北京交通大學概率論期末總復習

1、1 1 闡述了隨機試驗的特征以及隨機事件之間的關闡述了隨機試驗的特征以及隨機事件之間的關 系及運算。系及運算。2 2 給出了隨機事件的頻率及概率的含義和基本性給出了隨機事件的頻率及概率的含義和基本性 質。質。 3 3 給出了古典概率的定義及其計算公式。給出了古典概率的定義及其計算公式。4 4 給出了條件概率的定義及乘法公式、全概率給出了條件概率的定義及乘法公式、全概率 公式和貝葉斯公式。公式和貝葉斯公式。5 5 給出了隨機事件獨立性的概念，會利用事件給出了隨機事件獨立性的概念，會利用事件 獨立性進行概率計算。獨立性進行概率計算。第一章 總復習返回主目錄1 1 闡述了隨機試驗的特征以及隨機事件之

2、間的關闡述了隨機試驗的特征以及隨機事件之間的關 系及運算。要求：理解系及運算。要求：理解第一章 總復習返回主目錄10 包含關系包含關系 20 和事件和事件 30 積事件積事件 40 差事件差事件50 互不相容互不相容60對立（互逆）事件對立（互逆）事件BA BAABBA BA BASBABA 且且返回主目錄“A發(fā)生必然導致發(fā)生必然導致B發(fā)生發(fā)生” “A，B中至少有一中至少有一發(fā)生發(fā)生” “A與與B同時發(fā)生同時發(fā)生” “A發(fā)生但發(fā)生但B不發(fā)生不發(fā)生 ”“A與與B不能不能同時發(fā)生同時發(fā)生” ABBA 或或記記 事件間的關系與運算舉例；事件間的關系與運算舉例；返回主目錄“A，B，C中至少有一中至少有

3、一發(fā)生發(fā)生” ：CBA“A，B，C中至少有兩中至少有兩發(fā)生發(fā)生” ：ACBCAB“A，B，C中最多有一中最多有一發(fā)生發(fā)生” ：CBACBACBACBA ACBCAB BABABABA , De MorganDe Morgan定律定律: :隨機事件的運算規(guī)律隨機事件的運算規(guī)律第一章 總復習2 2 給出了隨機事件的頻率及概率的含義和基本性給出了隨機事件的頻率及概率的含義和基本性 質。要求熟練掌握概率的基本性質：質。要求熟練掌握概率的基本性質：返回主目錄;)(010AP （非負性）（非負性）;1)(20 SP（正則性或正規(guī)性）（正則性或正規(guī)性）則則是是兩兩兩兩互互不不相相容容事事件件若若,3201A

4、A.)()()(2121 APAPAAP（可列可加性）（可列可加性）（1） 概率的（公理化）定義概率的（公理化）定義第一章 總復習返回主目錄則則是是兩兩兩兩互互不不相相容容事事件件若若性性質質,221AAAn)()()()(2121APAPAPAAAPnn （有限可加性）（有限可加性）)()()()()(3APBPAPBPABPBA 性質性質（包含可減性）（包含可減性）（非降性）（非降性）;1)(4 AP性性質質;)(1)(5APAP 性性質質（逆事件的概率公式）。性性質質)()()()(6ABPBPAPBAP （2） 概率的性質與推廣概率的性質與推廣;0)(1 P性性質質（加法公式）第一章

5、總復習返回主目錄)()()()()()()()() 1ABCPBCPACPABPCPBPAPCBAP （加法公式）)()()()()2ABPBPABPABP 重重 要要 推推 廣廣常用公式常用公式)(1)()(CBAPCBAPCBAP 第一章 總復習特點是：特點是： 樣本空間的元素只有有限個；樣本空間的元素只有有限個； (有限性有限性) 每個基本事件發(fā)生的可能性相同。（等可能性）每個基本事件發(fā)生的可能性相同。（等可能性） 3 等可能概型（古典概型）等可能概型（古典概型） 第一章第一章 概率論的基本概念概率論的基本概念等可能概型返回主目錄.)(中中基基本本事事件件總總數數包包含含的的基基本本事事

