概率统计总复习
概率统计试卷复习资料
总复习一、填空题（每题3分）1、已知事件A 与B 独立，且5.0)(=A P ，7.0)(=B P ，则=)(AUB P2、设X 服从正态分布)3.2(2N ，且21C) X (=≤P ，则=C 3、设每次试验中成功的概率为P )1(<<P o ，则在二次重复独立试验中，至少失败一次的概率为 。
4、评价估计量优劣的三条标准是无偏性，一致性和 性。
5、已知随机变量X 服从),(2σμN ，则X 的概率密度函数为6、设X 1，…，X n 是总体X 的一个样本,且X 的期望μ=EX 和方差2σ=DX 均未知，则2σ的无偏估计是=∧2σ7、设X 服从二项分布),(p n B ，则)(X E =8、若X 与Y 独立，且6)(=X D ，3)(=Y D ，则)2(Y X D -=9、设X 服从),(2σμN ，则≤≥-)3(σμX P10、一口袋中装有8只球，在这6只球上分别标有-1,1,1，1,1,3,,3，3这样的数字，现从这只口袋中任取一球，用随机变量X 表示取得的球上标明的数字，求:（1）X 的概率分布律；（2）X 的概率分布函数；（3）)34(-X E .11.袋中有4个乒乓球, 其中3个是黄球, 1个是白球. 今有两人依次随机地从袋中各取一球, 取后不放回, 则第2个人取得黄球的概率是 . 12、对事件,A B 和C ,已知1()()()5P A P B P C ,()()0P AB P BC ,1()8P AC ,则,A B ,C 中至少有一个发生的概率是_________.13、已知随机变量X 在区间[ 5，15 ]上服从均匀分布，则EX= .14、中心极限定理告诉我们，若随机变量X 服从参数为1000，0.06的二项分布，则X 也近似服从参数为___ __和______的正态分布.15、设(X 1,X 2,...,X n )是取自正态总体N (μ,σ2)的简单随机样本,统计量∑==n i i X n T 121，则T 的数学期望ET=16、设X 表示独立射击目标10次所击中目标的次数，每次击中的概率为0.3，则X 2的数学期望E(X 2)= ．17、设随机变量X 服从正态分布N(2,0.22),已知标准正态分布函数值 Φ(2.5)=0.9938,则P{2<X<2.5}=___ .18、设随机变量X 和Y 满足DX =25, DY =9, ρXY =0.4, 则D (X-Y) =19 、设总体X 的概率密度为,,020)(⎩⎨⎧<<=其它x Ax x f 则A=20、若随机变量X 服从参数为1=λ的分布，则大数定律告诉我们：∑=ni i X n 11依概率收敛于21 ，设总体X 服从),(2σμN 分布，X 1，…，X n 是X 的一个样本，则统计量n / X σμ- 服从分布;)(1_1222X XS nni i-=∑=οο 服从 分布；212)(1μο-∑=ni iX服从 分布二，单选1 .若随机变量X 具有性质)()(X D X E =，则X 服从 分布 a 、正态 b 、二项 c 、泊松 d 、均匀2、若)()(1)(B P A P B A P -=+，则A 与B a 、互不相容 b 、独立c 、为对立事件d 、为任意事件3、设随机变量X 服从)2,1(2N ，12-=X Y ，则Y 服从 分布 a 、)4,2(2N b 、)4,1(2N c 、)4,1(N d 、)4,2(N4、设A 与B 为两个随机事件，若0)(=AB P ，则下列命题正确的是 a 、A 、B 互不相容 b 、AB 未必是不可能事件 c 、A ，B 独立 d 、0)(=A P 或0)(=B P5、从总体X 中抽取样本X ，X 2，若X 服从)1,(θN 分布，则θ的估计量中，最有效的是a 、217671X X + b 、212121X X + c 、215451X X + d 、216561X X +6、“A 、B 、C 三事件恰有一个发生”可表为 a 、C U B U A b 、C B Ac 、ABCd 、C B A C B A C B U U A7、5.0)(=A P ，8.0)(=B P ，9.0)(=AUB P ，则B A 与的关系是 a 、互不相容 b 、独立 c 、B A ⊃ d 、A B ⊃8、设随机变量X 服从分布， 则2)] X [E() X (=D a 、均匀 b 、标准正态 c 、二项 d 、泊松9、设),(y x F 是随机变量Y), X (的分布函数，则下列式子 成立。
概率统计总复习
例2、掷一枚骰子4次至少出现一次六点的概率是多少？ 掷一双骰子24次至少出现一次双六点的概率是多少？
例3：将一枚均匀骰子掷两次，观察骰子面的出现情况以 及骰子点数之和出现的情况。
条件概率的计算：(包括三大公式) 例1、一批产品共有10个正品2个次品，从中任取两
F(x)
P{X
x}
1/ 3， 1/ 2，
0 x 1 1 x 2
1， x 2
P{X 1} F(1) 1 2 23
P{1
X
3} 2
P{X
3} P{X 2
1}
1 2
1 3
1 6
P{1 X 3} P{1 X 3} P{X 3} 1
2
2
26
0， x 0
F(x)
P{X
x}
则P(
A
B)
P(A B)
P(A B)
3、若P(AB)= ，且P(A)=1/3，求P(B)
4、P(若A事B )件 A与B互不相容，P(AP)(=A 0.B5) ,，P(AB)= 0.8、 则
设总体X 服从正态分布N (， 2 ) ，X1, X 2, , X n 为X 的一个样本。 当 2未知时，的估计区间为
随机变量的概率分布：
例 1 设 X 的概率分布为
X0
1
2
P 1/3 1/6 1/2
求：（1） X 的分布函数；
（2） P{ X 1}、 P{1 X 3}、 P{1 X 3}。
2
2
2
3
p X
EX
1
2
例2、设随机变量的概率密度为 f (x) Acosx
概率论与数理统计总复习参考
定义7 （概率的统计定义） 定义8 （概率的公理化定义） 设试验E的样本
空间为Ω，对任意事件A，赋予一实数 P(A)，若
它满足
非负性公理：0≤P(A) ≤1;
规范性公理：P(Ω)=1;
可列可加性公理：若A1, A2, …两两互斥, 则
P ( Ai ) P ( Ai ).
二、随机事件的关系与运算
1. 事件的关系
(1) 包含关系 若事件A发生必然导致事件B发生，则称事件A包含于B，
记为 A B.
(2) 互斥（互不相容）： 若两个事件A、B不可能同时发生，则称事件A与B互斥 （互不相容）. 必然事件与不可能事件互斥; 基本事件之间是互斥的.
2. 事件的运算
(1) 事件的并（和） 若C表示“事件A与事件B至少有一个发生”这一事件，
fY
(
y)
f
X
[h(
y)] | 0,
h(
y)
|,
y ,
其他.
第三章 二维随机变量及其分布
1. 二维随机变量
(X, Y )：X, Y 是定义在同一样本空间 上的两个随机变量.
