概率論與數(shù)理統(tǒng)計柴中林復(fù)習(xí)

1、課件在郵箱，密碼518516,隨機(jī)現(xiàn)象(偶然性現(xiàn)象)：在一定條件下有多種可能結(jié)果。事先可以知道發(fā)生的所有結(jié)果，但發(fā)生什么結(jié)果事先無法預(yù)知。,隨機(jī)現(xiàn)象廣泛的存在于現(xiàn)實(shí)生活中。 概率論與數(shù)理統(tǒng)計是研究和揭示隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計規(guī)律性的一門科學(xué)。,相關(guān)概念和定義,對隨機(jī)現(xiàn)象做一次觀察或測量稱為做一個試驗(yàn)，記為 E 。,試驗(yàn)所有可能結(jié)果構(gòu)成的集合稱為樣本空間，記為。樣本空間中的元素， 稱為樣本點(diǎn)。,的任意一個子集（或一些樣本點(diǎn)的集合）稱為一個隨機(jī)事件，簡稱事件。,樣本點(diǎn)（基本事件）在一次實(shí)驗(yàn)中或發(fā)生，或不發(fā)生。事件也一樣（除了必然事件和不可能事件）。,事件間的關(guān)系,AB :事件A的發(fā)生會導(dǎo)致事件B的發(fā)生。,若

2、AB, 且BA, 則A=B。,AB ：事件 A或事件 B發(fā)生的事件 。,AB或AB ：事件A與B同時發(fā)生的事件。,若AB=，稱A與B為互斥事件(或互不相容事件)。,AB：A發(fā)生且B不發(fā)生的事件 。,它也等價于不同事件雖在試驗(yàn)中都會發(fā)生，但發(fā)生的可能性（幾率）不同，有的大有的小，稱這個可能性為概率。它貫穿于概率論的始末。,隨機(jī)現(xiàn)象具有偶然性：事件在一次試驗(yàn)中可能發(fā)生，也可能不發(fā)生（無法預(yù)測）。它也有必然性：在大量重復(fù)試驗(yàn)中任何事件都呈現(xiàn)統(tǒng)計規(guī)律性:頻率的穩(wěn)定性：頻率總穩(wěn)定在一個常值附近，即,基本特征(1). 1 P(A)0；（2） P()=1 ; （3） P()=1 。該值越大，事件在試驗(yàn)中越容

3、易發(fā)生。,2. 若AB, 則:P(B-A)=P(B)-P(A), P(B)P(A)。,1.,幾個式子,3.,4. 當(dāng) AB=時 P(AB)=P(A)+P(B),古典概型:試驗(yàn)結(jié)果只有有限個;各個結(jié)果出現(xiàn)的可能性相同,此時，若基本事件總數(shù)為n個，事件A 包含 k 個基本事件，則 P(A)=k/n,條件概率: 事件B發(fā)生的條件下事件A發(fā)生的概率稱為條件概率，記為P(A|B) 。一般的， P(A|B) P(A) 。計算公式,于是 P(AB)=P(B)P(A|B)。同理P(AB)=P(A)P(B|A),全概率公式與貝葉斯公式：設(shè) A1,A2,An為一完備事件組，則對任一事件B有,P(A|B)=P(A)

4、， P(B|A) = P(B) ， P(AB)=P(A) P(B).,事件的獨(dú)立性：若事件A ，B的發(fā)生不受對方發(fā)生與否的影響，則稱A與B相互獨(dú)立。判定式子,獨(dú)立試驗(yàn)序列：事件A發(fā)生的概率是p，將試驗(yàn)重復(fù)獨(dú)立進(jìn)行n次。這樣的n次重復(fù)試驗(yàn)稱為n重獨(dú)立試驗(yàn)序列，也稱n重貝努利試驗(yàn)。,在n重貝努利試驗(yàn)中， A發(fā)生的次數(shù)的可能取值為0,1,2,n。記A發(fā)生k次的概率為Pn(k)，則有,隨機(jī)變量：為將隨機(jī)現(xiàn)象數(shù)字化而引入的。 方法：將每一個樣本點(diǎn)與一個數(shù)X()相對應(yīng)（本身有數(shù)字的就用這個數(shù)字），不同樣本點(diǎn)對應(yīng)不同的值。再引入一個變量X。當(dāng)一個樣本點(diǎn)發(fā)生了，說X取到了對應(yīng)的值。顯然，X可以取到不同的值，而

