概率论与数理统计学习知识资料点情况总结分析汇总(详细)

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(完整word版)概率论与数理统计知识点总结(良心出品必属精品)

（14）独立性
P(B | A) P( AB) P( A)P(B) P(B)
P( A)
P( A)
若事件 A 、 B 相互独立，则可得到 A 与 B 、 A 与 B 、 A 与
B 也都相互独立。必然事件和不可能事件 Ø 与任何事件都相互独立。 Ø 与任何事件都互斥。
②多个事件的独立性
F(x1) F (x2) ；
3° F() lim F(x) 0， F() lim F(x) 1；
x
x
4° F(x 0) F(x) ，即 F(x) 是右连续的；
5° P(X x) F(x) F(x 0) 。
对于离散型随机变量， F(x) pk ； xk x x
n
A Bi
2°
， i1
（15）全概公式
则有 P(A) P(B1)P(A | B1) P(B2)P(A | B2) P(Bn)P(A | Bn) 。
全概率公式解决的是多个原因造成的结果问题，全概率公
式的题型：将试验可看成分为两步做，如果要求第二步某
事件的概率，就用全概率公式；
不发生的事件。
A、B 同时发生：A B，或者 AB。A B=Ø，则表示 A 与 B 不
可能同时发生，称事件 A 与事件 B 互不相容或者互斥。基
本事件是互不相容的。
..
2
.. -A 称为事件 A 的逆事件，或称 A 的对立事件，记为 A 。它表示 A 不发生的事件。互斥未必对立。
②运算：
当 AB 独立，P(AB)=P(A)P(B), P(A+B)=P(A)+P(B)-P(A)P(B)
P(A-B)=P(A)-P(AB) （11）减

概率论与数理统计知识点总结!-知识归纳整理

《概率论与数理统计》第一章随机事件及其概率§1.1 随机事件一、给出事件描述，要求用运算关系符表示事件：二、给出事件运算关系符，要求判断其正确性： §1.2 概率古典概型公式：P （A ）=所含样本点数所含样本点数ΩA 实用中经常采用“罗列组合”的想法计算补例1：将n 个球随机地放到n 个盒中去，问每个盒子恰有1个球的概率是多少？解：设A ：“每个盒子恰有1个球”。

求：P(A)=？Ω所含样本点数：n n n n n =⋅⋅⋅...Α所含样本点数：!1...)2()1(n n n n =⋅⋅-⋅-⋅n n n A P !)(=∴补例2：将3封信随机地放入4个信箱中，问信箱中信的封数的最大数分别为1、2、3的概率各是多少？解：设A i ：“信箱中信的最大封数为i”。

(i =1,2,3)求：P(A i )=？Ω所含样本点数：6444443==⋅⋅A 1所含样本点数：24234=⋅⋅836424)(1==∴A PA 2所含样本点数：363423=⋅⋅C1696436)(2==∴A PA 3所含样本点数：4433=⋅C161644)(3==∴A P注：由概率定义得出的几个性质：知识归纳整理1、0<P （A ）<12、P(Ω)=1，P(φ) =0 §1.3 概率的加法法则定理：设A 、B 是互不相容事件（AB=φ），则： P （A ∪B ）=P （A ）+P （B ）推论1：设A 1、 A 2、…、 A n 互不相容，则 P(A 1+A 2+...+ A n )= P(A 1) + P(A 2) +…+ P(A n )推论2：设A 1、 A 2、…、 A n 构成完备事件组，则 P(A 1+A 2+...+ A n )=1推论3： P （A ）=1－P （A ）推论4：若B ⊃A ，则P(B －A)= P(B)－P(A) 推论5（广义加法公式）：对任意两个事件A 与B ，有P(A ∪B)=P(A)+P(B)－P(A B) 补充——对偶律：nnAA A A A A ⋂⋂⋂=⋃⋃⋃ (2)121nnAA A A A A ⋃⋃⋃=⋂⋂⋂ (2)121§1.4 条件概率与乘法法则条件概率公式：P(A/B)=)()(B P AB P （P(B)≠0）P(B/A)= )()(A P AB P （P(A)≠0）∴P （AB ）=P （A /B ）P （B ）= P （B / A ）P （A ）有时须与P （A+B ）=P （A ）+P （B ）－P （AB ）中的P （AB ）联系解题。