2. 联合分布函数、性质 F(x, y) =P{X x, Y y}, (任意实数x, y).
3. 边缘分布函数 FX (x) = F(x, +), FY (y) = F(+, y).
P p1
p2 … pn …
注 ：如果 g( xk ) 中有些项相同，则需将它们 作适当并项.
(2) 连续型随机变量函数的分布 (i) 定义法
FY ( y) P{Y y} P{g( X ) y}
{ x|g( x) y} f X ( x)dx.
概率论与数理统计复习汇总
第二章：随机变量及其相关内容
基本概念：随机变量、分布律、概率密度、分布函数 随机变量：设随机试验的样本空间为 S = {e}, X = X (e) 是定义在样本空间 S 上的
实值单值函数，称 X = X (e) 为随机变量. ( 样本点到数的对应法则) 随机变量的分类：离散型随机变量和连续型随机变量(基于 r.v. 的取值类型) 离散型随机变量 取值为有限个或者无限可列个的随机变量 分布律 若 r.v. X 的取值为 x1, x2 , , xn , 对应概率值为 p1, p2 , , pn , ，即
(1) 任取一件产品为次品的概率是多少？ (2) 已知取得的产品为次品，求此次品来自甲厂生产的概率是多少？ 2. 人们为了了解一支股票未来一定时期内价格的变化，往往会去分析影响股票 价格的基本因素，比如利率的变化. 现假设人们经分析评估知利率下降的概率为 60%，利率不变的概率为 40%.根据经验，人们估计，在利率下调的情况下，该
一个划分.或者 B1, B2 , , Bn 为一个完备事件组.
全概率公式：设设 S 为随机试验 E 的样本空间， B1, B2, , Bn 为一个完备事件组，
则有 P( A) = P(B1)P( A B1) + P(B2 )P( A B2 ) + + P(Bn )P( A Bn )
Bi 称为原因， A 称为结果；全概率公式由原因找结果； 贝叶斯公式： 由结果找造成的原因
运算规律：德摩根律 AB = A ∪ B; A ∪ B = AB
加法原理： n1 + n2 + + nm (分类)，乘法原理： n1 ⋅ n2 ⋅ ⋅ nm (分步)
高考复习概率与统计知识点归纳总结
概率与统计知识点总结（一）知识点思维导图（二）常用定理、公式及其变形1．用样本的数字特征估计总体的数字特征（1）样本本均值：nx x x x n +++= 21 （2）样本标准差：nx x x x x x s s n 222212)()()(-++-+-== （3）频率分布直方图估算样本众数、中位数、平均数①众数：最高小矩形中点值；②中位数：先确定中位数所在小组，设中位数为m ，由直线x=m 两侧小矩形面积之和等于0.5列方程求m ． ③平均数：各小矩形中点值与其面积的积的和．2．随机事件的概率及概率的意义（1）随机事件：在条件S 下可能发生也可能不发生的事件，叫相对于条件S 的随机事件；（2）概率定义：在相同的条件S 下重复n 次试验，观察某一事件A 是否出现，称n 次试验中事件A 出现的次数n A 为事件A 出现的频数；称事件A 出现的比例f n (A)=n n A为事件A 出现的频率：对于给定的随机事件A ，如果随着试验次数的增加，事件A 发生的频率f n (A)稳定在某个常数上，把这个常数记作P （A ），称为事件A 的概率．3．概率的基本性质（1）事件的包含、并事件、交事件、相等事件（2）若A∩B 为不可能事件，即A∩B=ф，那么称事件A 与事件B 互斥；（3）若A∩B 为不可能事件，A∪B 为必然事件，那么称事件A 与事件B 互为对立事件；（4）当事件A 与B 互斥时，满足加法公式：P(A∪B)= P(A)+ P(B)；若事件A 与B 为对立事件，则A∪B 为必然事件，所以P(A∪B)= P(A)+ P(B)=1，于是有P(A)=1—P(B)4．古典概型及随机数的产生（1）古典概型的使用条件：试验结果的有限性和所有结果的等可能性．（2）公式P （A ）=总的基本事件个数包含的基本事件数A 5．几何概型及均匀随机数的产生（1）几何概率模型：如果每个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度（面积或体积）成比例，则称这样的概率模型为几何概率模型；（2）公式：P （A ）=积）的区域长度（面积或体试验的全部结果所构成积）的区域长度（面积或体构成事件A ． 6．随机变量：如果随机试验可能出现的结果可以用一个变量X 来表示，并且X 是随着试验的结果的不同而变化，那么这样的变量叫做随机变量． 随机变量常用大写字母X 、Y 等或希腊字母 ξ、η等表示．7．离散型随机变量的分布列：一般的，设离散型随机变量X 可能取的值为x 1，x 2，．．．．． ，x i ，．．．．．．，x n ．X 取每一个值 x i (i=1，2，．．．．．．）的概率P(ξ=x i ）＝P i ，则称表为离散型随机变量X 的概率分布，简称分布列分布列性质：∪ p i ≥0， i =1，2， … ；∪ p 1 + p 2 +…+p n = 1．9．条件概率：对任意事件A 和事件B ，在已知事件A 发生的条件下事件B 发生的概率，叫做条件概率．记作P(B|A)，读作A 发生的条件下B 的概率公式：.0)(,)()()|(>=A P A P AB P A B P 10．相互独立事件：事件A(或B)是否发生对事件B(或A)发生的概率没有影响，这样的两个事件叫做相互独立事件，)()()(B P A P B A P ⋅=⋅12．数学期望：一般地，若离散型随机变量ξ的概率分布为 则称 Eξ＝x 1p 1＋x 2p 2＋…＋x n p n 为ξ的数学期望或平均数、均值，数学期望又简称为期望．是离散型随机变量．13．方差：D(ξ)=(x 1-Eξ)2·P 1+（x 2-Eξ)2·P 2 +．．．．．．+（x n -Eξ)2·P n 叫随机变量ξ的均方差，简称方差．14．正态分布：（1）定义：若概率密度曲线就是或近似地是函数 的图象，其中解析式中的实数0)μσσ>、（是参数，分别表示总体的平均数与标准差．则其分布叫正态分布(,)N μσ记作：，f( x )的图象称为正态曲线；（2）基本性质：∪曲线在x 轴的上方，与x 轴不相交；∪曲线关于直线x=对称，且在x=时位于最高点；∪当一定时，曲线的形状由确定．越大，曲线越“矮胖”；表示总体的分布越分散；越小，曲线越“瘦高”，表示总体的分布越集中；∪正态曲线下的总面积等于1．15．3原则：从上表看到，正态总体在 以外取值的概率只有4．6%，在 以外取值的概率只有0．3% 由于这些概率很小，通常称这些情况发生为小概率事件．也就是说，通常认为这些情况在一次试验中几乎是不可能发生的．),(,21)(222)(+∞-∞∈=--x e x f x σμσπμμμσσσσ)2,2(σμσμ+-)3,3(σμσμ+-17．回归分析。
概率统计公式大全(复习重点)
概率统计公式大全(复习重点)概率统计公式大全（复习重点）在学习概率统计的过程中，熟练掌握相关的公式是非常关键的。
本文将为大家详细介绍一些常用的概率统计公式，并对其进行简要的说明和应用举例，以便复习和巩固知识。
一、基本概率公式1. 事件的概率计算公式P(A) = n(A) / n(S)其中，P(A)表示事件A发生的概率；n(A)表示事件A中有利的结果数；n(S)表示样本空间S中的全部结果数。
例如：从一副扑克牌中随机抽取一张牌，求抽到红心牌的概率。
解：样本空间S中共有52张牌，红心牌有13张，所以 P(红心牌) = 13 / 52 = 1 / 4。
2. 条件概率计算公式P(A|B) = P(A∩B) / P(B)其中，P(A|B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率；P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率；P(B)表示事件B发生的概率。
例如：某班级男女生分别有30人和40人，从中随机选择一名学生，求选到女生并且是优等生的概率。
解：女生优等生有20人，所以 P(女生且是优等生) = 20 / （30+ 40）= 1 / 7。
二、常用离散型随机变量的数学期望与方差1. 随机变量的数学期望计算公式E(X) = ∑[x * P(X=x)]其中，E(X)表示随机变量X的数学期望；x表示随机变量X的取值；P(X=x)表示随机变量X取值为x的概率。
例如：随机变量X的可能取值为1、2、3，对应的概率分别是1/4、1/2、1/4，求X的数学期望。
解：E(X) = 1 * (1/4) + 2 * (1/2) + 3 * (1/4) = 5/2 = 2.5。
2. 随机变量的方差计算公式Var(X) = E((X - E(X))²)其中，Var(X)表示随机变量X的方差；E(X)表示随机变量X的数学期望。
例如：随机变量X的可能取值为1、2、3，对应的概率分别是1/4、1/2、1/4，求X的方差。
解：E(X) = 1 * (1/4) + 2 * (1/2) + 3 * (1/4) = 5/2 = 2.5。
概率论与数理统计总复习-
一. 二维离散型r.v.