6、件件數數即即：SAAP 隨機事件的概率隨機事件的概率:二、縮小樣本空間法二、縮小樣本空間法-適用于古典概型適用于古典概型返回主目錄一、公式法一、公式法)0)( AP)()()(APABPABP 設事件A所含樣本點數為樣本點數為 ,事件AB所含樣本樣本點數為點數為 ,則則AABnnABP )(AnABn4 4 給出了條件概率的定義及乘法公式、全概率給出了條件概率的定義及乘法公式、全概率 公式和貝葉斯公式。要求掌握：公式和貝葉斯公式。要求掌握：（1）條件概率的定義、計算公式：）條件概率的定義、計算公式：第一章 總復習返回主目錄（2） 乘法公式乘法公式 ABPAPABP 01 12121312121

7、02 nnnAAAAPAAAPAAPAPAAAP )0(121 nAAAP)0)( AP（3 3）全概率公式）全概率公式 11nnnnnBAPBPABPAP（已知原因，求結果）（已知原因，求結果）第一章 總復習返回主目錄 , 2 , 1,1)()|()()|()()()|(njjBPjBAPnBPnBAPAPnABPAnBP（4 4）BayesBayes（逆概）公式：（逆概）公式：（已知結果，求原因）已知結果，求原因）第一章 總復習（1） 兩事件獨立的定義兩事件獨立的定義 BPAPABP （2）兩事件獨立性的性質：）兩事件獨立性的性質：事件事件A 與與 B 相互獨立的充分必要條件為：相互獨立的

8、充分必要條件為： , )0( AP BPABP 返回主目錄5 5 給出了隨機事件獨立性的概念，會利用事件給出了隨機事件獨立性的概念，會利用事件 獨立性進行概率計算。獨立性進行概率計算。01 若隨機事件若隨機事件 A 與與 B 相互獨立，則相互獨立，則BABABA與與、與與、與與也相互獨立也相互獨立.02第一章 總復習返回主目錄注意注意1：兩事件：兩事件相互獨立與互不相容的區(qū)別：相互獨立與互不相容的區(qū)別： “A與與B互不相容互不相容”，指兩事件不能同時發(fā)生，指兩事件不能同時發(fā)生，即即 P（AB）=0。 “A與與B相互獨立相互獨立”，指，指A是否發(fā)生不影響是否發(fā)生不影響B(tài)發(fā)生的概率，即發(fā)生的概率，

9、即P（AB）=P（A）P（B）或或)0)()()( APBPABP必然事件必然事件S與任意隨機事件與任意隨機事件A相互獨立；相互獨立； 不可能事件不可能事件與任意隨機事件與任意隨機事件A相互獨立相互獨立03第一章 總復習注意注意2 2：設事件設事件 A 與與 B 滿足：滿足： 0 BPAP即：若事件即：若事件 A 與與 B 相互獨立，則相互獨立，則 AB；若若 AB =，則則事件事件 A 與與 B 不相互獨立。不相互獨立。返回主目錄則互不相容與相互獨立不能同時成立則互不相容與相互獨立不能同時成立。（3）三個事件的獨立性）三個事件的獨立性 CPBPAPABCPCPAPACPCPBPBCPBPAP

10、ABP第一章 總復習2 、三個事件的獨立性、三個事件的獨立性設設A、B、C是三個隨機事件，如果是三個隨機事件，如果 CPBPAPABCPCPAPACPCPBPBCPBPAPABP則稱則稱A、B、C是相互獨立的隨機事件是相互獨立的隨機事件返回主目錄第一章 總復習注意注意3 3：在三個事件獨立性的定義中，四個等式是缺一不在三個事件獨立性的定義中，四個等式是缺一不可的即：前三個等式的成立不能推出第四等可的即：前三個等式的成立不能推出第四等式的成立；反之，最后一個等式的成立也推不出式的成立；反之，最后一個等式的成立也推不出前三個等式的成立前三個等式的成立返回主目錄注意注意54 三個事件相互獨立的性質：