概率论与数理统计总复习知识点归纳

概率论与数理统计总复习知识点归纳1.概率论的基础概念-随机事件、样本空间和事件的关系。

-频率和概率的关系，概率的基本性质。

-古典概型和几何概型的概念。

-条件概率和乘法定理。

-全概率公式和贝叶斯公式。

-随机变量和概率分布函数的概念。

-离散型随机变量和连续型随机变量的定义、概率质量函数和概率密度函数的性质。

2.随机变量的数字特征-随机变量的数学期望、方差、标准差和切比雪夫不等式。

-协方差、相关系数和线性变换的数学期望和方差公式。

-两个随机变量的和、差、积的数学期望和方差公式。

3.大数定律和中心极限定理-大数定律的概念和三级强大数定律。

-中心极限定理的概念和中心极限定理的两种形式。

4.数理统计的基本概念和方法-总体、样本和抽样方法的概念。

-样本统计量和抽样分布的概念。

-点估计和区间估计的概念。

-假设检验的基本思想和步骤。

-正态总体的参数的假设检验和区间估计。

5.参数估计和假设检验的方法和推广-极大似然估计的原理和方法。

-矩估计的原理和方法。

-最小二乘估计的原理和方法。

-一般参数的假设检验和区间估计。

6.相关分析和回归分析-相关系数和线性相关的概念和性质。

-回归分析的一般原理。

-简单线性回归的估计和检验。

7.非参数统计方法-秩和检验和符号检验的基本思想和应用。

-秩相关系数的计算和检验。

8.分布拟合检验和贝叶斯统计-卡方拟合检验的原理和方法。

-正态总体参数的拟合优度检验。

-贝叶斯估计的基本思想和方法。

9.时间序列分析和质量控制-时间序列的基本性质和分析方法。

-时间序列预测的方法和模型。

-质量控制的基本概念和控制图的应用。

以上是概率论与数理统计总复习知识点的归纳，希望对你的复习有所帮助。

概率论与数理统计知识点总结(详细)

《概率论与数理统计》第一章概率论的基本概念 (2)§2．样本空间、随机事件..................................... 2..§4 等可能概型（古典概型）................................... 3..§5．条件概率.............................................................. 4.. .§6．独立性.............................................................. 4.. .第二章随机变量及其分布 (5)§1随机变量.............................................................. 5.. .§2 离散性随机变量及其分布律................................. 5..§3 随机变量的分布函数....................................... 6..§4 连续性随机变量及其概率密度............................... 6..§5 随机变量的函数的分布..................................... 7..第三章多维随机变量. (7)§1 二维随机变量............................................ 7...§2边缘分布................................................ 8...§3条件分布................................................ 8...§4 相互独立的随机变量....................................... 9..§5 两个随机变量的函数的分布................................. 9..第四章随机变量的数字特征.. (10)§1．数学期望............................................................ 1..0 .§2 方差............................................................ 1..1 .§3协方差及相关系数 (11)第五章大数定律与中心极限定理 (12)§1.大数定律.............................................. 1.2§2中心极限定理 (13)第一章概率论的基本概念§ 2 .样本空间、随机事件1•事件间的关系 A B 则称事件B包含事件A，指事件A发生必然导致事件B发生A」B ={x|x E A或x € B}称为事件A与事件B的和事件，指当且仅当A , B中至少有一个发生时，事件 A 一 B发生Ac B ={x|x乏A且X乏B}称为事件A与事件B的积事件，指当A , B同时发生时，事件A^B发生A —B ={x|x E A且x更B}称为事件A与事件B的差事件，指当且仅当A发生、B不发生时，事件A —B发生B =,则称事件A与B是互不相容的，或互斥的，指事件A与事件B不能同时发生，基本事件是两两互不相容的A _•B =S且 B =•，则称事件A与事件B互为逆事件，又称事件A与事件B互为对立事件2.运算规则交换律A -• B = B -• A AB = B - A结合律(A B) C = A (B C) (A - B)C = A(B - C)分配律A _( B - C) (A 一B) - (A 一C)A - (B C) =(A - B)(A - C)徳摩根律A B = A - B A - B = A 一B§ 3.频率与概率定义在相同的条件下，进行了n次试验，在这n次试验中，事件A发生的次数n A称为事件A发生的频数，比值n A.. n称为事件A发生的频率概率：设E是随机试验，S是它的样本空间，对于E的每一事件A赋予一个实数，记为P(A)，称为事件的概率1.概率P(A)满足下列条件：(1)非负性：对于每一个事件 A Q <P(A)叮(2)规范性：对于必然事件S P(S) =1n n(3)可列可加性：设A,A2,…，A n是两两互不相容的事件，有P( A k)=» P(A k) ( n可k占kV以取：：)2.概率的一些重要性质：(i)P( ) =0n n(ii)若A,A2,…，A n是两两互不相容的事件，则有P( A k)八P(A k) ( n可以取：：)(iii )设A, B 是两个事件若A B，贝U P(B - A)二P(B) - P( A) , P(B) _ P(A)(iv)对于任意事件A, P(A)乞1(v)p(A)=1-P(A) (逆事件的概率)(vi)对于任意事件A, B 有P(A_. B)二P(A) P(B)-P(AB)§ 4等可能概型(古典概型)等可能概型：试验的样本空间只包含有限个元素，试验中每个事件发生的可能性相同若事件 A 包含k 个基本事件，即A二6]｝｛勺｝…｛飢｝, 里i“ i 2,…,i k 是1,2, n 中某k 个不同的数，则有 kk A 包含的基本事件数P(A) = 了纟卩貯卫二匚二s 中基本事件的总数§ 5 .条件概率(1) 定义：设A,B 是两个事件，且P(A) . 0，称P(B | A)二P(AB)为事件A 发生的条P(A)件下事件B 发生的条件概率(2) 条件概率符合概率定义中的三个条件1。