概率统计-总复习-13
1. 联合分布律（2个性质）
P(Xxi,Yyj)pij,
2.联合分布函数（5个性质）
F ( x , y ) P X x , Y y
3.联合分布律与联合分布函数关系
F(x,y)pij, xixyjy
4. 边缘分布律与边缘分布函数
n
Xi
n
E( Xi )
i1 i1
D
n
Xi
n
D( Xi )
i1 i1
X1,,Xn 相互独立
常见离散r.v.的期望与方差
概率统计-总复习-27
分布 概率分布
期望 方差
参数p的 0-1分布
P (X 1 )p ,P (X 0) q
2. 联合分布函数（5个性质）
xy
F(x,y) p(u,v)dvdu
3.联合密度与联合分布函数关系 2F( x,y) p( x,y)
xy
4.边缘密度与边缘分布函数
p (x) p( x,y)dy p ( y) p( x,y)dx
X
Y
FX( x) F(x, ) FY ( y ) F(, y)
5.全概率公式：分解 P(B) P(Ai)P(B|Ai),B
i1
6.贝叶斯公式
P(Aj |B)
P(Aj )P(B| Aj )
,j
P(Ai )P(B|Ai )
i1
四. 概率模型
概率统计-总复习-6
1.古典概型： 摸球、放球、随机取数、配对
2. n重伯努利概型：
概率统计公式大全(复习重点)汇总
②正概率密度区间为矩形
二维正态分布
＝0
随机变量的函数
若X1,X2,…Xm,Xm+1,…Xn相互独立，h,g为连续函数，则：
h（X1，X2,…Xm）和g（Xm+1,…Xn）相互独立。
特例：若X与Y独立，则：h（X）和g（Y）独立。
例如：若X与Y独立，则：3X+1和5Y-2独立。
（8）二维均匀分布
则称上式为离散型随机变量 的概率分布或分布律。有时也用分布列的形式给出：
。
显然分布律应满足下列条件：
（1） ， ， （2） 。
（2）连续型随机变量的分布密度
设 是随机变量 的分布函数，若存在非负函数 ，对任意实数 ，有
，
则称 为连续型随机变量。 称为 的概率密度函数或密度函数，简称概率密度。
密度函数具有下面4个性质：
几何分布
，其中p≥0，q=1-p。
随机变量X服从参数为p的几何分布，记为G(p)。
均匀分布
设随机变量 的值只落在[a，b]内，其密度函数 在[a，b]上为常数 ，即
a≤x≤b
其他，
则称随机变量 在[a，b]上服从均匀分布，记为X~U(a，b)。
分布函数为
a≤x≤b
0，x<a，
1，x>b。
当a≤x1<x2≤b时，X落在区间（ ）内的概率为
试验的可能结果称为随机事件。
（5）基本事件、样本空间和事件
在一个试验下，不管事件有多少个，总可以从其中找出这样一组事件，它具有如下性质：
①每进行一次试验，必须发生且只能发生这一组中的一个事件；
②任何事件，都是由这一组中的部分事件组成的。
这样一组事件中的每一个事件称为基本事件，用 来表示。
概率论与数理统计复习提纲
概率论与数理统计复习提纲概率论与数理统计总复习第⼀讲随机事件及其概率⼀随机事件，事件间的关系及运算 1.样本空间和随机事件 2.事件关系,运算和运算律⑴事件的关系和运算⑶运算律:交换律,结合律,分配律；对偶律: B A B A ?=?,B A B A ?=?；⼆概率的定义和性质 1.公理化定义(P7)2.概率的性质(P8.五个) ⑴)(1)(A P A P -=；⑵)()()()(AB P B P A P B A P -+=?；3.古典概型和⼏何概型4.条件概率 )()()|(A P AB P A B P =三常⽤的计算概率的公式1.乘法公式 )()()()()(B A P B P A B P A P AB P ==2.全概率公式和贝叶斯公式(P17-20.) 四事件的独⽴性1.定义:A 和B 相互独⽴ )()(B P A B P =或)()()(B P A P AB P ?=，2.贝努利试验在n 重贝努利试验中，事件=k A {A 恰好发⽣k 次})0(n k ≤≤的概率为：k n nk n k p p C A P --=)1()(第⼆讲随机变量及其概率分布⼀随机变量及其分布函数1.随机变量及其分布函数 )()(x X P x F ≤=)(+∞<<-∞x2.分布函数的性质(P35.四个)⑴0)(lim =-∞→x F x ；1)(lim =+∞→x F x ；(常⽤来确定分布函数中的未知参数)⑵)()()(a F b F b X a P -=≤<(常⽤来求概率) ⼆离散型随机变量及其分布律1.分布律2.常⽤的离散型分布三连续型随机变量 1.密度函数 ?∞-=xdt t f x F )()(2.密度函数的性质(P39.七个) ⑴1)(=?+∞∞-dx x f ；（常⽤来确定密度函数中的参数）⑵?=≤adx x f b X a P )()(；（计算概率的重要公式）⑶对R x ∈?，有0)(==c X P (换⾔之,概率为0的事件不⼀定是不可能事件). 3.常⽤连续型分布重点:正态分布:)0,(21)(22)(>=--σσµσπσµ都是常数，x ex f标准正态分布)1,0(N :2221)(x ex -=π四随机变量函数的分布1.离散情形设X 的分布律为则)(X g Y =的分布律为2.连续情形设X 的密度函数为)(x f X ,若求)(X g Y =的密度函数,先求Y 的分布函数,再通过对其求导,得到Y 的密度函数。
(完整版)自考概率论与数理统计复习资料要点总结
i《概率论与数理统计》复习提要(1) 0 P(A) 1 ( 2)P( ) 1(1) 定义：若 P(B) 0,则 P(A| B)P(AB)P(B)(2)乘法公式：P(AB) P(B)P(A| B)若B 1, B 2, B n 为完备事件组，P(B i )0，则有n(3)全概率公式： P(A) P(B i )P(A| B i )i 1(4)Bayes 公式： P(B k | A)P(Bk)P(A|B k)P(B i )P(A|BJi 17.事件的独立性：A, B 独立 P( AB) P(A)P(B)(注意独立性的应用)第二章随机变量与概率分布1 •离散随机变量：取有限或可列个值，P(X x i ) p i 满足(1) p i 0 , (2) p i =11.事件的关系 AB A B AB A B AAB2.