11、三個事件相互獨立的性質： 若若A，B，C是相互獨立的三個事件，則是相互獨立的三個事件，則相互獨立相互獨立與與與與與與與與與與,CBACBACBABCACBACBABCACBA 第一章 總復習（4 4）n n個事件的相互獨立性個事件的相互獨立性等式成立：等式成立：個隨機事件，如果下列個隨機事件，如果下列為為，設設nAAAn21 nnmiiiiiikjikjijijiAPAPAPAAAPniiiAPAPAPAAAPnkjiAPAPAPAAAPnjiAPAPAAPnm2121211)(112121個個隨隨機機事事件件相相互互獨獨立立這這，則則稱稱nnAAA21返回主目錄第一章 總復習若若 是相互獨立

12、的事件，則是相互獨立的事件，則nAAA,21)()()(1)(1)(212121nnnAPAPAPAAAPAAAP 相互獨立事件至少發(fā)生其一的概率的計算相互獨立事件至少發(fā)生其一的概率的計算 npniiAP 111返回主目錄第一章 總復習 pnAPAPAP 21特別地，如果特別地，如果則有則有 2 2 給出了離散型隨機變量及其分布率的定義、性給出了離散型隨機變量及其分布率的定義、性 質，要求質，要求: : (1) (1) 會求離散型隨機變量的分布率；及其分布函數；會求離散型隨機變量的分布率；及其分布函數； （2 2）已知分布率，會求分布函數以及事件的概率；）已知分布率，會求分布函數以及事件的概率

13、； （3 3）已知分布函數，會求分布率；）已知分布函數，會求分布率； （4 4）會確定分布率中的常數；）會確定分布率中的常數； （5 5）掌握常用的離散型隨機變量分布：兩點分布、）掌握常用的離散型隨機變量分布：兩點分布、 二項分布、泊松分布及其概率背景。二項分布、泊松分布及其概率背景。第二章 小 結返回主目錄1 1 引進了隨機變量的概念，要求會用隨機變量表引進了隨機變量的概念，要求會用隨機變量表 示隨機事件。示隨機事件。11 nnp （2 2）已知概率密度，會求事件的概率；）已知概率密度，會求事件的概率； （3 3）會確定概率密度中的常數；）會確定概率密度中的常數； （4 4）掌握常用的連續(xù)型

14、隨機變量分布：均勻）掌握常用的連續(xù)型隨機變量分布：均勻 分布、指數分布和正態(tài)分布。分布、指數分布和正態(tài)分布。第二章 小 結返回主目錄 3 3 給出了連續(xù)型隨機變量及概率密度的定義、性質，給出了連續(xù)型隨機變量及概率密度的定義、性質， 要求：要求： （1 1）掌握概率密度與分布函數之間的關系及其運算；）掌握概率密度與分布函數之間的關系及其運算； xdttfxF,)()().()(xfxF GdxxfGXP. 1)( dxxf第二章 小 結返回主目錄4 4 會求隨機變量的簡單函數的分布。會求隨機變量的簡單函數的分布。 ，的的分分布布，并并且且已已知知已已知知隨隨機機變變量量XgYX 的的密密度度函函

15、數數我我們們要要求求的的是是yfXgYY 解解 題題 思思 路路 yxgXYdxxfyXgPyYPyFXgY)()(的的分分布布函函數數先先求求 yFyfXgYXgYYY 的密度函數的密度函數關系求關系求之間的之間的的分布函數與密度函數的分布函數與密度函數利用利用 定理定理 設隨機變量設隨機變量 X 具有概率密度具有概率密度, )( xxfX).0)(0)()( xgxgxg或或恒恒有有處處處處可可導導，且且有有又又設設函函數數則則 Y =g(X ) 是是一個連續(xù)型隨機變量一個連續(xù)型隨機變量 Y，其概率密度其概率密度為為 ., 0,|,)(|)()(其它其它 yyhyhfyfXY其中其中 h(

