概率论与数理统计(回归分析)

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自考概率论与数理统计重难点笔记资料

高等教育自学考试《概率论与数理统计》重难点笔记资料课程代码：04183第一章随机事件与概率一.随机事件关系与运算1!0,)!(!!!,)!(!0===-==-=C C C A A n n n r n nn rn r n r n ：，n r n n 组合排列二.概率P(A) 1.P(A)概率特征)()31)(,0)()21)(0)111∑∞=∞===Ω=≤≤K KK kA A P ，P（P P A P 事件互不相容时φ2. 古典概型3.概率加法公式P(A+B)=P(A)+P(B)- P(AB)当A 、B 互斥时， P(A+B)=P(A)+P(B) 事件的独立性:定义:P(AB)=P(A)P(B)性质:.P(A)>0,,则P(B)=P(B/A); P(B)>0则P(A)=P(A/B) P(B —A)=P(B)--P(AB)P （A--B ）==P （AB ）=P （A--AB ）=P （A ）--P （AB ）基本事件总数所包含的基本事件数A A P =)(P(A+B+C)=1--P(A+B+C)=1--P(A)P(B)P(C) P(AB)=P(AUB)=1-P(AUB)=1-(P(A)+P(B)) P(A)=1-P(A4.条件概率公式5.概率的乘法公式6.全概率公式：从原因计算结果7.Bayes 公式：从结果找原因)()()|(B P AB P B A P =)|()()(B A P B P AB P =)|()(A B P A P =∑==nk k k B A P B P A P 1)|()()(∑==nk kki i k B A P B P B A P B P A B P 1)|()()|()()|()()()|(A P AB P A B P =)/()/()()(AB C P A B P A P ABC P =第二章随机变量及其概率分布4/ 13分布函数对离散型随机变量对连续型随机变量分布函数与密度函数的重要关系：“一般正态分布函数F(x)”转换为“标准正态分布函数)（x Φ”的关系设X~N （δμ2,）则1.2.3.连续型随机变量函数的概率分布定理:记x=h(y)为y=g(x)的反函数，则Y=g(X)的概率密度：⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<<'=其他y y h y h y f f X Y ,0),())(()(βα1）设X~U(-2,2ππ),令Y=tanX,求Y 的概率密度柯西分布：+∞<<-∞+='=y y h y h y y f f X Y ,111)())(()(2π 2)设X~N(σμ2,),求eX的概率密度对数正态分布：⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤>-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧≤>•=-0,00,2)(ln 210,0,0,1)(ln )(,22y y y y y y y y y e f fX Yσμσπ ∑≤==≤=xk k X P x X P x F )()()(⎰∞-=≤=x dtt f x X P x F )()()(⎰∞-=≤=xdt t f x X P x F )()()()()('x f x F =3直接变换法：[])()(21)()(y y yy y ff F fXXY Y-+='=e e yx x 的的反函数为y y 的反函数为反y 2ln 2,,,,,ln -=-===第三章多维随机变量及其概率分布二元随机变量及其边缘分布分布规律的描述方法联合密度函数联合分布函数离散联合分布函数的概率：{}0),(),(),(),(,112112222121≥+--=≤<≤<y x y x y x y x y y x x F F F F Y X P性质1),(,0),(),(),(=+∞+∞=-∞-∞=-∞=-∞F F x F y F 离散边缘分布律：{}{}∑∑===⋅===⋅ijji pijY P j p pij X P pi y x1...2,1,,0,0=⋅=⋅=≥⋅≥⋅∑∑jij p pi j i j p pi联合密度二维边缘密度二维连续随机变量的分布 1.均匀分布(X,Y)~U D1)设D 为平面上的有界区域，S 表面积⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧≤+−−→−⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤--−−→−⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧∈=其他，其他o d x c b x a c d a b 其他D y x S y x f R yx R 圆形矩形,01,,,))((1,0),(,1),(2222π),(y x f ),(y x F 0),(≥y x f 1),(=⎰⎰+∞∞-+∞∞-dxdy y x f 1),(0≤≤y x F },{),(y Y x X P y x F ≤≤=+∞<<∞-=⎰+∞∞-x ，，dy y x f x f ),()(+∞<<-∞=⎰+∞∞-y dx y x f y f Y ,,),()(}{}{},{j Y P i X P j Y i X P =====2.