概率论与数理统计第16讲
概率论与数理统计_16_指数分布
x0 确是一密度函数． x0
指数分布的累积分布函数（CDF）
若随机变量 X 服从参数 指数分布， 则 X 的分布函数为
0 F x x 1 e
x0 x0
对应模型的特点：无记忆性。 可证明，(课本P46)
P{X s t | X s} P{X t} X是某一元件的寿命。
1 e ( α β ) z , z 0 , z0, 0 ,
Z min X ,Y 的概率密度为
α β e ( α β ) z , z 0 , z fmin z Fmin z0, 0 ,
(ii) 并联的情况 由于当且仅当系统 L1 , L都损坏时 , 系统 L 才停止 2 工作, 所以此时 L 的寿命为
1 e αx , x 0 , FX x 故 x0, 0 , 类似地 , 可求得 Y 的分布函数为 1 e βy , y 0 , FY y y0, 0 ,
x0
x
x
于是 Z min X ,Y 的分布函数为
Fmin z = 1-[1-FX(z)][1-FY(z)]
z
O
z
y
当 z>0 时,
f Z z αe
z 0
α z y
βe βy dy
f Z z αe
z 0
α z y
βe βy dy dy
αβe
αz
z
0
e
β α y
αβ (e αz e βz ). βα
解： X 的密度函数为
x 1 10 e f x 10 0
《概率论与数理统计》高教版PPT
P(A) = A中样本点的个数 / 样本点总数
30 July 2013
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
第35页
注 意
• 抛一枚硬币三次 抛三枚硬币一次
• Ω1={(正正正), (反正正), (正反正), (正正反),
(正反反), (反正反), (反反正), (反反反)}
此样本空间中的样本点等可能. • Ω2={(三正), (二正一反), (二反一正), (三反)} 此样本空间中的样本点不等可能.
第一章 随机事件与概率
第30页
注 意
求排列、组合时，要掌握和注意： 加法原则、乘法原则.
30 July 2013
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
第31页
加法原理
完成某件事情有 n 类途径， 在第一类途径中有m1种方 法，在第二类途径中有m2种方法，依次类推，在第 n 类 途径中有mn种方法，则完成这件事共有 m1+m2+…+mn种 不同的方法.
事件运算的图示
AB
AB
AB
30 July 2013
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
第16页
德莫根公式
A B A B;
A B A B
A A;
i 1 i i 1 i
n
n
A A
i 1 i i 1
n
n
i
30 July 2013
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
六根草，头两两相接、 尾两两相接。求成环的概率.
解：用乘法原则直接计算
所求概率为
6 4 4 2 2 1 8 6 5 4 3 2 1 15
概率论与数理统计教程-第五版-课件
会出现.
2021/3/10
讲解：XX
6
三、样本空间 样本点
定义 随机试验的每一个可能的结果，称 为基本事件，随机试验的所有可能的结果的 全体称为样本空间，用或S表示。则中的 点就是基本事件，也称作样本点，常用w表 示。
2021/3/10
则称 A 与B 为互逆(或对立)事件. A 的逆记
作 A.
2021/3/10
讲解：XX
16
事件间的运算规律
设 A, B, C 为事件, 则有
(1) 交换律 A B B A, AB BA. ( AB)C A(BC).
(2) 结合律 ( A B) C A (B C),
(3) 分配律
讲解：XX
2
第一章 事件与概率
2021/3/10
讲解：XX
3
1.1 随机事件和样本空间
一、随机现象 二、随机试验 三、样本空间 样本点 四、随机事件的概念 五、随机事件的关系
2021/3/10
讲解：XX
4
一、随机试验
1.必然现象（确定） 2.偶然现象（不确定）随机
说明：
1.随机现象揭示了条件和结果之间的非确定性联系 , 其数量关系无法用函数加以描述.
2.随机现象在一次观察中出现什么结果具有偶然性, 但在大量重复试验或观察中, 这种结果的出现具有 一定的统计规律性 , 概率论就是研究随机现象这 种本质规律的一门数学学科.
2021/3/10
讲解：XX
5
二、随机试验
在概率论中,把具有以下三个特征的试验称 为随机试验.