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《概率论与数理统计》第一章概率论的基本概念 (2)§2．样本空间、随机事件 (2)§4等可能概型（古典概型） (3)§5．条件概率 (4)§6．独立性 (4)第二章随机变量及其分布 (5)§1随机变量 (5)§2离散性随机变量及其分布律 (5)§3随机变量的分布函数 (6)§4连续性随机变量及其概率密度 (6)§5随机变量的函数的分布 (7)第三章多维随机变量 (7)§1二维随机变量 (7)§2边缘分布 (8)§3条件分布 (8)§4相互独立的随机变量 (9)§5两个随机变量的函数的分布 (9)第四章随机变量的数字特征 (10)§1．数学期望 (10)§2方差 (11)§3协方差及相关系数 (11)第五章大数定律与中心极限定理 (12)§1．大数定律 ...................................................................................... 12 §2中心极限定理 . (13)第一章概率论的基本概念§2．样本空间、随机事件1．事件间的关系 B A ⊂则称事件B 包含事件A ，指事件A 发生必然导致事件B 发生 B }x x x { ∈∈=⋃或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件，指当且仅当A ，B 中至少有一个发生时，事件B A ⋃发生B }x x x { ∈∈=⋂且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件，指当A ，B 同时发生时，事件B A ⋂发生B }x x x { ∉∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件，指当且仅当A 发生、B 不发生时，事件B A —发生φ=⋂B A ，则称事件A 与B 是互不相容的，或互斥的，指事件A 与事件B 不能同时发生，基本事件是两两互不相容的且S =⋃B A φ=⋂B A ，则称事件A 与事件B 互为逆事件，又称事件A 与事件B 互为对立事件2．运算规则交换律A B B A A B B A ⋂=⋂⋃=⋃结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ⋂=⋂⋃⋃=⋃⋃分配律 )()B (C A A C B A ⋃⋂⋃=⋂⋃）（ ))(()( C A B A C B A ⋂⋂=⋃⋂ 徳摩根律B A B A A B A ⋃=⋂⋂=⋃ B —§3．频率与概率定义在相同的条件下，进行了n 次试验，在这n 次试验中，事件A 发生的次数A n 称为事件A 发生的频数，比值n n A 称为事件A 发生的频率概率：设E 是随机试验，S 是它的样本空间，对于E 的每一事件A 赋予一个实数，记为P （A ），称为事件的概率1．概率)(A P 满足下列条件：（1）非负性：对于每一个事件A 1)(0≤≤A P （2）规范性：对于必然事件S 1)S (=P（3）可列可加性：设n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件，有∑===nk kn k kA P A P 11)()( （n 可以取∞）2．概率的一些重要性质：（i ） 0)(=φP（ii ）若n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件，则有∑===nk kn k kA P A P 11)()(（n 可以取∞）（iii ）设A ，B 是两个事件若B A ⊂，则)()()(A P B P A B P -=-，)A ()B (P P ≥ （iv ）对于任意事件A ，1)(≤A P（v ）)(1)(A P A P -= （逆事件的概率）（vi ）对于任意事件A ，B 有)()()()(AB P B P A P B A P -+=⋃§4等可能概型（古典概型）等可能概型：试验的样本空间只包含有限个元素，试验中每个事件发生的可能性相同若事件A包含k个基本事件，即}{}{}{2]1k i i i e e e A =，里个不同的数，则有中某，是，，k k n 2,1i i i ,21 ()中基本事件的总数包含的基本事件数S }{)(1j A n k e P A P kj i ===∑= §5．条件概率（1）定义：设A,B 是两个事件，且0)(>A P ，称)()()|(A P AB P A B P =为事件A 发生的条件下事件B 发生的条件概率（2）条件概率符合概率定义中的三个条件1。