运算规则(1)A B BA ABBA(2) (AB) CA (BC)(AB)C A(BC)(3) (AB)C (AC) (BC) (AB) C (A C)(B(4) AB ABABAB第一章随机事件与概率3•概率P(A)满足的三条公理及性质: C)(4) P() 0 (5) P(A) 1 P(A)(6) P(A B) P(A) P(AB) ，若 A B , 则P(BA) P(B) P(A) ,P(A) P(B)(7) P(A B) P(A) P(B) P(AB)(8) P(ABC) P(A) P(B) P(C)P(AB)P(AC) P(BC)P(ABC)n(3)对互不相容的事件 A l , A 2, , A n ，有P( A k )k 1k 1(n 可以取)4. 古典概型：基本事件有限且等可能5. 几何概率6. 条件概率P(A k )(3)对任意D R, P(X D) p:X i D2.连续随机变量：具有概率密度函数f (x)，满足(1) f (x) 0, f(x)dx 1 ；b(2) P(a X b) f (x)dx ； ( 3)对任意a R，P(X a) 0a4.分布函数F(x) P(X x)，具有以下性质(1)F( ) 0, F( ) 1 ; (2)单调非降；(3)右连续；(4)P(a X b) F(b) F(a)，特别P(X a) 1 F(a)；(5)对离散随机变量，F(x) P i ；i:为x(6)对连续随机变量，F(x) x'f(t)dt为连续函数，且在f (x)连续点上，F (x) f (x)5.正态分布的概率计算以(x)记标准正态分布N (0,1)的分布函数，则有(1)(0) 0.5 ; (2)(2 x x) 1 (x) ； (3)若X ~ N(,)，则F(x) ((4)以u记标准正态分布N(0,1)的上侧分位数，则P(X u ) 1 (u )6.随机变量的函数Y g(X)(1)离散时，求Y的值，将相同的概率相加；(2)X连续，g(x)在X的取值范围内严格单调，且有一阶连续导数，则f Y(y) f x(g 1(y)) |(g 1(y))' |单调，先求分布函数，再求导。
概率统计公式大全复习重点
概率统计公式大全复习重点在学习概率统计这门学科时，掌握各种公式是至关重要的。
这些公式不仅是解决问题的工具，更是理解概率统计概念的关键。
本文将为您梳理概率统计中的重点公式，帮助您更好地复习和掌握这部分知识。
一、随机事件与概率1、古典概型概率公式如果一个随机试验所包含的基本事件总数为 n，事件 A 所包含的基本事件数为 m，则事件 A 发生的概率为：P(A) ＝ m ／ n2、几何概型概率公式设样本空间为几何区域Ω，事件 A 对应的区域为ω，则事件 A 发生的概率为：P(A) ＝ω 的测度／Ω 的测度3、条件概率公式设 A、B 是两个事件，且 P(B) ＞ 0，则在事件 B 发生的条件下，事件 A 发生的条件概率为：P(A|B) ＝ P(AB) ／ P(B)4、乘法公式P(AB) ＝ P(A|B)P(B) 或 P(AB) ＝ P(B|A)P(A)5、全概率公式设 B₁, B₂,， Bₙ 是样本空间Ω 的一个划分，且 P(Bᵢ) ＞ 0（i ＝ 1, 2,， n），A 是Ω 中的任意一个事件，则有：P(A) ＝∑ P(Bᵢ)P(A|Bᵢ)（i从 1 到 n）6、贝叶斯公式设 B₁, B₂,， Bₙ 是样本空间Ω 的一个划分，且 P(Bᵢ) ＞ 0（i ＝ 1, 2,， n），A 是Ω 中的任意一个事件，在事件 A 已经发生的条件下，事件 Bᵢ发生的概率为：P(Bᵢ|A) ＝ P(Bᵢ)P(A|Bᵢ) ／∑ P(Bₙ)P(A|Bₙ) （i从 1 到 n，k 从 1 到 n）二、随机变量及其分布1、离散型随机变量的概率分布设离散型随机变量 X 的可能取值为 x₁, x₂,， xₙ，对应的概率为p₁, p₂,， pₙ，则概率分布为：P(X ＝ xᵢ) ＝ pᵢ（i ＝ 1, 2,， n），且∑pᵢ＝ 12、二项分布如果随机变量 X 服从参数为 n 和 p 的二项分布，记为 X ～ B(n, p)，则概率质量函数为：P(X ＝ k) ＝ C(n, k) p^k （1 p)＾（n k) （k ＝ 0, 1, 2,， n）3、泊松分布如果随机变量 X 服从参数为λ 的泊松分布，记为 X ～P(λ)，则概率质量函数为：P(X ＝ k) ＝（e^（λ) λ^k) ／ k! （k ＝ 0, 1, 2,）4、连续型随机变量的概率密度函数设连续型随机变量 X 的概率密度函数为 f(x)，则分布函数为：F(x)＝∫∞， x f(t) dt5、正态分布如果随机变量 X 服从参数为μ 和σ² 的正态分布，记为 X ～N(μ, σ²)，则概率密度函数为：f(x) ＝（1 ／（σ√（2π)）） e^（（x μ)² ／（2σ²)）三、随机变量的数字特征1、数学期望离散型随机变量 X 的数学期望为：E(X) ＝∑ xᵢ pᵢ（i 从 1 到 n）连续型随机变量 X 的数学期望为：E(X) ＝∫∞，＋∞ x f(x) dx2、方差离散型随机变量 X 的方差为：D(X) ＝∑ （xᵢ E(X)）² pᵢ（i 从 1 到n）连续型随机变量 X 的方差为：D(X) ＝∫∞，＋∞ （x E(X)）² f(x) dx3、标准差随机变量 X 的标准差为：σ(X) ＝√D(X)4、协方差设随机变量 X 和 Y，其协方差为：Cov(X, Y) ＝ E(（X E(X)）（Y E(Y)））5、相关系数随机变量 X 和 Y 的相关系数为：ρ(X, Y) ＝ Cov(X, Y) ／（σ(X)σ(Y)）四、大数定律和中心极限定理1、大数定律当 n 足够大时，样本均值X依概率收敛于总体均值μ，即：P(｜Xμ| ＞ε) → 0 （n → ∞）2、中心极限定理设随机变量 X₁, X₂,， Xₙ 相互独立，且具有相同的分布和有限的数学期望μ 和方差σ²。
概率论与数理统计总复习知识点归纳
D( X ) E( X 2 ) E 2 ( X ), Cov( X ,Y ) E( XY ) EXEY
XY Cov( X ,Y ) / D( X )D(Y )
⑴ E(aX+b)=aE(X)+b，D(aX+b)=a2D(X)
⑵ E(∑iλi Xi)=∑i λi E(Xi)
(3) D(λ1X±λ2Y)=λ12D(X)+λ22D(Y) ±2λ1λ2Cov(X,Y)
0.587
法二 用Bayes公式：
P (C) = 0.1, P(C ) 0.9;
P (D/C) = 0.3*0.8+0.7*0.2,
P(D / C ) 0.3*0.2.