正态分布),,,,(~),(222121ρσσμμN Y Xey y x f y x x ⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+--------=σμσσσρρσπσμμρμ222212121212)2(121),())((2)()1(21221离散型随机变量的独立性)()(),(y FY x Fx y x F =连续型随机变量的独立性第四章随机变量的数字特征数学期望离散型随机变量，数学期望定义连续型随机变量，数学期望定义期望性质:● E(a)=a ，其中a 为常数● E(a+bX)=a+bE(X)，其中a 、b 为常数， ● E(CX)=CE(X),其中C 为常数● E(X+Y)=E(X)+E(Y)，X 、Y 为任意随机变量 ● E(XY)=E(X)E(Y),X,Y 相互独立方差的性质D(a)=0，其中a 为常数D(a+bX)=b 2(X)，其中a 、b 为常数D(X+Y)=D(X)+D(Y) 当X 、Y 相互独立时随机变量g(X)的数学期望常用公式：二维随机变量的期望离散)()(),(y f x f y x f Y X =∑+∞-∞=⋅=k kkP xX E )(⎰+∞∞-⋅=dxx f x X E )()(⎰∑+∞∞-=⇔=dx x fx x g X g E p x g X g E k k k )()()]([)())((ijji Jii i j ij i i i py j p y Y E p x pi x X E ∑∑∑∑∑∑=⋅==⋅=)()()()()(Y E X E Y X E +=+∑∑=i j ij j i p y x XY E )()()()(,Y E X E XY E Y X =独立时与当连续 g(X)∑⎰⎰∑=⇔=jij jiidxdy y x f y x g Y X G E p yx g Y X g E ,),(),()],([),()],([方差定义式离散:⋅-=∑=Pi X E xX D ni i21))(()(连续常用计算式常用公式协方差与相关系数⎰⎰--=dxdy y x f Y E Y X E x Y X Cov ),())())(((),(协方差Cov(X,Y)的性质当X 与Y 相互独立时，则Cov(X,Y)=0相关系数XY ρ的性质⎰⎰⎰⎰==dxdyy x yf Y E dxdy y x xf X E ),()(),()(dxdyy x xyf XY E ⎰⎰=),()(()⎰+∞∞-⋅-=dx x f X E x X D )()()(2[]22)()()(X E X E X D -=))}())(({(2)()()(Y E Y X E X E Y D X D Y X D --++=+)()()(Y D X D Y X D +=+)()()(),(Y E X E XY E Y X Cov -=)()(),(Y D X D Y X Cov XY=ρ[][]{})()()()()(Y E X E XY E Y E Y X E X E -=--())()()(),(22X D X E X E X X Cov =-=),(),(Y X abCov bY aX Cov =),(),(),(Z Y Cov Z X Cov Z Y X Cov +=+独立与相关独立必定不相关相关必定不独立不相关不一定独立标准正态分布的概率计算公式)()()(a a Z P a Z P Φ=<=≤)(1)()(a a Z P a Z P Φ-=>=≥)()()(a b b Z a P Φ-Φ=≤≤1)(2)()()(-Φ=-Φ-Φ=≤≤-a a a a Z a P一般正态分布的概率计算一般正态分布的概率计算公式第五章大数定律及中心极限定理1.切比雪夫不等式：设随机变量X 的期望E(X)及方差D （X ）存在，则对任意小正数a>0,{}{}22)(1)()()(aX D a X E X P a X D a X E X P -≥<-↔≤≥- 2．独立同分布序列的中心极限定理{})(21)(212lim lim lim x dt x n n X P x Y P x xt n i i n n n n n eF Φ==⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤-=≤=⎰∑∞---∞→∞→∞→πσμ3．棣莫费-拉普拉斯中心极限定理)1,0(~),(~2N X Z N X σμσμ-=⇔()()(σμ-Φ=<=≤a a X P a X P )(1)()(σμ-Φ-=>=≥a a X P a X P )()()(σμσμ-Φ--Φ=≤≤a b b X a P)(2122lim x dt x mpq np Z p e t x n n Φ==⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧≤--∞-∞→⎰ 第六章统计量及其抽样分布样本方差,)(11212∑=--=ni i x x n s样本标准差2s s = 统计量样本K样本K卡方分布t 分布F 分布正态总体条件下样本均值的分布：样本方差的分布：两个正态总体的方差之比)(~)1,0(~212n X N X ni i χ∑=，则若())(~1),,(~21222n Y N Y ni iχμσσμ∑=-则若),(~//),(~),(~21212212n n F n V n U n V n U 则若χχ),(~2n N X σμ)1,0(~/N nX σμ-)1(~)1(222--n S n χσ)1(~/--n t ns X μ则若),(~),1,0(~2n Y N X χ)(~/n t nY X第七章参数估计点估计：参数的估计值为一个常数最大似然估计P147似然函数单个正态总体参数的置信区间第八章假设检验假设检验的步骤① 根据具体问题提出原假设H0和备择假设H1② 根据假设选择检验统计量，并计算检验统计值③ 看检验统计值是否落在拒绝域，若落在拒绝域则拒绝原假设，否则就不拒绝原假设。