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《概率论与数理统计》第一章概率论的基本概念§2．样本空间、随机事件1．事件间的关系 A B 则称事件 B 包含事件 A ，指事件 A 发生必然导致事件 B 发生A B {x x A或x B} 称为事件 A 与事件 B 的和事件，指当且仅当 A ，B 中至少有一个发生时，事件 A B 发生A B {x x A且x B} 称为事件 A 与事件 B 的积事件，指当A，B 同时发生时，事件A B 发生A—B {x x A且x B} 称为事件A 与事件 B 的差事件，指当且仅当 A 发生、B 不发生时，事件 A — B 发生A B ，则称事件 A 与B 是互不相容的，或互斥的，指事件 A 与事件 B 不能同时发生，基本事件是两两互不相容的A B S A B ，则称事件 A 与事件 B 互为逆事件，又称事件 A 与事件 B 互为且对立事件2．运算规则交换律 A B B A A B B A结合律(A B) C A (B C) ( A B)C A(B C)分配律 A （B C）(A B) ( A C)A (B C)(A B)( A C)—徳摩根律 A B A B A B A B§3．频率与概率定义在相同的条件下，进行了n 次试验，在这n 次试验中，事件 A 发生的次数n称为事件AA 发生的频数，比值n nA 称为事件 A 发生的频率概率：设E是随机试验，S 是它的样本空间，对于E 的每一事件A赋予一个实数，记为P（A），称为事件的概率1．概率P( A)满足下列条件：（1）非负性：对于每一个事件 A 0 P( A) 1（2）规范性：对于必然事件S P (S) 11（3）可列可加性：设A1, A2 , ,A是两两互不相容的事件，有nn nP A k ) P( A) ( （n可kk 1 k 1以取）2．概率的一些重要性质：（i ）P( ) 0（ii ）若A1, A2 , ,A是两两互不相容的事件，则有n Pn n( （n可以取）A k ) P( A )kk 1 k 1（iii ）设A，B 是两个事件若 A B ，则P(B A) P( B) P( A) ，P( B) P(A) （iv）对于任意事件A，P(A) 1（v）P( A) 1 P(A) （逆事件的概率）（vi）对于任意事件A，B 有P(A B) P( A) P( B) P( A B)§4等可能概型（古典概型）等可能概型：试验的样本空间只包含有限个元素，试验中每个事件发生的可能性相同若事件 A 包含k 个基本事件，即{e i } {e } {e }A ，里1 i i k] 2，k是，中某个不同的数，则有i1 i 2, ，i k 1,2 nP( A)j k1P { eij}knA包含的基本事件数S中基本事件的总数§5．条件概率（1）定义：设A,B 是两个事件，且P( A) 0 ，称P( A B)P(B | A) 为事件 A 发生的条P(A)件下事件 B 发生的条件概率（2）条件概率符合概率定义中的三个条件。

概率论与数理统计知识点总结

概率论与数理统计知识点一、概率论知识点1.1 概率基本概念概率是研究事物变化规律的一门学科。

在概率学中，我们需要掌握一些基本概念：•随机试验：一种在相同条件下重复的可以观察到不同结果的试验。

•样本空间：随机试验所有可能结果的集合。

•事件：样本空间的子集。

•频率和概率：在大量重复实验中，某个事件出现的频率称为频率，其极限称为概率。

离散型随机变量和连续型随机变量是概率论中两个重要的概念。

•离散型随机变量：在一个范围内，只有有限个或无限个可能值的随机变量。

•连续型随机变量：在一个范围内，有无限个可能值的随机变量。

概率分布是反映随机变量取值情况的概率规律，可分为离散型概率分布和连续型概率分布。

•离散型概率分布：包括伯努利分布、二项分布、泊松分布等。

•连续型概率分布：包括正态分布、指数分布、卡方分布等。

1.4 常用概率分布概率论涉及到很多的分布，其中一些常用的分布如下：•二项分布•泊松分布•正态分布•均匀分布•指数分布1.5 统计推断在概率论中，统计推断是指根据样本数据来对总体进行参数估计和假设检验的方法。

统计推断主要涉及以下两个方面：•点估计：使用样本数据来推断总体参数的值。

•区间估计：使用样本数据来推断总体参数的一个区间。

二、数理统计知识点2.1 统计数据的描述为了更准确地描述数据，我们需要使用以下几个参数：•平均数：所有数据的和除以数据个数。

•中位数：将数据按大小排序，位于中间位置的数。

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)