C
C
于是有
D
P(C / D)
P(C ) P(D / C )
P(C) P(D / C) P(C ) P(D / C )
i 1
i 1
i 1
例3 已知X~ f(x)，求Y= -X2的概率密度。 解 用分布函数法。
y<0 时，FY(y) = P(Y≤y) = P(-X2 ≤y) P(X y) P(X y)
FX ( y ) [1 FX ( y )] y≥0 时， FY(y) = P(Y≤y) =1
于是Y的概率密度为
fY ( y) fX (
y)
1 2
( y)1/ 2
fX
(
y ) 1 ( y)1/2 2
1 2
(
y)1/ 2[
fX
(
y) fX (
y )] , y 0
fY (y) 0 , y 0
例4 设二维随机变量(X,Y )的联合密度函数为：
f
( x,
y)
统计与概率 四年级上册数学总复习
2.结合教材第100页统计与概率第2题，复习“可能性大小”的知识。
要想使获得最高分（或者一等奖）的可能性增大，如何修改下面两个游戏的游戏规则？
思考：
为什么把得5分的靶心面积加大，得最高分的可能性就大了？
独立思考并说说想法。
【巩固练习】
教材第105页第1题。
独立思考，全班汇报。
教材第105页第2题。
资源
准备
优教通 希沃白板
落 实 目 标
信息技术应用
自主
调整
【温故知新】
1.回顾整理本单元知识，用自己喜欢的方法形成知识网络。集体交流。
2.回答下面的问题。
（1）你们今天有可能上体育课吗？
（2）你觉得今天会下雨吗？
指定学生说一说，再集体订正。
【导学释疑】
1.结合教材，复习“不确定性”的知识。
关于“不确定性”你能举出一些生活中的例子吗？
说说哪个盒子容易判断，为什么。
【拓展延伸】Leabharlann 教材第105页第3题。在袋子中放入6个不同颜色的球，如果要分别达到下面的要求，该怎样放？
每次任意摸一个球，摸30次，摸到蓝球的次数比红球的多。（ ）
任意摸一个球，可能是红球，也可能是蓝球或黄球。（ ）
【课堂总结】
说一说本节课你复习了什么？
板
书
设
计
统计与概率
不确定性 游戏规则
课题
统计与概率
所属单元
总复习
课时
第3 课时
教学
目标
1.知道生活中一些事情发生的不确定性，感受简单的随机现象。
2.理解随机想象结果发生的可能性是有大有小的，能对一些简单的随机现象发生的可能性大小作出定性描述。
概率统计考试总复习一
总复习 一.填空题1、A 、B 是两个随机事件，已知0.3)B (p ,5.0)A (p ==，则(1) 若B A ,互斥，则=)B -A (p 0.5 ; (2) 若B A ,独立,则=)B A (p 0.65 ; (3) 若2.0)(=⋅B A p ,则=)B A (p 3/7 .2、 A 、B 是两个随机事件，已知0.125P(AB)0.5,)B (p ,52.0)A (p ===，则=)B -A (p 0.125 ;=)B A (p 0.875 ;=)B A (p 0.25 .3、袋子中有大小相同的红球7只，黑球3只，(1)从中不放回地任取2只，则第一、二次取到球颜色不同的概率为：7/15 。
(2)若有放回地任取2只，则第一、二次取到球颜色不同的概率为： 21/50 。
(3)若第一次取一只球后再追加一只与其颜色相同的球一并放入袋中再取第二只球,则第一、二次取到球颜色不同的概率为： 21/55 .4、袋子中有大小相同的5只白球， 4只红球， 3只黑球， 在其中任取2只。
(1)4只中恰有2只白球1只红球1只黑球的概率为：412131425C C C C . (2) 4只中至少有2只红球的概率为：4124814381C C C C +-. (3 4只中没有白球的概率为：41247C C5、10把钥匙中有板有3把能打开门,今任取2把,能将门打开的概率为：112237372210108(1)15C C C C C C +=-或 6、设离散型随机变量X 的概率分布P{X=0}=0.2,P{X=1}=0.3,P{X=2}=0.5, 则P{X ≤1.5}= 0.5 . 7.设随机变量X~U(0,1),则2-3X的概率密度函数为:112()(3Y y f y ⎧-<<⎪=⎨⎪⎩参考教材P61例2)其他8、设随机变量X 的分布函数为01(1)(),{1}00xx x e F x P X x -≥⎧-+=≤=⎨<⎩则1(1)12F e -=-.9、设X~N(1,2),Y~N(0,3),Z~N(2,1),且X,Y ,Z 独立,则 P{0≤2X+3Y-Z ≤6}=0.3413(提示:2X+3Y-Z~N(0,36))10、设随机变量X 服从泊松分布}8{}7{),(===X P X p λπ，则{}=XE 811、设随机变量X 服从B （2，0. 8）的二项分布,则{}==2X p 0.64 , Y 服从B （8，0. 8）的二项分布, 且X 与Y 相互独立，则}1{≥+Y X P =1- 0.210，=+)(Y X E 8 。
概率论与数理统计复习
概率统计综合复习一一、填空：1．已知()0.3,()0.5,(/)0.2P A P B P A B ===,则()P A B ⋃= _ ___。
2．设某批产品有4%是废品，而合格品中的75%是一等品，则任取一件产品是一等品的概率是 。
3．设1231()()()3P A P A P A ===，且三事件123,,A A A 相互独立，则三事件中至少发生一个的概率为 ，三事件中恰好发生一个的概率为 。
4．袋中装有1个黑球和2个白球，从中任取2个，则取得的黑球数X 的分布函数()F x = ，()E X = 。
5．设X (4,0.5),b Y 在区间[0,2] 上服从均匀分布，已知X 与Y 相互独立，则(3)D X Y -= _ _。
6．设2(2,)X N σ ，且{0}0.2P X ≤=,那么{24}P X <<= _ ___。
7．设随机变量X 服从参数为2的泊松分布，用切比雪夫不等式估计：{24}P X -≥≤ 。
8．设一批产品的某一指标2(,)X N μσ ，从中随机抽取容量为25的样本，测得样本方差的观测值2100s =，则总体方差2σ的95%的置信区间为 。
二、单项选择：1．甲、乙二人射击，A 、B 分别表示甲、乙击中目标，则AB 表示（ ）。