茆诗松《概率论与数理统计教程》(第2版)(课后习题方差分析与回归分析)【圣才出品】

第8章　方差分析与回归分析一、方差分析1．在一个单因子试验中，因子A有三个水平，每个水平下各重复4次，具体数据如下：表8-1试计算误差平方和s e、因子A的平方和S A与总平方和S T，并指出它们各自的自由度．解：此处因子水平数r＝3，每个水平下的重复次数m＝4，总试验次数为n＝mr＝12．首先，算出每个水平下的数据和以及总数据和：T1＝8＋5＋7＋4＝24．T2＝6＋10＋12＋9＝37．T3＝0＋1＋5＋2＝8．T＝T l＋T2＋T3＝24＋37＋8＝69．误差平方和S e由三个平方和组成：于是而2．在一个单因子试验中，因子A有4个水平，每个水平下重复次数分别为5，7，6，8．那么误差平方和、A的平方和及总平方和的自由度各是多少？解：此处因子水平数r＝4，总试验的次数n＝5＋7＋6＋8＝26，因而有误差平方和的自由度因子A的平方和的自由度总平方和的自由度3．在单因子试验中，因子A有4个水平，每个水平下各重复3次试验，现已求得每个水平下试验结果的样本标准差分别为1.5，2.0，1.6，1.2，则其误差平方和为多少？误差的方差σ2的估计值是多少？解：此处因子水平数r＝4，每个水平下的试验次数m＝3，误差平方和S e由四个平方组成，它们分别为于是其自由度为，误差方差σ2的估计值为4．在单因子方差分析中，因子A有三个水平，每个水平各做4次重复试验．请完成下列方差分析表，并在显著性水平α＝0.05下对因子A是否显著作出检验．表8-2 方差分析表解：补充的方差分析表如下所示：表8-3 方差分析表对于给定的显著性水平，查表知，故拒绝域为，由于，因而认为因子A是显著的．此处检验的p值为5．用4种安眠药在兔子身上进行试验，特选24只健康的兔子，随机把它们均分为4组，每组各服一种安眠药，安眠时间如下所示．表8-4 安眠药试验数据在显著性水平下对其进行方差分析，可以得到什么结果？解：这是一个单因子方差分析的问题，根据样本数据计算，列表如下：表8-5于是根据以上结果进行方差分析，并继续计算得到各均方以及F 比，列于下表：表8-6在显著性水平下，查表得，拒绝域为，由于故认为因子A （安眠药）是显著的，即四种安眠药对兔子的安眠作用有明显的差别．此处检验的p 值为6．为研究咖啡因对人体功能的影响，特选30名体质大致相同的健康男大学生进行手指叩击训练，此外咖啡因选三个水平：每个水平下冲泡l0杯水，外观无差别，并加以编号，然后让30位大学生每人从中任选一杯服下，2h后，请每人做手指叩击，统计员记录其每分钟叩击次数，试验结果统计如下表：表8-7请对上述数据进行方差分析，从中可得到什么结论？解：我们知道，对数据作线性变换不会影响方差分析的结果，这里将原始数据同时减去240，并作相应的计算，计算结果列入下表：表8-8于是可计算得到三个平方和把上述诸平方和及其自由度填入方差分析表，并继续计算得到各均方以及F比：表8-9若取查表知，从而拒绝域为，由于．故认为因子A（咖啡因剂量）是显著的，即三种不同剂量对人的作用有明显的差别．此处检验的p值为7．某粮食加工厂试验三种储藏方法对粮食含水率有无显著影响．现取一批粮食分成若干份，分别用三种不同的方法储藏，过一段时间后测得的含水率如下表：表8-10（1）假定各种方法储藏的粮食的含水率服从正态分布，且方差相等，试在下检验这三种方法对含水率有无显著影响；（2）对每种方法的平均含水率给出置信水平为0.95的置信区间．解：（1）这是一个单因子方差分析的问题，由所给数据计算如下表：表8-11三个平方和分别为。