1. 可以在相同的条件下重复地进行; 2. 每次试验的可能结果不止一个,并且能事
概率论与数理统计
A
3）在应用上，那些不便直接求某一事件的概 B2
率时，先找到一个合适的划分，再用全概率公式计算
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
7/21
§1.5 条件概率
2．贝叶斯(Bayes)公式 (计算后验概率问题)
事件A的发生，iff构成S划分的事件B1，B2，…，Bn中的一个发生时才发 生，一般在实验之前仅知道Bi的先验概率，那么如果试验后事件A已经发 生了，Bi发生的概率又是多少呢？这种问题我们称他为后验概率问题，有 利于我们查找事件发生的原因。解决此类问题可采用贝叶斯(Bayes)公式
在实际应用 中，对于事 件的独立性 常常根据事 件的实际意 义来判断，
注意：仅满足前三个等式的三个事件称为两两相互独立 见习题33 如果两个事
当然，如果事件A，B，C相互独立
件关联很弱 也可以看作
则 A, B,C; A, B,C; ... ; A, B,C 也相互独立
是独立的。
推广到多个事件
由定义可以得到以下两点推论： 1.若事件A1, A2, … , An相互独立，n2，则其中任意k(2kn)个事件也是相互独立 的。 2.若n个事件A1, A2, … , An(n2)相互独立，则将A1, A2, … , An中任意多个事件换13/成21 他们的对立事件，所得的n个事件仍相互独立
§1.6 独立性
对样本空间适当分解的思想，有利于解决稍微复杂一点的概率问题
首先看一下关于划分的概念
定义：设S为试验E的样本空间，B1，B2，…，Bn为E的一组事件。若
(i) BiBj=Φ，i≠j，i，j＝1，2，…，n； (ii) B1∪B2∪…∪Bn=S 则称B1，B2，…，Bn为S的一个划分。
※每次试验，事件B1，B2，…，Bn中有且仅有一个发生
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：
概率论与数理统计(完整版)
例. 甲、乙、丙三人各射击一次，事件A1,A2,A3分别表示 甲、乙、丙射中，试说明下列事件所表示的结果：
A 2,A 2 A 3, A 1A 2, A 1 A 2, A 1A 2A 3, A 1A 2 A 2A 3 A 1A 3.
14
§3. 概率的概念 一. 古典定义：
等可能概型的两个特点:
在其中计算B发生的概率, 从而得到P(B|A). 例2. 在1, 2, 3, 4, 5这5个数码中, 每次取一个数码, 取后不放回, 连取两次, 求在第1次取到偶数的条 件下, 第2次取到奇数的概率.
32
(二) 乘法公式:
由条件概 ,立率 即P 定 可 (A 义 0 得 )则 , 有 P(AP B()A)|A P)(.B
若事件A发生必然导致事件B发生,则称件B包含事件A,记 作AB. 若A B且A B, 即A=B, 则称A与B相等.
B
A S
(1) AB
8
2.和事件:
AB{x|xA或xB}称为 A与B的和事 . 件
即AB ,中至少有一 ,称个 为 A与 发 B的 生和 ,记AB.
可列个A事 1, A2件 ,的和事件记 Ak.为
推广 P(AB)>0, 则有 P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB). 一般, 设A1, A2, …,An是n个事件,(n≥2), P(A1A2 ...An-1)>0, 则有乘法公式: P(A1A2…An)=P(A1)P(A2|A1)…P(An-1|A1A2…An-2) P(An|A1A2…An-1).
P(A1 A2 …)=P(A1)+P(A2)+… (可列可加性)
25
2.概率的性质： 性1质 . P()0.
《概率论与数理统计》第三版王松桂科学出版社课后习题答案
第一章 事件与概率1．写出下列随机试验的样本空间。
（1）记录一个班级一次概率统计考试的平均分数（设以百分制记分）。
（2）同时掷三颗骰子，记录三颗骰子点数之和。
（3）生产产品直到有10件正品为止，记录生产产品的总件数。
（4）对某工厂出厂的产品进行检查，合格的记上“正品”，不合格的记上“次品”，如连续查出2个次品就停止检查，或检查4个产品就停止检查，记录检查的结果。
（5）在单位正方形内任意取一点，记录它的坐标。
（6）实测某种型号灯泡的寿命。
解 （1）},100,,1,0{n i n i==Ω其中n 为班级人数。
（2）}18,,4,3{ =Ω。
（3）},11,10{ =Ω。
（4）=Ω{00，100，0100，0101，0110，1100，1010，1011，0111，1101，0111，1111}，其中0表示次品，1表示正品。
（5）=Ω{(x,y)| 0<x<1,0<y<1}。
（6）=Ω{ t | t ≥ 0}。
2．设A ，B ，C 为三事件，用A ，B ，C 的运算关系表示下列各事件，。
（1）A 发生，B 与C 不发生。
（2）A 与B 都发生，而C 不发生。
（3）A ，B ，C 中至少有一个发生。
（4）A ，B ，C 都发生。
（5）A ，B ，C 都不发生。
（6）A ，B ，C 中不多于一个发生。
（7）A ，B ，C 至少有一个不发生。
（8）A ，B ，C 中至少有两个发生。
解 （1）C B A ，（2）C AB ，（3）C B A ++，（4）ABC ，（5）C B A ，（6）C B C A B A ++或C B A C B A C B A C B A +++，（7）C B A ++，（8）BC AC AB ++或ABC BC A C B A C AB ⋃⋃⋃ 3．指出下列命题中哪些成立，哪些不成立，并作图说明。
（1）B B A B A = （2）AB B A =（3）AB B A B =⊂则若, （4）若 A B B A ⊂⊂则,（5）C B A C B A = （6） 若Φ=AB 且A C ⊂， 则Φ=BC 解 : (1) 成立，因为B A B B B A B B A ==))((。
同济大学《概率论与数理统计》PPT课件
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
四、随机事件之间的关系与运算
第1章 随机事件与概率 10
（1）事件的包含
若事件 A 的发生必然导致事件 B 的发生, 则称事件A 包含在事件 B 中. 记作 A B .