A.两人都没击中B.至少一人没击中C.两人都击中D.至少一人击中2．设,A B 为两个随机事件，且，则下列式子正确的是（ ）A.()()P A B P A ⋃=B.()()P AB P A =C.(/)()P B A P B =D.()()()P B A P B P A -=- 3．设123,(,4)X X X N μμ,是来自总体的样本，未知参数的下列无偏估计量中最有效的是 （ ）.A.123111424X X X ++ B. 131122X X + C. 123122555X X X ++ D. 123111333X X X ++ 4．设某种电子管的寿命X ，方差为()D X a =，则10个电子管的平均寿命X 的方差()D X 是（ ） A ．a B. 10a C. 0.1a D. 0.2a5．在假设检验问题中，犯第一类错误是指（ ）A ．原假设0H 成立，经检验接受0HB ．原假设0H 成立，经检验拒绝0HC ．原假设0H 不成立，经检验接受0HD ．原假设0H 不成立，经检验拒绝0H 三、设一批混合麦种中一、二、三、四等品分别占60%、20%、15%、5%，，四个等级的发芽率依次为,0.98，0.95，0.9，0.85 求：1．这批麦种的发芽率；2．若取一粒能发芽，它是二等品的概率是多少？四、已知随机变量X 的概率密度函数为,01()0,cx x f x ⎧≤<=⎨⎩其它，求：1．常数c ； 2．{0.40.7}P X <≤； 3．方差()D X五、设二维随机变量(,)X Y 的联合密度函数(2)2,0,0(,)0x y e x y f x y -+⎧>>=⎨⎩，其它 ，1．求,X Y 的边缘密度函数；2．判断,X Y 是否相互独立、是否不相关；3．求概率{1}P X Y +≤六、设总体X 的密度函数为(1),01()0,x x f x θθ⎧+<<=⎨⎩其它，其中0θ>是未知参数，12,,,n X X X 是从该总体中抽取的一个样本，12,,,n x x x 是其样本观测值，试求参数θ 的最大似然估计量。
概率统计公式大全(复习重点)
第一章随机事件和概率（1）排列组合公式)!(!nmmP nm-=从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。
)!(!!nmnmC nm-=从m个人中挑出n个人进行组合的可能数。
（2）加法和乘法原理加法原理（两种方法均能完成此事）：m+n某件事由两种方法来完成，第一种方法可由m种方法完成，第二种方法可由n种方法来完成，则这件事可由m+n 种方法来完成。
乘法原理（两个步骤分别不能完成这件事）：m×n某件事由两个步骤来完成，第一个步骤可由m种方法完成，第二个步骤可由n 种方法来完成，则这件事可由m×n 种方法来完成。
（3）一些常见排列重复排列和非重复排列（有序）对立事件（至少有一个）顺序问题（4）随机试验和随机事件如果一个试验在相同条件下可以重复进行，而每次试验的可能结果不止一个，但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果，则称这种试验为随机试验。
试验的可能结果称为随机事件。
（5）基本事件、样本空间和事件在一个试验下，不管事件有多少个，总可以从其中找出这样一组事件，它具有如下性质：①每进行一次试验，必须发生且只能发生这一组中的一个事件；②任何事件，都是由这一组中的部分事件组成的。
这样一组事件中的每一个事件称为基本事件，用ω来表示。
基本事件的全体，称为试验的样本空间，用Ω表示。
一个事件就是由Ω中的部分点（基本事件ω）组成的集合。
通常用大写字母A，B，C，…表示事件，它们是Ω的子集。
Ω为必然事件，Ø为不可能事件。
不可能事件（Ø）的概率为零，而概率为零的事件不一定是不可能事件；同理，必然事件（Ω）的概率为1，而概率为1的事件也不一定是必然事件。
（6）事件的关系与运算①关系：如果事件A的组成部分也是事件B的组成部分，（A发生必有事件B发生）：BA⊂如果同时有BA⊂，AB⊃，则称事件A与事件B等价，或称A等于B：A=B。
A、B中至少有一个发生的事件：A B，或者A+B。
属于A而不属于B的部分所构成的事件，称为A与B的差，记为A-B，也可表示为A-AB或者BA，它表示A发生而B不发生的事件。
概率统计总复习题
P( A B) 0.3
0 .6
。
2、设 P( A) 0.4, P( AB) 0.3 ，则 P( A B) 4.P(A)=0.5,P(B)=0.3,(1) B A, P ( A B) (2)A,B 独立，P(A-B)= 5.已知 P( A) 0.5,
2 1
B . P{ X 1 X 2 } 1
8 . X ~ N μ1 , σ ,Y ~ N μ2 , σ ,
2 2
D. 以上都不正确
那么 X 和 Y
C 的联合分布为_____. A.二维正态分布,且 ρ 0 B.二维正态分布,且 ρ 不定
A.0.16 ； B.0.18 ； C.0.21 ； D.0.23 2.设事件 A 和 B 满足 PB A 1,则 A． A 是必然事件 C. P( A B) 0
C
B、 A 包含事件 B D
PBA 0
3、F1 ( x ) , F2 ( x ) 都是分布函数，为使 C1F1 ( x ) C2 F2 ( x ) 是分布 函数， C1 , C2 应取下列哪组值（
1 1 (5 U , 5 U ) 3 2 3 2
。
2 21.设 X1 , X 2 ,, X n 是来自正态总体 N ( , ) 的样本，其中
2 未知。对假设检验 H0 : 1, H1 : 1,则当 H 0 成立时，常
X 1
选用的统计量是
S/ n
，它服从的分布为
（用 (·)表示） 。
X E( X ) N (0,1) D( X ) 服从
12.设服从正态分布的随机变量 X 的期望 E ( X ) ，方差 D( X ) 均存在， 且 D( X ) 0 ，则标准化随机变量
《概率论与数理统计》总复习资料
《概率论与数理统计》总复习资料概率论部分1．古典概型中计算概率用到的基本的计数方法。
例1：袋中有4个白球，5个黑球，6个红球，从中任意取出9个球，求取出的9个球中有1个白球、3个黑球、5个红球的概率.解：设B ＝｛取出的9个球中有1个白球、3个黑球、5个红球｝样本空间的样本点总数：915C n ==5005事件B 包含的样本点：563514C C C r ==240，则P (B )=240/5005=0.048例2：在0～9十个整数中任取四个，能排成一个四位偶数的概率是多少？解：考虑次序.基本事件总数为：410A =5040，设B ={能排成一个四位偶数}。
若允许千位数为0，此时个位数可在0、2、4、6、8这五个数字中任选其一，共有5种选法；其余三位数则在余下的九个数字中任选，有39A 种选法；从而共有539A =2520个。
其中，千位数为0的“四位偶数”有多少个？此时个位数只能在2、4、6、8这四个数字中任选其一，有4种选法；十位数与百位数在余下的八个数字中任选两个，有28A 种选法；从而共有428A =224个。