概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第八章习题参考答案

⎧Yij = µ + a i + ε ij , i = 1, 2, L , r , j = 1, 2, L , m; ⎪ r ⎪ ⎨∑ a i = 0; ⎪ i =1 2 ⎪ ⎩ε ij 相互独立，且都服从N (0, σ ).
检验的原假设与备择假设为 H0：a 1 = a 2 = … = a r = 0 8.1.3 平方和分解 vs H1：a 1 , a 2 , …, a r 不全等于 0．
i =1 j =1 i =1 j =1 r m r m r m r m r m
= ∑∑ (Yij − Yi⋅ ) 2 + ∑∑ (Yi⋅ − Y ) 2 + 2∑∑ (Yij − Yi⋅ )(Yi⋅ − Y )
i =1 j =1 i =1 j =1 i =1 j =1
= S e + S A + 2∑ [(Yi⋅ − Y )∑ (Yij − Yi⋅ )] = S e + S A + 2∑ [(Yi⋅ − Y ) × 0] = S e + S A + 0 = S e + S A ，
ε i⋅ =
1 m ∑ ε ij ， i = 1, 2, …, r， m j =1
ε=
1 r m 1 r ε = ε i⋅ ． ∑∑ ij r ∑ n i =1 j =1 i =1
显然有 Yi⋅ = µ i + ε i⋅ ， Y = µ + ε ．在单因子方差分析中通常将试验数据及基本计算结果写成表格形式因子水平 A1 A2 ┆ Ar Y11 Y21 ┆ Yr1 Y12 Y22 ┆ Yr2 试验数据 … … ┆ … Y 1m Y 2m ┆ Yrm 和 T1 T2 ┆ Tr 和的平方平方和