BA
A B
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
3
某快餐店一天内接到的订单量；
4
航班起飞延误的时间；
5
一支正常交易的A股股票每天的涨跌幅。
二、样本空间
第1章 随机事件与概率 6
一个随机试验，每一个可能出现的结果称为一个样本点，记为
全体样本点的集合称为样本空间, 记为 , 也即样本空间是随机试验的一切可能结果组成
的集合, 集合中的元素就是样本点. 样本空间可以是有限集, 可数集, 一个区间（或若干区间的并集）.
01 在相同的条件下试验可以重复进行;
OPTION
02 每次试验的结果不止一个, 但是试验之前可以明确;
OPTION
03 每次试验将要发生什么样的结果是事先无法预知的.
OPTION
一、随机试验
例1
随机试验的例子
第1章 随机事件与概率 5
1 抛掷一枚均匀的硬币，有可能正面朝上，也有可能反面朝上；
2
抛掷一枚均匀的骰子，出现的点数；
（互斥）.
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
2、随机事件之间的运算
第1章 随机事件与概率 12
（1）事件的并
事件 A 或 B至少有一个发生时, 称事件 A 与事件B 的并事件发生, 记为 A U B .
（2）事件的交（积）
概率论与数理统计第二版_课后答案_科学出版社_王松桂_张忠占_参考答案_最新
12 32 3 P{ X = 2} = 1 − P{ X = 0} − P{ X = 1} = 1− − = 19 95 95
2.7 解：(1)设 X 表示 4 次独立试验中 A 发生的次数，则 X~B(4,0.4) P ( X ≥ 3) = P ( X = 3) + P ( X = 4) = C 40.430.61 + C 40.44 0.60 = 0.1792 (2)设 Y 表示 5 次独立试验中 A 发生的次数，则 Y~B(5,0.4)
P{ X = P{ A1 A2 A3 A4 } + P{ A1 A2 A3 A4 } + P{ A1 A2 A3 A4 } + P{ A1 A2 A3 A4 } 1} = = 2 18 17 16 18 2 17 16 18 18 2 16 18 17 16 2 32 × × × + × × × + × × × + × × × = 20 19 18 17 20 19 18 17 20 19 18 17 20 19 18 17 95
0
1
1
2
2
(2)甲比乙投中的次数多 P{X>Y}= P{X=1,Y=0}+ P{X=2,Y=0} +P{X=2,Y=1}=
C
1 2
0.710.31 × C 20.40 0.62 + C 20.7 2 0.30 × C 20.40 0.62 + C 20.7 2 0.30 × C 20.410.61 = 0.5628
a ≈ 184 厘米
2.19 解：X 的可能取值为 1,2,3。
2 C4 6 因为 P ( X = 1) = 3 = = 0.6 ； C 5 10
概率论与数理统计答案 浙江大学 张帼奋 主编
第一章 概率论的基本概念注意： 这是第一稿（存在一些错误）1解：该试验的结果有9个：（0，a ），（0，b ），（0，c ），（1，a ），（1，b ），（1，c ），（2，a ），（2，b ），（2，c ）。
所以，（1）试验的样本空间共有9个样本点。
（2）事件A 包含3个结果：不吸烟的身体健康者，少量吸烟的身体健康者，吸烟较多的身体健康者。
即A 所包含的样本点为（0，a ），（1，a ），（2，a ）。
（3）事件B 包含3个结果：不吸烟的身体健康者，不吸烟的身体一般者，不吸烟的身体有病者。
即B 所包含的样本点为（0，a ），（0，b ），（0，c ）。
2、解 （1）AB BC AC 或ABC ABC ABC ABC ；（2）ABBCAC（提示：题目等价于A ，B ，C 至少有2个发生，与（1）相似）； （3）ABC ABC ABC ；（4）AB C 或ABC ；（提示：A ，B ，C 至少有一个发生，或者A B C ，，不同时发生）； 3（1）错。