因此410283945)(A A A B P -==2296/5040=0.4562．概率的基本性质、条件概率、加法、乘法公式的应用；掌握事件独立性的概念及性质。
例1：事件A 与B 相互独立，且P (A )=0.5，P (B )=0.6，求：P (AB )，P (A －B )，P (A B )解：P (AB )=P (A )P (B )=0.3，P (A －B )=P (A )－P (AB )=0.2，P (A B )=P (A )＋P (B )－P (AB )=0.8例2：若P (A )=0.4，P (B )=0.7，P (AB )=0.3，求：P (A －B )，P (A B )，)|(B A P ，)|(B A P ，)|(B A P 解：P (A －B )=0.1，P (A B )=0.8，)|(B A P =)()(B P AB P =3/7，)|(B A P =)()()()()(B P AB P B P B P B A P -==4/7，|(B A P =)(1)()()(B P B A P B P B A P -==2/33．准确地选择和运用全概率公式与贝叶斯公式。
概率论总复习 知识总结
P{X = xi ,Y = y j } = P{X = xi }P{Y = y j }
p(x, y) = pX (x) pY ( y)
F(x0+ ) = lim F(x) = F(x0 ). +
x→x0
10
分布函数的几点说明 1）分布函数 F(x) 是一个普通的函数， F(x) 在 x 处 2）离散型： 若 P( X = xk ) = pk 由于 F(x) 是X 取 ≤ x 的诸值
F(x)
pk
xk <x xk <x
的值表示了X落在 (−∞, x) 内的概率。
p(t)dt
F(x)＝ ( X ≤ x) ∫ P ＝
x
−∞
0
x
p (x)
x
P(x1 < X ≤ x2 )＝ (x2 ) − F( x1 ) F
＝ ∫
在
x2
x1
p(t) d t
x1 < x2
0
x1 x2 x
p( x) 的 续 处 连 点 ， p( x) = F′( x)
12
4、随机变量函数的分布 、 1、问题：若 X,Y是随机变量， = ϕ(X ). 其中 y = ϕ(x) Y 是 x的函数。 已知X 的分布，求 Y = ϕ(X ) 的分布。 2、基本方法 1）由 Y = ϕ(X ) 研究 X,Y 之间的事件等价关系。 2）由 X,Y 之间的事件的关系再求 X,Y 之间的分布 关系和分布函数关系。 3）把Y的分布用表（离散型）或Y的密度（连续性） 表述出来。 3、具体讨论
F(x) P( X ≤ x) ∫ ＝ ＝
x
−∞
p(u)du
p( x) ≥ 0 x ∈(− ∞,+∞)
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
概率统计总复习一、填空选择题考点1 ：掌握事件的关系与运算，会写样本空间1、试验E 为抛一枚硬币两次，观察正面H 和反面T 出现的情况，则E 的样本空间=S 。
2、设A 、B 、C 为随机事件，则A 、B 、C 中至少有一个发生可表示为 。
A 、B 、C 同时发生可表示为 。
考点2：古典概型的计算1、同时抛掷3枚均匀的硬币,则恰好有2枚正面朝上的概率是 ；2、袋中有5个球,其中3个新球，2个旧球，每次取一个，无放回地取两次,则两次取到的均为新球的概 率为 。
3、一袋中装有6个球，其中3个白球，3个红球，现采取放回式的从中抽取两次，每次取一球，则两次均 取到得均为白球的概率为 。
4、从1、2、3、4、5五个数中任意取两个数，则这两个数中含偶数的概率是 ；5、从1、2、3、4、5五个数中任取两个数做加法运算，则其和恰好为质数的概率为 ；考点3 ： 概率的计算A ：概率的性质和事件的独立性综合计算1、已知a A P =)(，2.0)(=B P ，96.0)(=B A P ，若事件A 与B 相互独立，则=a 。
2、设4.0)(=A P ，3.0)(=B P ，A 与B 独立，则=)(AB p ，=-)(B A P . ；3、设事件A 与B 相互独立,已知5.0)(=A P ，8.0)(=B A P ，则=)(B A P ；B ：条件概率相关计算1、设A 、B 为两事件，且()4.0=A P ，()5.0|=A B P ，则()=AB P 。
2、设A 、B 为两事件，且()3.0=AB P ，()4.0|=A B P ，则()=A P 。
3、已知()5.0=A P ，()6.0=B P ，()4.0|=A B P ，那么()=B A P ___ ____，()=AB P ___ _，()=B A P 。
C ：正态分布概率的相关计算1、设随机变量()1,1~N X ，则{}=<<20X P 。
2、已知()2,1~σN X ，{}3.021=<<X P ，则{}=<0X P ___ ____。
3、设随机变量()4,1~N X ，则{}=<<-31X P ；若()5.0=>a X P ， 则=a 。
4、随机变量()2,2~σN X ，{}3.040=<<X P ，则{}=<0X P 。
考点4： 分布函数、分布律、密度函数相关的性质1、设X 的分布函数为()⎪⎩⎪⎨⎧=102Ax x F ，2200>≤<≤x x x ，则=A 。
2、设离散型随机变量的概率分布律为{}k b k X P λ==，01>>b ， ,2,1,0=k ，则=λ________.3、设X 的分布律为，则=a 。
4、设随机变量的概率密度函数为()⎩⎨⎧=03cx x f ，其它10<<x ，则=c __________。
5、设随机变量X 的密度函数()⎪⎩⎪⎨⎧=041x f ，其它40<<x ，则分布函数()=x F ；6、设连续型随机变量X 的分布函数()x A x F arctan 1π+=)(+∞<<∞-x ，则常数=A .考点5 ：数字特征（数学期望，方差，协方差）1、设X 与Y 是独立同分布的随机变量，且2=EX ，1=DX ，则()=+Y X E 2 ，()=-Y X D 2 。
2、设随机变量X 的期望()5.0=X E ，则()=X E 2 。
3、设)9,2(~N X ，则=)(2X E 。
4、设随机变量()λπ~X ，则()=2XE 。
5、设()2,2~N X ，()1,1~N Y ，且X 与Y 独立，设Y X Z -=，则Z 服从 分布。
6、设随机变量()3,1~U X ，则()=X E 2 。
7、设随机变量X 服从二项分布()4.0,n B ，且()4.2=X E ，则()=X D 。