概率论与数理统计知识点总结

概率论与数理统计知识点总结一、概率论1.随机试验和样本空间：随机试验是具有不确定性的试验，其结果有多个可能的取值。

样本空间是随机试验所有可能结果的集合。

2.事件及其运算：事件是样本空间中满足一定条件的结果的集合。

事件之间可以进行并、交、补等运算。

3.概率的定义和性质：概率是描述随机事件发生可能性的数值。

概率具有非负性、规范性和可列可加性等性质。

4.条件概率和独立性：条件概率是在已知一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。

事件独立表示两个事件之间的发生没有相互关系。

5.全概率公式和贝叶斯公式：全概率公式是一种计算事件概率的方法，将事件分解成互斥的多个事件的概率之和。

贝叶斯公式是一种用于更新事件概率的方法。

6.随机变量和分布函数：随机变量是样本空间到实数集的映射，用来描述试验结果的数值特征。

分布函数是随机变量取值在一点及其左侧的概率。

7.常用概率分布：常见的概率分布包括离散型分布（如二项分布、泊松分布）和连续型分布（如正态分布、指数分布）。

8.数学期望和方差：数学期望是随机变量的平均值，用于描述随机变量的中心位置。

方差是随机变量离均值的平均距离，用于描述随机变量的分散程度。

二、数理统计1.统计量和抽样分布：统计量是对样本数据进行总结和分析的函数。

抽样分布是统计量的概率分布，用于推断总体参数。

2.估计和点估计：估计是利用样本数据对总体参数进行推断。

点估计是利用样本数据得到总体参数的一个具体数值。

3.估计量的性质和评估方法：估计量的性质包括无偏性、有效性和一致性等。

评估方法包括最大似然估计、矩估计等。

4.区间估计：区间估计是对总体参数进行估计的区间范围。

置信区间是对总体参数真值的一个区间估计。

5.假设检验和检验方法：假设检验是在已知总体参数的条件下，对总体分布做出的统计推断。

检验方法包括参数检验和非参数检验。

6.正态总体的推断：当总体近似服从正态分布时，可以利用正态分布的性质进行推断。

7.方差分析和回归分析：方差分析用于比较两个或多个总体均值是否相等。

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《概率论与数理统计》第一章概率论的基本概念§2．样本空间、随机事件1．事件间的关系 B A ⊂则称事件B 包含事件A ，指事件A 发生必然导致事件B 发生B }x x x { ∈∈=⋃或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件，指当且仅当A ，B 中至少有一个发生时，事件B A ⋃发生B }x x x { ∈∈=⋂且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件，指当A ，B 同时发生时，事件B A ⋂发生B }x x x { ∉∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件，指当且仅当A 发生、B 不发生时，事件B A —发生φ=⋂B A ，则称事件A 与B 是互不相容的，或互斥的，指事件A 与事件B 不能同时发生，基本事件是两两互不相容的且S =⋃B A φ=⋂B A ，则称事件A 与事件B 互为逆事件，又称事件A 与事件B 互为对立事件2．运算规则交换律A B B A A B B A ⋂=⋂⋃=⋃结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ⋂=⋂⋃⋃=⋃⋃ 分配律 )()B (C A A C B A ⋃⋂⋃=⋂⋃）（ ))(()( C A B A C B A ⋂⋂=⋃⋂ 徳摩根律B A B A A B A ⋃=⋂⋂=⋃ B —§3．频率与概率定义在相同的条件下，进行了n 次试验，在这n 次试验中，事件A 发生的次数A n 称为事件A 发生的频数，比值n n A 称为事件A 发生的频率概率：设E 是随机试验，S 是它的样本空间，对于E 的每一事件A 赋予一个实数，记为P （A ），称为事件的概率 1．概率)(A P 满足下列条件：（1）非负性：对于每一个事件A 1)(0≤≤A P （2）规范性：对于必然事件S 1)S (=P（3）可列可加性：设n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件，有∑===nk kn k kA P A P 11)()( （n 可以取∞）2．概率的一些重要性质：（i ） 0)(=φP（ii ）若n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件，则有∑===nk kn k kA P A P 11)()(（n 可以取∞）（iii ）设A ，B 是两个事件若B A ⊂，则)()()(A P B P A B P -=-，)A ()B (P P ≥ （iv ）对于任意事件A ，1)(≤A P（v ）)(1)(A P A P -= （逆事件的概率）（vi ）对于任意事件A ，B 有)()()()(AB P B P A P B A P -+=⋃§4等可能概型（古典概型）等可能概型：试验的样本空间只包含有限个元素，试验中每个事件发生的可能性相同若事件A包含k个基本事件，即}{}{}{2]1k i i i e e e A =，里个不同的数，则有中某，是，，k k n 2,1i i i ,21 ()中基本事件的总数包含的基本事件数S }{)(1j A n k e P A P kj i ===∑= §5．条件概率（1）定义：设A,B 是两个事件，且0)(>A P ，称)()()|(A P AB P A B P =为事件A 发生的条件下事件B 发生的条件概率（2）条件概率符合概率定义中的三个条件1。

概率论与数理统计知识点总结免费超详细版

概率论与数理统计知识点总结免费超详细版概率论与数理统计是一门研究随机现象及其规律的数学学科，它在自然科学、工程技术、社会科学、经济金融等众多领域都有着广泛的应用。