依题得()()()()0=-+=B A p B p A p AB p ,但空集≠B A ，故A 、B 可能相容。
（2）错。
举反例 （3）错。
举反例（4）对。
证明：由()6.0=A p ,()7.0=B p 知()()()()()3.03.1>-=-+=B A p B A p B p A p AB p ,即A 和B 交非空，故A 和B 一定相容。
4、解（1）因为A B ，不相容，所以A B ，至少有一发生的概率为：()()()=0.3+0.6=0.9P A B P A P B =+(2) A B ， 都不发生的概率为：()1()10.90.1P A B P A B =-=-=；（3）A 不发生同时B 发生可表示为：A B ，又因为A B ，不相容，于是()()0.6P A B P B ==；5解：由题知()3.0=BC AC AB p ,()05.0=ABC P .因()()()()()ABC p BC p AC p AB p BC AC AB p 2-++= 得，()()()()4.023.0=+=++ABC p BC p AC p AB p故A,B,C 都不发生的概率为()()C B A p C B A p -=1()()()()()()()()[]ABC p BC p AC p AB p C p B p A p +++-++-=1 ()05.04.02.11+--= 15.0=.6、解 设A ={“两次均为红球”}，B ={“恰有1个红球”}，C ={“第二次是红球”} 若是放回抽样，每次抽到红球的概率是：810，抽不到红球的概率是：210，则 （1）88()0.641010P A =⨯=； （2）88()210.321010P B =⨯⨯-=（）；（3）由于每次抽样的样本空间一样，所以：8()0.810P C == 若是不放回抽样，则（1）2821028()45C P A C ==；（2）118221016()45C C P B C ==； （3）111187282104()5A A A A P C A +==。
概率论与数理统计书ppt课件
条件概率与独立性
CHAPTER
随机变量及其分布
02
随机变量的概念与性质
定义随机变量为在样本空间中的实值函数，其取值依赖于随机试验的结果。
随机变量
讨论随机变量的可数性、可加性、正态性等性质。
随机变量的性质
离散型随机变量的概念
定义离散型随机变量为只能取可数个值的随机变量。
离散型随机变量的分布
讨论离散型随机变量的概率分布，如二项分布、泊松分布等。
应用
中心极限定理及其应用
CHAPTER
贝叶斯推断与决策分析
07
贝叶斯推断的基本原理
金融风险管理
贝叶斯推断在金融风险管理领域有着广泛的应用，如信用风险评估、投资组合优化等。
医疗诊断
贝叶斯推断在医疗诊断方面也有着重要的应用，如疾病诊断、预后评估等。
机器学习与人工智能
贝叶斯推断在机器学习算法和人工智能领域中也有着广泛的应用，如朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型等。
参数估计与置信区间
01
点估计
用单一的数值估计参数的值。
02
区间估计
给出参数的一个估计区间，通常包括一个置信水平。
比较两个或多个组的均值差异，确定因素对结果的影响。
方差分析
检验两个或多个组的方差是否相等。
方差齐性检验
研究变量之间的关系，并预测结果。
回归分析
假设检验与方差分析
CHAPTER
回归分析与线性模型
应用
在现实生活中，大数定律被广泛应用于保险、赌博、金融等领域，通过统计数据来预测未来的趋势和风险。
大数定律及其应用
在独立随机变量序列中，它们的和的分布近似于正态分布，即中心极限定理。这意味着，当样本量足够大时，样本均值近似于正态分布。
魏宗舒《概率论与数理统计》学习指导讲义
.
（1）由全概率公式：
.
（2）由贝叶斯公式： .
以上结果表明，这只次品来自第二家工厂的可能性最大.
【例8】一名工人照看 三台机床，已知在1小时内三台机床各自不需要工人照看的概率为 .求1小时内三台机床至多有一台需要照看的概率.
解：样本空间中所含的样本点数为 .