8、设X 与Y 为两个随机变量，1=DX ，6=DY ，()2,cov =Y X ，则=XY ρ ，()=-Y X D 2 。
9、设随机变量X 服从()3,1上的均匀分布,则=⎪⎭⎫⎝⎛X E 1 。
10、设随机变量X 服从参数为0>λ的泊松分布,且()()[]121=--X X E ，则=λ 。
11、设随机变量X 的数学期望3=EX ，则()=EX E 。
考点6 ：中心极限定理1 设()~10000,0.1X B ，使用中心极限定理计算{}1030P X ≤≈ . )1(Φ考点7：分位数相关计算1.已知)1,0(~N X ，则=≤)(05.0u X P 。
2．设随机变量2~()X n χ,且()p n X P =<)(23/1χ,则=p .考点8 ：几个重要的抽样分布及抽样分布定理1．设1021,,,X X X 是来自总体X )1,0(~N 的样本,则统计量∑=1012i iX服从 分布.2．设1,,n X X 为取自总体X 的样本，()2,~σμN X ，样本均值为X ，=⎭⎬⎫⎩⎨⎧+>n X P σμ2 ；考点9：量的评价准则（无偏估计量）1、12,X X 是来自总体2(,)N μσ的样本,当,a b 满足 时，12aX bX +是μ的无偏估计。
2、设12,X X 是来自总体X 的一个样本,且总体X 的数学期望()E X μ=,若1213CX X +是μ的 无偏估计量,则常数C = 。
考点10： 置信区间与假设检验1、设总体2~(,)X N μσ，从该总体抽取容量16=n 的样本，计算得样本均值10=x ，样本方差162=S ，写出正态总体方差2σ的置信水平为95.0的置信区间 。
2．设来自总体2~(,4)X N μ容量为16的简单随机样本的样本均值5x =,则未知参数μ的置信度为95.0的置信区间长度为 .3、设总体2~(,)X N μσ（σ已知），从该总体抽取容量16=n 的样本，则关于假设0010::H H μμμμ≤↔>的显著性水平0.05α=的检验拒绝域是 。
4、设总体2~(,)X N μσ（σ未知），从该总体抽取容量16=n 的样本，则关于假设0010::H H μμμμ≤↔>的显著性水平0.05α=的检验拒绝域是 。
5、设总体2~(,)X N μσ,,μσ均未知,12,,,n X X X 为来自总体X 的样本,X 为样本均值,2S 为样本方差,欲检验假设0010:,:H H μμμμ=≠,则检验水平为α的检验拒绝域为 .二、求解下列概率问题考点1： 条件概率三大公式（考的概率较小）1、一袋中装有7个黑球，3个白球，先后两次从袋中各取一球（不放回）。
⑴若第一次取出的是黑球，求第二次取出的仍是黑球的概率； ⑵求两次取出的都是黑球的概率；⑶求第二次取出的是黑球的概率。
2、设一批产品中，A 、B 、C 三工厂生产的产品各占%50、%30、%20，次品率分别为02.0、04.0、05.0，现从中任取一件产品，⑴求取得的产品是次品的概率；(2)若已知取得的产品是正品，求该产品是A 工厂产品的概率。
3、 已知某电子元件的寿命X 服从参数为15001的指数分布，求（1）元件寿命超过1000小时的概率； （2）5个这样的元件使用1000小时，至少有一个损坏的概率。
考点2 ：求概率1、设随机变量X 在[]3,0上服从均匀分布，求关于y 的方程02442=+++X Xy y 有实根的概率。
2、设()22,10~N X ，求{}146≤≤X P ，{}210≥-X P 。
3、设()1,2~N X ，求{}4>X P ，{}31≤≤X P 。
4、设()p n b X ,~，已知{}56.011-=≥X P ，求{}2≥X P 。
5．设随机变量X 在[]3,0上服从均匀分布，Y 表示对X 的三次独立重复观察中事件{}1<X 出现的 次数，求{}2=Y P 。
考点3 ：离散型和连续型概率的求法与期望和方差的计算1、已知离散型随机变量X 的分布律为：(1) 求{}5.15.1<<-X P ；(2) 求分布函数()x F ； (3) 求出期望EX 和方差DX 。
2、设随机变量X 的密度函数,01()2,120,x x f x x x <<⎧⎪=-≤<⎨⎪⎩其他 ,(1) 求()0.5P X ≥; (2) 求出期望EX ，方差DX 。
3.设离散型随机变量X 的分布律为⑴求常数a ;⑵设21Y X =-,求Y 的概率分布律。
4、设连续型随机变量X 的概率密度()⎪⎩⎪⎨⎧=02/13/x x f ，它其3221<≤<≤x x ，求⑴分布函数()F x ；⑵{ 1.5}P X >；⑶()E X 。
三、求解下列各题考点1 求随机变量函数的分布（必考）：1、设X 的概率密度()1,010,x f x <<⎧=⎨⎩其它，1Y X =+，求Y 的分布函数()y F Y 密度函数()y f Y 。
2、设随机变量X 的密度函数1,12()0,x f x <<⎧=⎨⎩其他, 求2XY e =的概率密度.3．设下表为二维随机变量(,)X Y 的概率分布律，且X 与Y 相互独立,⑴求常数,αβ；⑵求{max(,)1}P X Y =，{0}P XY =；⑶设Z X Y =+,求Z 的概率分布律.考点2 数学期望,方差，协方差，相关系数的计算（必考）：1． 设随机变量,X Y 相互独立，且1=EX ，2=DX ，2=EY ，4=DY ，求2EX ，相关系数XY ρ，方差)2(Y X D -。
解：322=+=X E DX EX ；()1242=+=-DY DX Y X DX 与Y 相互独立，则()0,=y x Cov ，故0=XY ρ考点3 边缘分布：1、设()Y X ,的联合概率分布为： （1）求边缘分布律；（2）判别X 与Y 是否相互独立； （3）求(,)Cov X Y .2、设总体(,)X Y 的联合概率密度函数为：⎩⎨⎧≤≤≤≤=其他021,10),(y x kxy y x f （1）求常数k ；（2）求)5.1,1(≤≤Y X P ；（3）求边缘概率密度)(),(y f x f Y X ；并判断Y X 与是否独立。
XY1 2 30 11.02.0 1.0 2.01.03.0四、求解下列数理统计问题考点1 矩估计：1、设总体X 的密度函数为101,()0,x f x ≤≤=⎪⎩其他 ，其中0θ>为未知参数,12,,,,n X X X 是取自总体的样本,求θ的矩估计.2、设总体X 的概率密度为36(),0(;)0,xx x f x θθθθ⎧-<<⎪=⎨⎪⎩其他,其中0θ>为未知数,n X X X ,,,21 ，是来自总体X 的样本.求⑴未知参数θ的矩估计量ˆθ；⑵ˆθ的方差ˆ()D θ.3、设1x 、2x 、…、m x 是总体),(~p n b X 一组样本值（其中01p <<为未知参数）。