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1、分布名稱分布律01分布二項(xiàng)分布泊松分布一、隨機(jī)事件與概率公式名稱公式表達(dá)式德摩根公式,古典概型幾何概型,其中為幾何度量(長(zhǎng)度、面積、體積)求逆公式加法公式P(AB)=P(A)+P(B)-P(AB)當(dāng)P(AB)0時(shí),P(AB)=P(A)+P(B)減法公式P(A-B)=P(A)-P(AB),時(shí)P(A-B)=P(A)-P(B)條件概率公式與乘法公式全概率公式貝葉斯公式(逆概率公式)兩個(gè)事件相互獨(dú)立;二、隨機(jī)變量及其分布1、分布函數(shù)2、離散型隨機(jī)變量及其分布3、續(xù)型隨機(jī)變量及其分布分布名稱密度函數(shù)分布函數(shù)均勻分布 分布名稱密度函數(shù)分布函數(shù)指數(shù)分布正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布4、隨機(jī)變量函數(shù)Y=g(X)的分布離
2、散型:,連續(xù)型:分布函數(shù)法,公式法三、多維隨機(jī)變量及其分布1、離散型二維隨機(jī)變量及其分布分布律:分布函數(shù)邊緣分布律:條件分布律:,2、連續(xù)型二維隨機(jī)變量及其分布分布函數(shù)及性質(zhì)分布函數(shù):性質(zhì):邊緣分布函數(shù)與邊緣密度函數(shù)分布函數(shù): 密度函數(shù):條件概率密度,3、隨機(jī)變量的獨(dú)立性隨機(jī)變量X、Y相互獨(dú)立,離散型: ,連續(xù)型:4、二維隨機(jī)變量和函數(shù)的分布離散型:連續(xù)型:四、隨機(jī)變量的數(shù)字特征1、數(shù)學(xué)期望定義:離散型,連續(xù)型性質(zhì):, ,當(dāng)X、Y相互獨(dú)立時(shí):2、方差定義:性質(zhì):,當(dāng)X、Y相互獨(dú)立時(shí):3、協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)協(xié)方差:,當(dāng)X、Y相互獨(dú)立時(shí):相關(guān)系數(shù):,當(dāng)X、Y相互獨(dú)立時(shí):(X,Y不相關(guān))協(xié)方差和相關(guān)系
3、數(shù)的性質(zhì):,4、常見(jiàn)隨機(jī)變量分布的數(shù)學(xué)期望和方差分布數(shù)學(xué)期望方差0-1分布pp(1-p)二項(xiàng)分布npnp(1-p)泊松分布均勻分布正態(tài)分布指數(shù)分布五、大數(shù)定律與中心極限定理1、切比雪夫不等式若對(duì)于任意有2、大數(shù)定律:切比雪夫大數(shù)定律:若相互獨(dú)立,且,則:伯努利大數(shù)定律:設(shè)nA是n次獨(dú)立試驗(yàn)中事件A發(fā)生的次數(shù),p是事件A在每次試驗(yàn)中發(fā)生的概率,則,有:辛欽大數(shù)定律:若獨(dú)立同分布,且,則3、中心極限定理列維林德伯格中心極限定理:獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量,均值為,方差為,當(dāng)n充分大時(shí)有:棣莫弗拉普拉斯中心極限定理:隨機(jī)變量,則對(duì)任意x有:近似計(jì)算:六、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念1、總體和樣本的分布函數(shù)設(shè)總體,則
4、樣本的聯(lián)合分布函數(shù)2、統(tǒng)計(jì)量樣本均值:,樣本方差:樣本標(biāo)準(zhǔn)差:,樣本階原點(diǎn)距:樣本階中心距:3、三大抽樣分布(1)分布:設(shè)隨機(jī)變量且相互獨(dú)立,則稱統(tǒng)計(jì)量服從自由度為的分布,記為性質(zhì):設(shè)且相互獨(dú)立,則(2)分布:設(shè)隨機(jī)變量,且X與Y獨(dú)立,則稱統(tǒng)計(jì)量:服從自由度為的分布,記為性質(zhì):(3)分布:設(shè)隨機(jī)變量,且與獨(dú)立,則稱統(tǒng)計(jì)量服從第一自由度為m,第二自由度為n的分布,記為,性質(zhì):設(shè),則七、參數(shù)估計(jì)1.參數(shù)估計(jì)定義:用估計(jì)總體參數(shù),稱為的估計(jì)量,相應(yīng)的為總體的估計(jì)值。當(dāng)總體是正態(tài)分布時(shí),未知參數(shù)的矩估計(jì)值=未知參數(shù)的極大似然估計(jì)值2.點(diǎn)估計(jì)中的矩估計(jì)法:基本思想:用樣本矩來(lái)估計(jì)相應(yīng)的總體矩求法步驟:設(shè)
5、總體X的分布中包含有未知參數(shù),它的前k階原點(diǎn)矩中包含了未知參數(shù),即;又設(shè)為總體X的n個(gè)樣本值,用樣本矩代替,在所建立的方程組中解出的k個(gè)未知參數(shù)即為參數(shù)的矩估計(jì)量。注意:分布中有幾個(gè)未知參數(shù),就求到幾階矩。3.點(diǎn)估計(jì)中的極大似然估計(jì)設(shè)取自的樣本,設(shè)或,求法步驟:似然函數(shù):取對(duì)數(shù): 或解方程:,解得:4.估計(jì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)無(wú)偏性設(shè)為未知參數(shù)的估計(jì)量。若E()=,則稱為的無(wú)偏估計(jì)量。有效性基本思想假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)思想是小概率原理。小概率事件的概率就是顯著性水平,常取,或?;静襟E提出原假設(shè)H0;選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量;對(duì)于查表找分位數(shù),使,從而定出拒絕域W;由樣本觀測(cè)值計(jì)算統(tǒng)計(jì)量實(shí)測(cè)值;并作出
6、判斷:當(dāng)實(shí)測(cè)值落入W時(shí)拒絕H0,否則認(rèn)為接受H0。兩類錯(cuò)誤第一類錯(cuò)誤當(dāng)H0為真時(shí),而樣本值卻落入了拒絕域,應(yīng)當(dāng)否定H0。這時(shí),我們把客觀上H0成立判為H0為不成立(即否定了真實(shí)的假設(shè)),稱這種錯(cuò)誤為“棄真錯(cuò)誤”或第一類錯(cuò)誤,記為犯此類錯(cuò)誤的概率,即:P拒絕H0|H0為真=; 第二類錯(cuò)誤當(dāng)H1為真時(shí),而樣本值卻落入了接受域,應(yīng)接受H0。這時(shí),我們把客觀上H0不成立判為H0成立(即接受了不真實(shí)的假設(shè)),稱這種錯(cuò)誤為“取偽錯(cuò)誤”或第二類錯(cuò)誤,記為犯此類錯(cuò)誤的概率,即:P接受H0|H1為真=。兩類錯(cuò)誤的關(guān)系人們當(dāng)然希望犯兩類錯(cuò)誤的概率同時(shí)都很小。但是,當(dāng)容量n一定時(shí),變小,則變大;相反地,變小,則變大。取定要想使變小,則必須增加樣本容量。設(shè)和是未知參數(shù)的兩個(gè)無(wú)偏估計(jì)量。若,則稱有效。一致性設(shè)是的一串估計(jì)量,如,有則稱為的一致估計(jì)量(或相合估計(jì)量)。5.單正態(tài)總體參數(shù)的置信區(qū)
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