（1）该事件所含的样本点数是 ，故： ；
（2）在 个盒子中选 个盒子有 种选法，故所求事件的概率为： ；
（3）从 个球中取 个有 种选法，剩下的 个球中的每一个球都有 种放法，故所求事件的概率为： .
【例5】设事件 与 互不相容，且 ，求下列事件的概率： .
分析：按概率的性质进行计算.
解：（1） ；（2） ；（3） 或 ；（4） 或 ；（5） 或 ；
（6） 或 ；
（7） ；（8） .
【例3】把 个不同的球随机地放入 个盒子中，求下列事件的概率：
（1）某指定的 个盒子中各有一个球；
（2）任意 个盒子中各有一个球；
（3）指定的某个盒子中恰有 个球.
分析：这是古典概率的一个典型问题，许多古典概率的计算问题都可归结为这一类型.每个球都有 种放法， 个球共有 种不同的放法.“某指定的 个盒子中各有一个球”相当于 个球在 个盒子中的全排列；与（1）相比，（2）相当于先在 个盒子中选 个盒子，再放球；（3）相当于先从 个球中取 个放入某指定的盒中，再把剩下的 个球放入 个盒中.
（1）掷一棵骰子，出现奇数点.
（2）投掷一枚均匀硬币两次：
1）第一次出现正面；2）两次出现同一面；3）至少有一次出现正面.
概率论与数理统计(魏宗舒)答案
第一章 事件与概率1.1 写出下列随机试验的样本空间及表示下列事件的样本点集合。
(1)10件产品中有1件是不合格品，从中任取2件得1件不合格品。
(2)一个口袋中有2个白球、3个黑球、4个红球，从中任取一球，(ⅰ)得白球，(ⅱ)得红球。
解 (1)记9个合格品分别为 921,正正正，， ，记不合格为次，则，，，，，，，，，)()()(){(1913121次正正正正正正正 =Ω，，，，，，，，，)()()()(2924232次正正正正正正正 ，，，，，，，)()()(39343次正正正正正 )}()()(9898次正次正正正，，，，，，=A ){(1次正，，，，)(2次正)}(9次正，，(2)记2个白球分别为1ω，2ω，3个黑球分别为1b ，2b ，3b ，4个红球分别为1r ，2r ，3r ，4r 。
则=Ω{1ω，2ω，1b ，2b ，3b ，1r ，2r ，3r ，4r }(ⅰ) =A {1ω，2ω} (ⅱ) =B {1r ，2r ，3r ，4r }1.2 在数学系的学生中任选一名学生，令事件A 表示被选学生是男生，事件B 表示被选学生是三年级学生，事件C 表示该生是运动员。
(1) 叙述C AB 的意义。
(2)在什么条件下C ABC =成立？(3)什么时候关系式B C ⊂是正确的？(4) 什么时候B A =成立？解 (1)事件C AB 表示该是三年级男生，但不是运动员。
(2) C ABC = 等价于AB C ⊂，表示全系运动员都有是三年级的男生。
(3)当全系运动员都是三年级学生时。
(4)当全系女生都在三年级并且三年级学生都是女生时`。
1.3 一个工人生产了n 个零件，以事件i A 表示他生产的第i 个零件是合格品（n i ≤≤1）。
用i A 表示下列事件：(1)没有一个零件是不合格品；(2)至少有一个零件是不合格品；(3)仅仅只有一个零件是不合格品；(4)至少有两个零件是不合格品。
解 (1) n i i A 1=; (2) n i i n i i A A 11===; (3) n i n ij j ji A A 11)]([=≠=; (4)原事件即“至少有两个零件是合格品”，可表示为n j i j i j i A A ≠=1,；1.4 证明下列各式： (1)A B B A ⋃=⋃;(2)A B B A ⋂=⋂(3)=⋃⋃C B A )()(C B A ⋃⋃;(4)=⋂⋂C B A )()(C B A ⋂⋂(5)=⋂⋃C B A )(⋃⋂)(C A )(C B ⋂(6) ni i n i i A A 11===证明 （1）—（4）显然，（5）和（6）的证法分别类似于课文第10—12页（1.5）式和(1.6)式的证法。
概率论与数理统计ppt课件
注：P( A) 0不能 A ； P( B) 1不能 B S .
2。 A1 , A2 ,...,An , Ai Aj , i j, P( P(
n n i 1
Ai ) P( Ai )
i 1
n
证：令 Ank (k 1, 2,...), Ai Aj , i j, i, j 1, 2,....