以下是对概率论与数理统计主要知识点的详细总结。

一、随机事件与概率1、随机事件随机事件是指在一定条件下，可能出现也可能不出现的事件。

我们通常用大写字母A、B、C 等来表示。

随机事件的关系包括包含、相等、互斥（互不相容）和对立等。

2、概率的定义概率是用来度量随机事件发生可能性大小的数值。

概率的古典定义是：如果一个试验有 n 个等可能的结果，事件 A 包含其中的 m 个结果，则事件 A 发生的概率为 P(A) ＝ m ／ n 。

概率的统计定义是：在大量重复试验中，事件 A 发生的频率稳定地接近于某个常数 p，就把 p 称为事件 A 的概率。

3、概率的性质概率具有非负性（0 ≤ P(A) ≤ 1）、规范性（P(Ω) ＝ 1，其中Ω 表示样本空间）和可加性（对于互斥事件 A 和 B，有 P(A∪B) ＝ P(A) ＋P(B)）。

二、条件概率与乘法公式1、条件概率条件概率是指在事件 B 发生的条件下，事件 A 发生的概率，记作P(A|B)。

其计算公式为 P(A|B) ＝ P(AB) ／ P(B) ，其中 P(AB) 表示事件A 和B 同时发生的概率。

2、乘法公式乘法公式有两种形式：P(AB) ＝ P(A|B)P(B) 和 P(AB) ＝P(B|A)P(A) 。

三、全概率公式与贝叶斯公式1、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），则对于任意事件 A，有 P(A) ＝Σ P(Bᵢ)P(A|Bᵢ) 。

2、贝叶斯公式在全概率公式的基础上，如果已知 P(A) 和 P(Bᵢ)、P(A|Bᵢ)（i ＝ 1, 2,，n），则对于任意事件 Bᵢ（i ＝ 1, 2,， n），有 P(Bᵢ|A) ＝ P(Bᵢ)P(A|Bᵢ)／Σ P(Bₙ)P(A|Bₙ) 。

1概率论与数理统计知识点总结(超详细)

NO.1 概率论基本概念一、随机试验1.确定性现象:必然发生或必然不发生的现象。

2.随机现象:在一定条件下我们事先无法准确预知其结果的现象，称为随机现象.3.随机现象的特点：人们通过长期实践并深入研究之后，发现这类现象在大量重复试验或观察下，它的结果却呈现出某种统计规律性.概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门学科.4.随机试验：为了对随机现象的统计规律性进行研究,就需要对随机现象进行重复观察, 我们把对随机现象的观察称为随机试验, 并简称为试验，记为E .随机试验具有下列特点:（1）可重复性: 试验可以在相同的条件下重复进行;（2）可观察性: 试验结果可观察,所有可能的结果是明确的;（3）随机性(不确定性): 每次试验出现的结果事先不能准确预知. ，但可以肯定会出现所有可能结果中的一个.二、样本空间、随机事件1.样本点：随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点,记作ω.2.样本空间：全体样本点组成的集合称为这个随机试验的样本空间，记为∧.(或S )．即∧={ω1 ,ω2 ,!,ωn ,!}3.随机事件：我们称试验E 的样本空间∧的子集为E 的随机事件，简称事件，在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性.一般用A, B, C,，…等大写字母表示事件．设A 为一个事件，当且仅当试验中出现的样本点ω∈A 时，称事件 A 在该次试验中发生．注: 要判断一个事件是否在一次试验中发生，只有当该次试验有了结果以后才能知道．（1）基本事件：仅含一个样本点的随机事件称为基本事件.（2）必然事件：样本空间∧本身也是∧的子集，它包含∧的所有样本点，在每次试验中∧必然发生，称为必然事件．即必然发生的事件.（3）不可能事件：．空集Φ也是∧的子集，它不包含任何样本点，在每次试验中都不可能发生，称为不可能事件．不可能发生的事件是不包含任何样本点的.三、事件间的关系与运算记号概率论集合论∧ 样本空间,必然事件全集∅ 不可能事件空集ω 基本事件元素A 事件子集A A的对立事件A的余集A ⊂B 事件A发生导致B发生A是B的子集A =B 事件A与事件B相等A与B的相等A ! B事件A与事件B至少有一个发生A与B的并集AB 事件A与事件B同时发生A与B的交集A -B 事件A发生而事件B不发生A与B的差集AB =∅ 事件A和事件B互不相容A与B没有相同的元素1.子事件、包含关系A ⊂B事件A是事件B的子事件含义：事件A发生必然导致事件B发生, ∅⊂A ⊂∧2.相等事件A =B :若事件Ａ发生必然导致事件B 发生，且若事件B 发生必然导致事件A 发生，即B ⊃A且A ⊃B ⇔A=B注：事件 A 与事件 B 含有相同的样本点3.和事件或并事件A !B = { x x ∈A或x∈B }，事件A ! B是事件A和事件B的和事件事件A ! B 发生⇔ 事件A 发生或事件B 发生⇔ 事件A 与B 至少有一个发生n称" A k 为n 个事件A 1，A 2，!，A n 的和事件k =1∞称" A k 为可列个事件A 1 , A 2 ,!, A n ,!的和事件k =14. 积事件或交事件A !B = {x x ∈ A 且x ∈ B }，事件A ! B 是事件A 与事件B 的积事件事件A ! B 发生⇔ 事件A 与事件B 同时发生积事件A ! B 可简记为ABn称" A k 为n 个事件A 1，A 2，!，A n 的积事件k =1∞称" A k 为可列个事件A 1 , A 2 ,!, A n ,!的积事件.k =15. 事件的差A -B = {x x ∈ A 且x ∉ B }，事件A - B 称为事件A 与事件B 的差事件事件A - B 发生⇔ 事件A 发生而事件B 不发生.注： A - B = A - AB6. 互斥或互不相容A !B = Φ 则称事件A 与事件B 是互不相容的，或互斥的.A !B = Φ ⇔事件 A 和随机 B 不能同时发生.注：任一个随机试验E 的基本事件都是两两互不相容的.推广：设事件 A 1，A 2，!，A n 满足 A i A jA 1，A 2，!，A n 是两两互不相容的. 7. 对立事件或互逆事件= Φ (i , j = 1, 2,!, n , i ≠ j ) 称事件若事件 A 和事件 B 中有且仅有一个发生，即 A ! B = ∧, AB = Φ则事件 A 和事件 B 为互逆事件或对立事件。