16、y) 是是 g(x) 的反函數的反函數，即即 ).(),(max),(),(min gggg )()(1yhygx 返回主目錄第二章 小 結此此時時仍仍有有：或或恒恒有有上上恒恒有有在在設設以以外外等等于于零零，則則只只須須假假在在有有限限區(qū)區(qū)間間若若),0)(0)(,)( xgxgbabaxf).(),(max),(),(minbgagbgag 這這里里 ., 0,|,)(|)()(其它其它 yyhyhfyfXY 定理（續(xù)）定理（續(xù)）返回主目錄第二章 小 結補充定理：補充定理：若若g(x)在不相疊的區(qū)間在不相疊的區(qū)間,21II上逐段嚴格單調，其上逐段嚴格單調，其反函數分別為反函數分別為),(

17、),(21yhyh均為連續(xù)函數，那么均為連續(xù)函數，那么Y=g(x)是連續(xù)型隨機變量，其概率密度為是連續(xù)型隨機變量，其概率密度為 )()()(11yhyhfyfXY )()(22yhyhfX返回主目錄),( y第二章 小 結 一、一、 要理解二維隨機變量的分布函數的定義及要理解二維隨機變量的分布函數的定義及性質。性質。第三章 小 結返回主目錄1 1 二維隨機變量二維隨機變量( (X,Y)X,Y)的聯合分布函數的聯合分布函數 yYxXPyxF ，2 分布函數具有以下的基本性質：分布函數具有以下的基本性質：; 0),( yF; 0),( xF. 1),(; 0),( FF3 已知聯合分布函數求邊緣分

18、布函數 ),( xFxFX ),(yFyFY 二維分布函數的幾何意義二維分布函數的幾何意義 概率概率點的無窮矩形中的點的無窮矩形中的為右上頂為右上頂，落在以落在以，點點表示平面上的隨機表示平面上的隨機，意義是：意義是：二維分布函數的幾何二維分布函數的幾何yxYXyxFyo(X, Y )返回主目錄x),(yx 第三章 小 結第三章 小 結返回主目錄二、二、 二維離散型隨機變量二維離散型隨機變量 分分布布律律的的（聯聯合合），量量會會求求二二維維離離散散型型隨隨機機變變YX. 1 ，21 jiyYxXPpjiij1 jiijp，性質性質2、已知聯合分布律，會求邊緣分布律 jijiipxXPp ii

19、jjjpyYPp第三章 小 結返回主目錄 , 2 , 1, jippyYxXPpjijiij，3、會判斷離散型隨機變量的獨立性；、會判斷離散型隨機變量的獨立性；4、已知離散型隨機變量、已知離散型隨機變量X、Y的相互獨立以及各的相互獨立以及各自的（邊緣）分布，會求聯合分布；自的（邊緣）分布，會求聯合分布；三、三、 二維連續(xù)型隨機變量二維連續(xù)型隨機變量1 、分布函數分布函數F(x,y)與密度函數與密度函數f(x,y)的關系：的關系： yxdudvvufyxF,),(),(2、概率密度、概率密度 具有以下性質：具有以下性質：;0),(10 yxf;1),(),(20 Fdxdyyxf).,(),()

20、,(),(320yxfyxyxFyxyxf 連連續(xù)續(xù)，則則有有在在點點若若 40 設設 G 是平面上的一個區(qū)域，點是平面上的一個區(qū)域，點 ( X,Y )落在落在 G 內內 的概率為：的概率為： GdxdyyxfGYXP.),(),(返回主目錄),(yxf第三章 小 結第三章 小 結返回主目錄3、已知聯合密度函數，會求邊緣密度函數、已知聯合密度函數，會求邊緣密度函數 dyyxfxfX， dxyxfyfY，4、會判斷連續(xù)型隨機變量的獨立性、會判斷連續(xù)型隨機變量的獨立性 yfxfyxfYX ，有有，對對于于幾幾乎乎所所有有的的yx 須須成成立立必必，的的所所有有連連續(xù)續(xù)點點，特特別別地地，上上式式對