•
5.1 大数定律 5.2 中心极限定理
•
第六章 数理统计的基本概念
• • 6.1 总体和样本 6.2 常用的分布
4
第七章 参数估计
• • • 7.1 参数的点估计 7.2 估计量的评选标准 7.3 区间估计
第八章 假设检验
• • • • • • • 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 假设检验 正态总体均值的假设检验 正态总体方差的假设检验 置信区间与假设检验之间的关系 样本容量的选取 分布拟合检验 秩和检验
A B 2 A＝B B A
B A
S
例： 记A={明天天晴}，B={明天无雨} B A
记A={至少有10人候车}，B={至少有5人候车} B
A
一枚硬币抛两次，A={第一次是正面}，B={至少有一次正面}
BA
13
事件的运算
A与B的和事件，记为 A B
8
§1 随机试验
确定性现象
自然界与社会Βιβλιοθήκη 活中的两类现象不确定性现象
确定性现象：结果确定 不确定性现象：结果不确定
例：
向上抛出的物体会掉落到地上 ——确定 ——不确定 明天天气状况 ——不确定 买了彩票会中奖
概率论与数理统计(第2版微课版)教学大纲、授课计划
《概率论与数理统计》课程教学大纲课程中英文名称：概率论与数理统计(Probability and Statistics)课程代码：课程类别：必修课；一年级；二年级；公共类数学基础课学分/学时：3学分/51学时开课学期：适用专业：先修/后修课程：高等数学(或微积分)开课单位：课程负责人：1、课程性质与教学目标概率论与数理统计是研究随机现象客观规律并付诸应用的数学类学科，是工科本科各专业的一门重要基础理论课，通过本课程的学习，要求学生熟练掌握随机事件概率的常用计算方法，熟悉并掌握随机变量的分布及其计算，掌握离散型随机变量及其分布律的概念及其计算、掌握连续型随机变量及其密度函数的概念及其计算。
掌握随机变量的常用数字特征的概念及其计算。
理解并掌握依概率收敛的概念，理解大数定律、理解并掌握用中心极限定理解决应用问题。
理解和掌握数理统计的基本概念和理论、熟悉常用的统计量和抽样分布，熟悉并掌握常用的参数点估计和置信区间的求解。
掌握假设检验的基本概念、理解检验中的两类风险，理解并掌握显著性检验的基本步骤，掌握正态总体下未知参数的假设检验方法并会用于解决实际问题，了解拟合优度检验和独立性检验等非参数检验方法。
通过本课程的学习，使学生具备以下能力：课程教学目标1：有科学的世界观、人生观和价值观，有责任心和社会责任感。
树立远大的理想以及刻苦学习的信念。
课程教学目标2：使学生掌握概率统计的基本概念、基本思想和基本理论，培养学生用所学知识去分析问题和解决问题的综合能力和高级思维能力。
课程教学目标3：促进学生全面发展；打破习惯性认知模式，培养学生深度分析、大胆质疑、勇于创新的能力；引导学生养成自主学习、终身学习的自我管理素养。
2、教学内容及基本要求本课程教学内容与具体教学要求及学时分配等信息如下表所示。
3、教学方法课堂教学以板书为主，辅助PPT。
4、考核、成绩评定方式及重修要求考核方式主要由上课出勤、平时作业、课堂练习、阶段测验、期末考试等环节组成，综合各部分的成绩给出该门课程的总评成绩。
概率论与数理统计第16讲
e
-
1 2(1- 2 )
( u 2 - 2 uv v 2 )
(5.41)
由式(5.41)看出U与V的对称性可知也有 U~N(0,1)。这就说明了U和V确实是X,Y的 标准化随机变量， 下面再证就是U和V的相关系数，这对 于标准化的随机变量只需要证明 =E(UV)即可，
13
13
E (UV )
11
下面先求V的边缘概率密度函数
fV (v) (u , v)d u
-
1 e 2
-
v 2
2
1 2 1 -
2
-
e
-
( u - v )2 2(1- 2 )
du
1 e 2
v2 2
这就证明了V~N(0,1),
12
12
(u, v)
1 2 1 -
10
10
可以将上式分解成为两个因子相乘的形式为 2 2 ( u v ) 1 -v 2 1 2(1- ) 2 (u, v) e e 2 2 1 - 2 上式左边的圆括号是自变量为v的标准正 态分布概率密度函数的形式，而右边的 圆括号如果固定住v视为u的函数，是正 态分布N(v, 1-2)的概率密度表示式。 因此右边的圆括号内对于u在整个实轴上 的积分将等于1，如果乘上u再积分就得 对应的数学期望v, 下面的推导将利用这 一点。 11
X
Y
6
6
定义 5.9如果随机变量(U,V)~N(0,0,1,1,), 则 称(U,V)服从标准二元正态分布，其概率 密度函数为 1 2 2 ( u 2 uv v ) 2 1 2(1- ) (u, v) e (5.41) 2 2 1 - 因此标准二元正态分布只有一个参数。
概率论与数理统计(最新完整版)ppt课件
.