概率论与数理统计知识点总结

概率论与数理统计知识点总结1. 概率论基础- 随机事件：一个事件是随机的，如果它可能发生也可能不发生。

- 样本空间：所有可能事件发生的集合。

- 事件的概率：事件发生的可能性的度量，满足0≤P(A)≤1。

- 条件概率：在另一个事件发生的条件下，一个事件发生的概率。

- 贝叶斯定理：描述了随机事件A和B的条件概率和边缘概率之间的关系。

- 独立事件：两个事件A和B是独立的，如果P(A∩B) = P(A)P(B)。

- 互斥事件：两个事件A和B是互斥的，如果它们不能同时发生，即P(A∩B) = 0。

2. 随机变量及其分布- 随机变量：将随机事件映射到实数的函数。

- 离散随机变量：取值为有限或可数无限的随机变量。

- 连续随机变量：可以在某个区间内取任意值的随机变量。

- 概率分布函数：描述随机变量取值的概率。

- 概率密度函数：连续随机变量的概率分布函数的导数。

- 累积分布函数：随机变量取小于或等于某个值的概率。

- 期望值：随机变量的长期平均值。

- 方差：衡量随机变量取值的离散程度。

3. 多维随机变量及其分布- 联合分布：描述两个或多个随机变量同时取特定值的概率。

- 边缘分布：通过联合分布求得的单个随机变量的分布。

- 条件分布：给定一个随机变量的值时，另一个随机变量的分布。

- 协方差：衡量两个随机变量之间的线性关系。

- 相关系数：协方差标准化后的值，表示变量间的线性相关程度。

4. 大数定律和中心极限定理- 大数定律：随着试验次数的增加，样本均值以概率1收敛于总体均值。

- 中心极限定理：独立同分布的随机变量之和，在适当的标准化后，其分布趋近于正态分布。

5. 数理统计基础- 样本：从总体中抽取的一部分个体。

- 总体：研究对象的全体。

- 参数估计：用样本统计量来估计总体参数。

- 点估计：给出总体参数的一个具体估计值。

- 区间估计：给出一个包含总体参数可能值的区间。

- 假设检验：对总体分布的某些假设进行检验。

- 显著性水平：拒绝正确假设的最大概率。

(完整版)概率论与数理统计知识点总结

第1章随机事件及其概率在第二步某事件发生条件下第一步某事件的概率，就用贝叶斯公式我们作了 n 次试验，且满足每次试验只有两种可能结果， A 发生或A 不发生；n次试验是重复进行的，即 A 发生的概率每次均一样；每次试验是独立的，即每次试验 A 发生与否与其他次试验 A 发生与否是互不影响的。

这种试验称为伯努利概型，或称为 n 重伯努利试验。

用P 表示每次试验A 发生的概率，则A 发生的概率为1 p q ，用Pn (k ) 表示n 重伯努利试验中A 出现k (0 k n)次的概率，P n (k) C ：P k q nkk 0,1,2, ,n5第二章随机变量及其分布(1)设离散型随机变量X 的可能取值为X k (k=1,2,…)且取各个值的概率，即事件(X=X k )的概率为P(X=x k )=p k , k=1,2,…，则称上式为离散型随机变量 X 的概率分布或分布律。

有时也用分布列的形式给出： X | x 1,x 2, , x k ,P(X x k ) p 1, p 2,, p k ,。

显然分布律应满足下列条件：p k 1(1 )宀 0 , k1,2,, ( 2 ) k1(14)伯努利概型散随变的布(2 ) 设F (x )是随机变量X 的分布函数，若存在非负函数f(x )，对任意实数X ，有XF(x) f (x)dx则称X 为连续型随机变量。

f (X )称为X 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：分布仁 f(x) 03、P(X i X X 2) F(X 2)F(X J f (x)dxX i4、P(x=a)=O,a为常数，连续型随机变量取个别值的概率为 0连型机量续随变的密度2、f(x)dx 1。