5、僅當(dāng)一個樣本點(diǎn)發(fā)生了，才說X取到了X() 。因?yàn)闃颖军c(diǎn)的發(fā)生是隨機(jī)的，故稱為隨機(jī)變量。 注意：一個隨機(jī)變量表示一個隨機(jī)現(xiàn)象。,通過引入隨機(jī)變量，在隨機(jī)現(xiàn)象中對事件及事件概率的研究轉(zhuǎn)化為對隨機(jī)變量取值規(guī)律和概率的研究。,離散型隨機(jī)變量， 分布律。設(shè)X的取值為 則的分布律可描述為,分布函數(shù)，設(shè) X是隨機(jī)變量，稱函數(shù)F(x)=PXx 為X 的分布函數(shù)（X小于等于x的全部概率，故有局限性。離散、連續(xù)均可）。,(1).ab,總有F(a)F(b)； (2).F(x)是一個右連續(xù)函數(shù)； (3).0F(x)1，且F(-)=0,F(+)=1,離散型隨機(jī)變量的分布函數(shù),圖形：臺階狀階梯線，每經(jīng)過一個概率點(diǎn)，臺階向

6、上跳躍，躍度為該點(diǎn)的概率。,當(dāng)n=1時就是 兩點(diǎn)分布，XB(1, p) P(X=k)=p(1-p)1-k,k=0,1.,常見分布,1 二項(xiàng)分布（獨(dú)立試驗(yàn)序列），XB(n, p)，,2. 超幾何分布， X H(n;M,N),3泊松分布X P(),N很大時，超幾何分布 H(n;M,N) 近似于一個二項(xiàng)分布B(n;p) ， n很大時,二項(xiàng)分布B(n;p) 近似于一個泊松分布P(). 此外，二項(xiàng)分布可看做若干獨(dú)立同分布的兩點(diǎn)分布之和.,連續(xù)型隨機(jī)變量:對隨機(jī)變量X，若存在非負(fù)可積函數(shù) f(x), 使得對任意a,b, 有,稱 X為連續(xù)型隨機(jī)變量， f(x)為 X 的概率密度函數(shù)。性質(zhì),對任何常數(shù)a都有P

7、(X=a)=0.因此，概率為0的事件未必為不可能事件。概率為1的事件也未必為必然事件。此外，,常見分布,1,正態(tài)分布, X N(,2),2.均勻分布,X U(a,b),對它，總有P(X)=P(X)=0.5,標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布， X N(0,1),聯(lián)系，若X N(,2), 則(X-)/ N(0,1),指數(shù)分布, X e(),隨機(jī)變量函數(shù)的分布:X的分布已知, Y=g(X)也已知，求Y的分布。,離散型，設(shè)X的分布律為P(X=xk)=pk,對每個xk，利用Y=g(X)求出所有的Y值 ，就得Y的所有取值。對每個Y的取值yi ，將原來的xk的概率相加，就是P(Y=yi)，從而得到Y(jié)的分布,連續(xù)型，利用分布函數(shù)

