這種試驗為隨機試驗。
|試驗的可能結果稱(chēng)為隨機事件。|(5)基本事件、樣本空間和事件|在一個(gè)試驗下,不管事件有多少個(gè),總可以從其中找出這樣一組事件,它具有如下性質(zhì):|①每進(jìn)行一次試驗,必須發(fā)生且只能發(fā)生這一組中的一個(gè)事件;|②任何事件,都是由這一組中的部分事件組成的。
|這樣一組事件中的每一個(gè)事件稱(chēng)為基本事件,用來(lái)表示。|基本事件的全體,稱(chēng)為試驗的樣本空間,用表示。
|一個(gè)事件就是由中的部分點(diǎn)(基本事件)組成的集合。通常用大寫(xiě)字母A,B,C,…表示事件,它們是的子集。
|為必然事件,?為不可能事件。|不可能事件。
參考教材:浙大第四版概率論與數理統計
第一章
1、交換律、結合律、分配率、的摩根律;(解題的基礎)
2、古典概型——有限等可能、幾何模型——無(wú)限等可能;
3、抽簽原理——跟先后順序無(wú)關(guān);
4、小概率原理——小概率事件在一次試驗不可能發(fā)生,一旦發(fā)生就懷疑實(shí)現規律的正確性;
5、條件概率:注意當條件的概率必須大于0;
6、全概:原因>結果 貝葉斯:結果>原因;
7、相容通過(guò)事件定義,獨立通過(guò)概率定義。
第二章
1、0——1分布,二項分布,泊松分布X的取值都是從0開(kāi)始;
2、分布函數是右連續的,在求分布函數也盡量寫(xiě)成右連續的;
3、分布函數的性質(zhì)、概率密度的性質(zhì);
4、連續性隨機變量任一指定值的概率為0;
5、概率為0不一定是不可能事件,概率為1不一定是必然事件;
6、正態(tài)分布的圖形性質(zhì);
7、求函數的分布盡量按定義法,按定義寫(xiě)出基本公式;
8、分段單調時(shí)應該分段使用公式再相加。
第三章(這章比較容易出錯)
1、二維分布函數的性質(zhì);(不減函數而不是單增函數;右連續)
2、求分布函數一定要按定義來(lái),注意畫(huà)對圖形;
3、求邊緣分布的時(shí)候,注意不同變量的區間用在什么地方;求X的邊緣分布的話(huà),先對X的區間進(jìn)行劃分,再不同的區間對Y的全部區間進(jìn)行積分(Y在不同的區間可能有不同的函數表達)
4、負無(wú)窮到正無(wú)窮的E的負的二分之T平方的積分;(浙三P83)
5、算條件概率也一樣,注意相應的區間;(這種題細節丟分太可惜)
6、max(x,y)與min(x,y)相互獨立的情況是什么?獨立同分布又是什么?
7、邊緣分布一般不能確定分布的,只有當變量相互獨立才可以。
第四章
1、級數絕對收斂,期望才存在;
2、期望的和等于和的期望,xy之間不要求任何關(guān)系;期望的乘積等于乘積的期望,xy要相互獨立;
3、浙三P120:分解的思想,還有P126;
4、方差的和在獨立和不獨立時(shí)公式不一樣;
5、獨立推出不相關(guān);不相關(guān)推不出獨立;不相關(guān)只是線(xiàn)性不相關(guān);題目中如果xy的關(guān)系能夠表示出來(lái)的話(huà)(一般)都是不獨立;
6、二維正態(tài)分布、獨立不相關(guān)等價(jià);
7、提示:求一些積分的時(shí)候有時(shí)候可以用到對稱(chēng)性;
8、數一400題P140那個(gè)評注上面T(4)=3!(會(huì )用,那么做題會(huì )很方便)
第五章
1、切比雪夫大數定律條件:相互獨立、方差存在一致有上界;
2、辛欽大數定律條件:獨立同分布、期望存在;
3、二項分布、泊松定理、拉普拉斯大數定理結合著(zhù)看一下。
第六章
1、樣本的變量獨立同分布;
2、統計量不含未知參數;
3、X2分布的期望和方差看下去年真題最后一道;
4、t分布圖形對稱(chēng)性a的那個(gè)對稱(chēng)性公式看下;
5、三個(gè)分布的形式一定要掌握;
6、P168對后面檢驗和估計很有幫助。
第七章
1、矩估計就是x的1、2次方的期望;
2、最大似然估計!有可能最大似然估計的兩種方法結合在一起;(開(kāi)下思路)
3、區間估計;(如果能好好看書(shū)的話(huà)不難懂,不然就把P205復印下沒(méi)事看兩眼)
第八章
1、拒絕域與備擇假設的符號相同P229
2.P436期望和方差;
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