21、對yxyxf返回主目錄5 5、 掌握二維均勻分布和二維正態(tài)分布。掌握二維均勻分布和二維正態(tài)分布。 DyxDyxAyxf，01 22222121212122212121exp121 yyxxyxf， 222121，NYX第三章 小 結結 論 （一）布布是是一一維維正正態(tài)態(tài)分分布布二二維維正正態(tài)態(tài)分分布布的的邊邊緣緣分分 222 ，NY 211 ，NX則則有有，結 論 （二）返回主目錄 X，Y獨立獨立 =0X，Y不相關不相關。 XY第三章 小 結6 6、 要會求二維隨機變量的和及最值分布。要會求二維隨機變量的和及最值分布。 ，即若即若222121 NYX一、一、 闡述了數學期望、方差的概念及背景，

22、要掌握闡述了數學期望、方差的概念及背景，要掌握 它們的性質與計算，會求隨機變量函數的數學它們的性質與計算，會求隨機變量函數的數學 期望和方差。期望和方差。第四章 小 結返回主目錄1、數學期望：、數學期望： 1)(ikkpxXE dxxxfXE)()(2、隨機變量函數的數學期望、隨機變量函數的數學期望設設 Y=g(X), g(x) 是連續(xù)函數，是連續(xù)函數， 1)()(kkkpxgYE dxxfxgYE)()()(E(aX+bY)=aEX+bEY 若若x , y獨立，則獨立，則 EXY=EXEY性質性質返回主目錄 若若(X,Y) 是二維隨機變量，是二維隨機變量， 是二元連續(xù)函是二元連續(xù)函數，數，)

23、,(yxg),(YXgZ ijjipyYxXP , 1,),(jiijjipyxg 1,),()(jiijjipyxgZE 且且 絕對收斂；則絕對收斂；則 (1)若若(X,Y) 的分布律為的分布律為 ，(2). 若若(X,Y)的概率密度為的概率密度為),(yxf dxdyyxfyxg),(),(且且絕對收斂，絕對收斂，則則 dxdyyxfyxgZE),(),()(第四章 小 結返回主目錄則則為為）的聯合密度）的聯合密度，（若二維連續(xù)型隨機變量若二維連續(xù)型隨機變量, ),(yxfYXdxdyyxfxdxxxfXEX ),()( dxdyyxxf),( dxdyyxyfYE),(第四章 小 結第四

24、章 小 結返回主目錄 3、方差、方差 122)()(iiipEXxEXXEDX， 離散型。離散型。 dxxfEXxDX)()(2 連續(xù)型。連續(xù)型。 22EXEXDX )(2)(22EYYEXXabEDYbDXabYaXD ， a，b 是是常常數數。若若 X，Y 獨獨立立， 則則 DYbDXabYaXD22)( 。，相相互互獨獨立立時時、當當特特別別DYDXYXDYX )(,性質性質第四章 小 結返回主目錄三、三、 給出了契比雪夫不等式，要會用契比雪夫給出了契比雪夫不等式，要會用契比雪夫不等式作簡單的概率估計。不等式作簡單的概率估計。22/| XP22/1| XP二、二、 要熟記兩點分布、二項分

25、布、泊松分布、均勻要熟記兩點分布、二項分布、泊松分布、均勻 分布、指數分布和正態(tài)分布的數學期望與方差。分布、指數分布和正態(tài)分布的數學期望與方差。第四章 小 結返回主目錄1. 兩點分布兩點分布pppXk110EX=p， pqEXEXDX 22)(。 2. 二項分布二項分布),(pnBXnpEX npqDX 3泊泊松松分分布布DXEX )( X4.均勻分布均勻分布),(baUX2baEX 12)(2abDX 5正態(tài)分布正態(tài)分布 ),(2 NX2, DXEX6. 指數分布指數分布 0001)(xxexfx 2)(,)( XDXE1、協方差及相關系數的定義、協方差及相關系數的定義第四章 隨機變量的數字