(2) 试验的所有可能结果:
正面，反面; (3) 进行一次试验之前不能
确定哪一个结果会出现.
故为随机试验.
同理可知下列试验都为随机试验
1.“抛掷一枚骰子,观察出现的点数”.
2.“从一批产品中,依次任选三件, 记 录出现正品与次品的件数”.
.
3. 记录某公共汽车站 某日上午某时刻的等 车人 数.
(3)分 配 律
A(BC)(A B)(AC)AB AC ,
A (BC)AB AC
( A B ) C ( A C ) ( B C ) ( A C ) B C ( )
(对 4律 ):偶 A B A B ,A B A B .
n
n
Ai Ai,
i1
i1
.
n
n
Ai Ai
i1
i1
三 完备事件组
4. 考察某地区 10 月 份的平均气温.
5. 从一批灯泡中任取 一只,测试其寿命.
.
四、概率的统计定义
１、随机事件：在试验的结果中，可能发生、也可能不发 生的事件。比如，抛硬币试验中，”徽花向上”是随机事 件；掷一枚骰子中，”出现奇数点”是一个随机事件等。
２、频率：设A为实验E中的一个随机事件，将E重复n次， A发生m次，称f(A)=m/n为事件A的频率． 随着实验次数n的增加，频率将处于稳定状态．比如投 硬币实验，频率将稳定在1/2附近．
B A
.
6. 事件的互逆（对立）
若事件 A 、B 满足 A B 且 A B .
则称 A 与B 为互逆(或对立)事件. A 的逆记作 A .
实例 “骰子出现1点”对立 “骰子不出现1点”
概率论与数理统计(柴中林)第16讲-PPT精品文档
n2 分布密度函数图形
分布分位点
2 n
对于给定的 (0,1), 称满足条件
() P f ( x ) dx ( )
2 n 2 n
2 n
的点 χn ()为
2
2 χn 分布的上(右)
X - 2 P (|X -|2 )P (| | ) 18 .45 /9 18 .45 /9 P (| t|.1 0 .8 .
例2：在设计导弹发射装置时，重要内容之一 是研究弹着点偏离目标中心的距离的方差。 对于某类导弹发射装置，弹着点偏离目标中 心的距离服从 N(,2)，这里 2 = 100米2。 现在进行了25次发射试验，用 S2 记这25次试 验中弹着点偏离目标中心的距离的样本方差。 求: S 2 超过50米2的概率。
t 分布的分位点 若 T ～tn , 对给定的 (0,1)，称满足条件
P T t ( ) f ( t ) dt n t( )
n
的点 tn()为 tn 分布上 分位点。
tn 分布上 分位点示意图
t 分布的上 分位点有表可查，见附表3。
6.4.3 F 分布
其中 Γ ( ) 为伽玛 ( Gamma) 函数， 通过积
1 x ( ) x e dx , 0 0
来定义。
由 分布的定义，不难得到其如下性质：
2
(1). 设 X ,X 且共同分布 1, X 2, n 独立同分布， N ( , ), 则
2
1
2 n
2 2 ( X ) ~ n； 2 i i 1
2 1 2 2
- 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)。
D ( X ) D ( Y ) 2 E { [ X E ( X ) ] [ Y E ( Y ) ] }
C o v ( X , Y ) E { [ X E ( X ) ] [ Y E ( Y ) ] }
CX o,Y v 1 Y (2) CX o ,Y 1 v ) C ( X o ,Y 2 v ).( (5) Cov(X,C)=0.
(6)C(o a v X b,Y cX d)Y ac D bd X D (a Y db)C c (o X ,Y v).
(7) [C o v(X ,Y )]2D (X )D (Y ).
C o v ( X , Y ) E { [ X E ( X ) ] [ Y E ( Y ) ] }
(2). 计算公式 C o v ( X ,Y ) E ( X Y ) E ( X ) E ( Y ) .