第三章二维随机变量及其分布如果二维随机向量（X , Y ）的所有可能取值为至多可列个有序对（x,y ），则称为离散型随机量。

设=（X ，Y ）的所有可能取值为（人『）（门1,2,），且事件｛= （X i ,y j ）｝的概率为 p ij,,称P ｛（X,Y ）（X i ,y j ）｝ P j （i,j 1,2,）为=（X ，Y ）的分布律或称为 X 和Y 的联合分布律。

考研数学《概率论与数理统计》知识点总结

考研数学《概率论与数理统计》知识点总结引言《概率论与数理统计》是考研数学中的一个重要分支，它不仅要求学生掌握理论知识，还要求能够运用这些知识解决实际问题。

本文档旨在对《概率论与数理统计》的核心知识点进行总结，帮助考生系统复习。

第一部分：概率论基础1. 随机事件与样本空间随机事件：在一定条件下可能发生也可能不发生的事件。

样本空间：所有可能结果的集合。

2. 概率的定义古典定义：适用于有限样本空间，每个样本点等可能发生。

频率定义：长期频率的极限。

主观定义：基于个人信念或偏好。

3. 概率的性质非负性：概率值非负。

归一性：所有事件的概率之和为1。

加法定理：互斥事件概率的和。

4. 条件概率与独立性条件概率：已知一个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率。

独立性：两个事件同时发生的概率等于各自概率的乘积。

5. 随机变量及其分布离散型随机变量：可能取有限个或可数无限个值。

连续型随机变量：可能取无限连续区间内的任何值。

分布函数：随机变量取值小于或等于某个值的概率。

第二部分：随机变量及其分布1. 离散型随机变量的分布概率质量函数：描述离散型随机变量取特定值的概率。

常见分布：二项分布、泊松分布、几何分布等。

2. 连续型随机变量的分布概率密度函数：描述连续型随机变量在某区间的概率密度。

常见分布：均匀分布、正态分布、指数分布等。

3. 多维随机变量及其分布联合分布：描述多个随机变量联合取值的概率。

边缘分布：从联合分布中得到的单一随机变量的分布。

条件分布：给定一个随机变量的条件下，另一个随机变量的分布。

第三部分：数理统计基础1. 数理统计的基本概念总体与样本：总体是研究对象的全体，样本是总体中所抽取的一部分。

统计量：根据样本数据计算得到的量。

2. 参数估计点估计：用样本统计量估计总体参数的单个值。

区间估计：在一定概率下，总体参数落在某个区间的估计。

3. 假设检验原假设与备择假设：研究问题中的两个对立假设。

检验统计量：用于决定是否拒绝原假设的量。

(完整版)概率论与数理统计知识点总结(最新整理)

当 AB 不相容 P(AB)＝0 时，P(A+B)=P(A)+P(B) 法公式
当 AB 独立，P(AB)=P(A)P(B), P(A+B)=P(A)+P(B)-P(A)P(B)
P(A-B)=P(A)-P(AB) （8）减
当 B A 时，P(A-B)=P(A)-P(B) 法公式
当 A=Ω时，P( B )=1- P(B)
独立性必然事件和不可能事件 Ø 与任何事件都相互独立。
Ø 与任何事件都互斥。
②多个事件的独立性
设 ABC 是三个事件，如果满足两两独立的条件，
P(AB)=P(A)P(B)；P(BC)=P(B)P(C)；P(CA)=P(C)P(A)
1
并且同时满足 P(ABC)=P(A)P(B)P(C)
那么 A、B、C 相互独立。
数 F(x) 表示随机变量落入区间（– ∞，x]内的概率。
分布函数具有如下性质：
1° 0 F (x) 1, x ；
2° F (x) 是单调不减的函数，即 x1 x2 时，有 F (x1) F (x2) ；
3° F () lim F (x) 0 ， F () lim F (x) 1；
X ~ B(n, p) 。
当 n 1时， P(X k) pk q1k ， k 0.1，这就是（0-1）分布，所
以（0-1）分布是二项分布的特例。
1
泊松分设随机变量 X 的分布律为
布
P( X k) k e ， 0 ， k 0,1,2，
k!
则称随机变量 X 服从参数为的泊松分布，记为 X ~ () 或者
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）基 ②任何事件，都是由这一组中的部分事件组成的。本事这样一组事件中的每一个事件称为基本事件，用来表示。件、样基本事件的全体，称为试验的样本空间，用表示。本空间一个事件就是由中的部分点（基本事件）组成的集合。通常用大和事件写字母 A，B，C，…表示事件，它们是的子集。