26、特征協方差：協方差： COV(X,Y)= E(X-EX)(Y-EY) 返回主目錄特別特別 COV（X，X）=DX注意注意 1: COV（X，Y）=E(XY)- E(X)E(Y)注意注意 2:D(aX+bY)=),(222YXabCOVDYbDXa 特別特別),(2)(YXCOVDYDXYXD DYDXYXCOVXY.),( 相關系數相關系數 若若 XY =0，稱稱 X,Y 不不相相關關. 四、四、 引進了協方差、相關系數的概念，要掌握它引進了協方差、相關系數的概念，要掌握它們的性質與計算。們的性質與計算。第四章 隨機變量的數字特征定理：定理：若若X，Y獨立，則獨立，則X,Y不相關。不相關。返回

27、主目錄 注意注意 3： X,Y 不相關不相關 0 XY 0),( YXCOVEXEYXYE )(DYDXYXD )(但是，但是，X，Y不相關，不一定有不相關，不一定有X，Y相互獨立。相互獨立。2、協方差的性質、協方差的性質1) COV(X,Y)=COV(Y,X);2) COV(aX，bY)=abCOV(X,Y);3) COV(X+Y,Z)=COV(X,Z)+COV(Y,Z);第四章 隨機變量的數字特征說說 明明X與與Y之間沒有線性關系并不表示它們之間沒有關系之間沒有線性關系并不表示它們之間沒有關系。11)2 abXYpXY ;1)1 XY 3、相關系數的性質、相關系數的性質;1,0 XYb 時

28、時當當.1,0 XYb 時時當當的量的量之間線性關系緊密程度之間線性關系緊密程度與與量量相關系數是表征隨機變相關系數是表征隨機變YX存在著線性關系；存在著線性關系；之間以概率之間以概率與與時，時，當當，11YXYX 之間的線性關系越弱；之間的線性關系越弱；與與時，時，越接近于越接近于當當，YXYX0 不相關不相關之間不存在線性關系之間不存在線性關系與與時，時，當當，YXYX0 第四章 隨機變量的數字特征則則 X，Y獨立獨立 =0X，Y不相關不相關。 XY返回主目錄設設(X,Y)服服從從二二維維正正態(tài)態(tài)分分布布 ),(222121 N3 協方差五、五、 要掌握二維正態(tài)隨機變量的不相關與獨立的要掌

29、握二維正態(tài)隨機變量的不相關與獨立的等價性。等價性。5、n維正態(tài)分布的性質維正態(tài)分布的性質1) n維維隨隨機機變變量量),(1nXX 服服從從n維維正正態(tài)態(tài)分分布布nXX,1 的的任任意意線線性性組組合合nnXlXl11服服從從一一維維正正態(tài)態(tài)分分布布。2) 若若),(1nXX 服服從從 n維維正正態(tài)態(tài)分分布布，nYY,1是是), 1(njXj 的的線線性性函函數數，則則),(1nYY 也也服服從從正正態(tài)態(tài)分分布布。3) 若若),(1nXX 服服從從 n 維維正正態(tài)態(tài)分分布布，則則nXX,1相相互互獨獨立立nXX,1兩兩兩兩不不相相關關。第四章 隨機變量的數字特征返回主目錄4) 相互獨立的一維相

30、互獨立的一維 正態(tài)隨機變量的線性組合服從正態(tài)隨機變量的線性組合服從正態(tài)分布正態(tài)分布1）掌握大數定律的定義；）掌握大數定律的定義；第五章主要內容及要求：第五章主要內容及要求：, 11lim1 nkknXnP, 01lim1 nkknXnP或或2）了解切比雪夫大數定律、貝努里大數定律、辛）了解切比雪夫大數定律、貝努里大數定律、辛欽大數定律；欽大數定律；3）掌握獨立同分布的中心極限定理和德莫佛）掌握獨立同分布的中心極限定理和德莫佛-拉普拉普拉斯定理；并會用這兩個定理求概率；拉斯定理；并會用這兩個定理求概率；),10(), 2 , 1)(,( pnpnBn 設設隨隨機機變變量量).1(),1NnnXn