8、，F(xiàn)Y (y)= P(Yy)= P(g(X) y)，根據(jù)g(X) y求解得到關(guān)于X的不等式，進(jìn)而轉(zhuǎn)化成X的分布函數(shù)，兩邊對y求導(dǎo)即可,二維隨機(jī)向量（變量）, (X, Y),(聯(lián)合)分布函數(shù)為F(x,y)=P(Xx,Y y),性質(zhì)(1). x1 x2 時，F(xiàn)(x1, y)F(x2, y). 當(dāng)y1y2時, F(x, y1)F(x, y2).,(2).x, yR, 有 0F(x, y)1；,(3). F(-, y)=0， F(x, -)=0， F(-, -)=0，F(xiàn)(, )=1.,離散型,（聯(lián)合）分布律,或,連續(xù)型，設(shè)(X, Y)的分布函數(shù)為F(x, y)，如果存在一個非負(fù)函數(shù)f(x,y),使得對

9、任意實(shí)數(shù) x,y, 有,稱(X,Y)為連續(xù)型隨機(jī)向量,f(x,y)為(X,Y)的 概率密度函數(shù)。.,邊緣分布,在二維分布(X, Y)中分別考慮X, Y的分布時的分布,FX(x)=PXx=PXx,Y=F(x,)， FY(y)=PYy=PX,Yy=F(,y).,求法,離散型,設(shè)(X, Y ) 的概率分布為P(X=xi,Y=yj)=pij,則,連續(xù)型， (X, Y) 的概率密度為 f (x, y)，則,獨(dú)立性,對（ X, Y）來說，若X, Y相互不受對方的影響，稱它們相互獨(dú)立。判定方法,連續(xù)型,離散型,二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布Z=X+Y,離散（略）。連續(xù),FZ(z)=P(Zz)=P(X+Y z),獨(dú)立

10、時,M = max(X,Y) , N = min(X,Y) 的分布,FX(x) FY(y),FM(z) = FX(z) FY(z) .,FN(z) = 1-1-FX(z)1-FY(z),隨機(jī)變量的數(shù)字特征。期望：隨機(jī)變量X平均取值的大小。計算,離散, PX=xk=pk ,連續(xù), f(x)，,若Y=g(X) ,則,若Z = g(X,Y),則,性質(zhì),(3). X, Y 相互獨(dú)立，則 E(XY)=E(X)E(Y);,方差：反映隨機(jī)變量X取值的分散程度,式子 D(X)= EX-E(X)2 = E(X2)-E(X)2 ,計算,(1). Var(C)=0;,(2)Var(CX)=C2 Var(X);,(4

11、). Var(X1X2)= Var(X1)+Var(X2);,對X ，若,則E(Y)=0,D(Y)=1,常用隨機(jī)變量的期望與方差,協(xié)方差,Cov(X, Y) = E X-E(X)Y-E(Y) = E( XY) -E(X)E(Y),相關(guān)系數(shù),性質(zhì),若X, Y相互獨(dú)立，兩個都為0，但反之不對。,矩， k 階原點(diǎn)矩，E(Xk)； k 階中心矩， EX-E(X)k 。,大數(shù)定律,中心極限定理(略),數(shù)理統(tǒng)計：研究以有效的方式收集、 整理和分析帶有隨機(jī)性的數(shù)據(jù)，以便對所考察的問題作出正確的推斷。 總體（X）： （具有隨機(jī)性的）研究對象（的相關(guān)數(shù)字）的全體。 樣本：從總體中抽取部分個體X1, X2 , , Xn進(jìn)行觀測(檢測)，已達(dá)到對總體的科學(xué)推斷。 簡單樣本，對總體做簡單重復(fù)抽樣得到的樣本。 各X1, X2 , , Xn 相互獨(dú)立且與X具有相同的分布。,此外，引入3個新的分布,統(tǒng)計量，對獲得的樣本進(jìn)行“加工”的各種規(guī)則（函數(shù)），稱為統(tǒng)計量，如,F =(X/m)/(Y/n),當(dāng)X為正態(tài)總體時，為樣本時,參數(shù)估計，X 的分布函數(shù)為 F( x, )，其中 未知，有樣本， X1, X2 , , Xn . 給出的一個估計值。 矩估計,總體矩ak中含有 ，對一些