证明
( 1 ) C X , Y ) o E { X v [ E ( X ) ( Y ] E ( Y [ )
第三节 协方差及相关系数
一、协方差与相关系数的 概念及性质
二、相关系数的意义 三、小结
一、协方差与相关系数的概念及性质
1. 问题的提出
问题 对于二维随机变量(X ,Y ):
已知联合分布
边缘分布
对二维随机变量,除每个随机变量各自的概率 特性外, 相互之间可能还有某种联系. 问题: 是用一个怎样的数去反映这种联系?
证明: 对任何实数 t,
E tXEXYEY2
t2DX2tCovX,YDY0.
上式(as a function of t )成立的充要条件是
2 C o vX ,Y 2 4 D XD Y0 .
[C o v(X ,Y )]2D (X )D (Y ).
6. 相关系数的性质
(1)ρXY1.
(2)ρXY1的 充 要,存 条在 件a常 是 ,b使 数 P{YabX }1(X与 Y以概 1线 率性)相 . 关
证明: (1) 由于 C o vX ,Y 2D X D Y
X2Y
CovX,Y2 DXDY
1
XY
1.
(2) 令 X*XEX, Y*YEY
DX
DY
0D (X * Y *)D (X *) 2 C o v(X *, Y *)D (Y *)
12 X Y 12 1X Y,则得到 XY 1
If XY 1, D X * Y * 2 1 X Y 0
若随机 X和 Y 变 相量 互 ,那 独么 立 D ( X Y ) D ( X ) D ( Y ).
若随机X变 和Y 量 不相互独立
D (XY)?
D(XY) D ( X ) D ( Y ) 2 E { X E [ ( X ) Y ] E ( Y [ )]
数 E [X E (X )][Y E (Y )]
反映了随机变量X , Y 之间的某种关系.
2. 定义
(X,Y)是 二 维 随,机 变 量 称量 E{[XE(X)]Y[E(Y)]} 称 为 随 机 X与 变 Y的 量协 方 .记差 为 CoX v,(Y), 即CovX(,Y)E{[XE(X)]Y[E(Y)]}.
由协方差定义可知协方差也是随机变量 函数的数学期望值.
4、协方差的计算方法
(1) 利用定义计算
若 ( X ,Y ) 为离散型，(X,Y) ~ pij
co v (X ,Y ) [x iE (X )][yjE (Y )]p ij i 1j 1
若 ( X ,Y ) 为连续型， (X,Y)~f(x,y)
c o v (X ,Y ) [ x E (X ) ] [y E ( Y ) ]f(x ,y ) d x d y
(1) X和Y的相关系数又称协 为方 标差 ,准 它是一个无量纲 . 的量
(2)若随机 X和 变 Y相 量互独立
C X , Y ) o E { X v E [ ( X ) ( Y ] E ( Y [ )]}
E [ X E ( X ) E [ Y ] E ( Y )] 0.
(3)对于任意的两个随机变量X和Y, 有
协方差的大小在一定程度上反映了X和Y相互之 间的关系，但它还受X与Y本身度量单位的影响. 例如： Cov(kX, kY)=k2Cov(X,Y)
为了克服这一缺点，对协方差进行标准化，
这就引入了相关系数 .
定 义 ：ρXY
Co vX(,Y) D(X) D(Y)
称为随机变 X与 量Y的相关系. 数
3. 说明
从而 X* Y* c, 即 XEXYEYc,
DX
DY结论也成立。
7. 相关系数的意义
相关系数刻划了X和Y间“线性相关”的程度. 考虑以X的线性函数a+bX来近似表示Y，
以(平)均(平)方误差
e =E{[Y-(a+bX)]2} 来衡量以a+bX近似表示Y的好坏程度, e值越 小表示 a+bX与Y的近似程度越好.用微积分中 求极值的方法，求出使e 达到最小时的a,b .
C o v ( X , Y ) E { [ X E ( X ) ] [ Y E ( Y ) ] }
5. 协方差的性质 ( 1 )CX o ,Y ) v C (Y ,o X )v ; (
(2 )CX o,X v )( D (X ); (3 )Ca o,b X v)Y ( aC bX o ,Y v ) ( a ,b 为;常 (4 )CX o 1 v X 2,(Y ) CX o 1,Y v ) C ( X o 2,Y v ).(
E [ X Y ( X ) Y X E ( Y ) E ( X E ) E ( Y )] E ( X Y ) E [ Y E ( X ) ] E [ X E ( Y ) ] E [ E ( X ) E ( Y ) ]
E ( X ) 2 E ( X Y ) E ( Y ) E ( X ) E ( Y ) E ( X ) E Y ( X ) E ( Y ).
以a+bX 近似的表示Y
eE {Y [ (a b)X 2} ]E (Y 2) b 2E (X 2) a 2