31、kk近似服從近似服從則則 ).1 , 0(Nnpqnpn近似服從近似服從則則 ), 2 , 1( , 02 kDXEXkk ，序序列列，且且獨獨立立同同分分布布的的隨隨機機變變量量設設,1nXXbaPn npqnpbnpqnpnpqnpaPn ).()(npqnpanpqnpb nnpPn pnPn pqnnpqnppqnPn pqnpqn . 12 pqn 第六章主要內容及要求：第六章主要內容及要求：1）掌握樣本和統計量的概念及常用的統計量，會判）掌握樣本和統計量的概念及常用的統計量，會判斷哪些樣本的函數是統計量；斷哪些樣本的函數是統計量；:,1的的樣樣本本，則則意意味味著著是是來來自自總總

32、體體若若XXXn同同樣樣的的分分布布。與與總總體體是是相相互互獨獨立立的的，都都服服從從XXXn,1),(1*nxxf設總體設總體X 的概率密度為的概率密度為 f (x) ，則，則 的聯合的聯合概率密度為：概率密度為：),(1nXX niixf1)(,11nnxXxXP 設設 X 的分布率為的分布率為 ，則，則 的聯合分布率為：的聯合分布率為：),(1nXX )(xpxXP niixp1)(,11 niiXnX niiXXnS122)(11 niiXnXn12211;11 nikikXnA,2 DXEX2）結論）結論：設為來自總體設為來自總體X 的一個樣本，的一個樣本，nXX ,1則則.,22

33、2 ESnXDXE, 2 , 1)(11 kXXnBnikik樣本均值樣本均值樣本方差樣本方差樣本樣本k 階原點矩階原點矩樣本樣本k 階中心矩階中心矩3）掌握三個分布的定義及性質）掌握三個分布的定義及性質分分布布 2)1( 的的樣樣本本，為為來來自自于于正正態(tài)態(tài)總總體體設設)1 , 0(),(1NXXn獨立，則有獨立，則有，且且若若YXnYmX),(),(1220 )(2nmYX )(22212nXXn ),(2220n 若若.2,22nDnE 則則 )(22nP4）掌握正態(tài)總體的樣本均值和樣本方差的定義及其）掌握正態(tài)總體的樣本均值和樣本方差的定義及其分布分布（四個定理）（四個定理）；分布分布

34、 t)2( ,),(),1 , 0(2稱隨機變量稱隨機變量獨立，則獨立，則YXnYNX )(ntnYXt 稱稱隨隨機機變變量量則則 分布分布 F)3(獨立，獨立，若若YXnYnX,),(),(2212 ).,(21nnF21/ nYnXF )(nttP)()(1ntnt ),(21nnFFP),(/112nnF ),(211nnF )1(X221,),(,SXNXXn的樣本，的樣本，是總體是總體設設 22)1()2( Sn 獨獨立立。與與2)3(SX定理定理1方方差差，則則有有：分分別別是是樣樣本本均均值值與與樣樣本本212)( niiXX);,(2nN );1(2 n )(/)(2212nX

35、nii )1(/ ntnSX ),1 , 0(/NnX 定理定理2)2(112)1()1()()(21212122221121 nntnnnnSnSnYX 定理定理3)1 , 0()()(22212121NnnYX 12122222112121/)(/)(1nnYXnjjnii ）（),(21nnF 22222121/2 SS）（)1, 1(21 nnF定理定理411/)(/)(121222211221 nnYYXXnjjnii 第七章主要內容及要求：第七章主要內容及要求：1）要會熟練運用矩法和極大似然法求估計量。）要會熟練運用矩法和極大似然法求估計量。矩法求估計量的步驟：矩法求估計量的步驟：);()1(221EXEX 求求);()2(2211 AA令令).,(),()3(122111nnXXXX 解解上上面面方方程程（組組），得得極大似然法求估計量的步驟：極大似然法求估計量的步驟：(一般情況下一般情況下):)()1( L構造似然函數構造似然函數);(ln)2( L取取對對數數：; 0ln)3( dLd令令.)4( 的的極極大大似似然然估估計計量量解解似似然然方方程程得得 niixfL1;()()(連連續(xù)續(xù)型型） 說明：若似然方程（組）無解，或似然函數不可導，說明：若似然方程（組）無解，或似然函數不可導， 此法失效，改用觀察法此法失效，改用觀察法（如：均勻分布等，此時密（如：均