概率论与数理统计

概率论与数理统计概率论与数理统计是现代数学中非常重要的分支之一，它们在自然科学、社会科学，以及工程技术等领域都有广泛的应用。

在生物学，物理学，化学等领域，常常需要采用概率论和数理统计的方法，来研究和分析现象。

这篇文章将要探讨概率论和数理统计的一些基本概念和方法，并介绍它们在现实生活中的应用。

一、概率论概率论是一门研究随机现象及其规律的数学学科。

它的基本思想是通过建立数学模型，来描述随机事件的概率分布及其规律。

随机事件指某一次试验中可能发生或不发生的事情，例如掷骰子、抛硬币、抽扑克牌等，这些事件的结果是随机的，因此需要采用概率论的方法来研究。

1.概率和概率分布概率是指某一事件发生的可能性，用一个数值来表示。

在概率论中，对于某一特定随机事件，概率的大小常常用P(A)来表示，其中A是这个事件。

例如，抛一枚硬币，正面朝上的概率是0.5，用数学语言可以表示为P(正面)=0.5，反面朝上的概率也是0.5，即P(反面)=0.5。

概率分布是指某个随机事件的各种结果的概率分布情况。

在一次试验中，随机事件可能会有多个结果，即样本空间。

概率分布用来描述每个结果的概率大小。

例如，抛一枚硬币的样本空间是{正面，反面}，正面和反面各占1/2的概率。

2.条件概率和独立事件条件概率是指在已知某个事件发生的情况下，某个随机事件会发生的概率。

条件概率的计算方法一般采用贝叶斯公式，例如给定事件A，以及事件B，P(A|B)表示在B发生的情况下，A 发生的概率，则条件概率可以表示为：P(A|B) = P(AB)/P(B)其中AB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。

独立事件是指某个随机事件的发生不会对另一个随机事件的发生产生影响。

如果事件A、B是独立事件，则可以表示为P(A|B) = P(A)，P(B|A) = P(B)，即A和B的概率相互独立，并不受对方的影响。

3.期望值和方差期望值是统计学中一个非常重要的概念，用来描述一个随机变量的总体平均数。

概率论与数理统计(回归分析)

调整R方值考虑到自变量数量的R方值，用于比较不同模型之间的拟合优度。调整R方值越接近于1，说明模型拟合优度越好。
残差图通过观察残差与实际观测值之间的关系，判断模型是否符合线性关系、是否存在异方差性等。
05
逻辑回归分析
逻辑回归模型
01
逻辑回归模型是一种用于解决二分类问题的统计方法，基于逻辑函数将线性回归的预测值转换为概率形式。
多元非线性回归模型
在多个自变量X1, X2, ..., Xp的条件下，预测因变量Y的非线性数学模型。模型形式为Y = f(β0, β1*X1, β2*X2, ... , βp*Xp)，其
中f表示非线性函数。
多元逻辑回归模型
用于预测分类结果的多元回归模型，适用于因变量Y为二分类或多分类的情况。
多重共线性问题
非线性回归模型是指因变量和自变量之间的关系不是线性的，需要通过变换或参数调整来拟合数据。
形式
非线性回归模型通常采用指数函数对数函数、多项式函数等形式来表达。
适用范围
非线性回归模型适用于因变量和自变量之间存在非线性关系的情况，例如生物医学、经济学、社会学等领域。
常用非线性回归模型
指数回归模型
线性回归模型假设因变量和自变量之间存在一种线性关系，即当一个自变量增加或减少时，因变量也会以一种恒定的方式增加或减少。
最小二乘法
01
02
03
最小二乘法是一种数学优化技术，用于估计线
性回归模型的参数。
最小二乘法的目标是找到一组参数，使得因变量的观测值与预测值之
间的平方和最小。
最小二乘法的数学公式为： β=(XTX)^(-1)XTY，其中 X是自变量的数据矩阵，Y 是因变量的数据向量，β

第九章方差分析及回归分析第2讲精品PPT课件

x1, x2, , xn
因此干脆不把X看成随机变量，而将它当作普通的变量。X的变化将使Y发生相应的变化，但它们之间的变化是不确定的。由于Y 是随机变量，当X取得任一个可能的值x时， Y都相应地服从一定的概率分布。
10
设进行 n 次独立试验，测得试验数据如下表：
xபைடு நூலகம்
x1
x2
xn
y
y1
y2
yn
我们的问题是，如何根据这组观察值，用 “最佳”的形式来表达变量Y与x的相关关系？
比较合理的想法就是，取Xx时随机变量
Y的数学期望EY Xx 作为Xx时Y的估计值。
11
设Y的数学期望EY存在,其值随X的取值
而定，即Y的数学期望是x的函数。将这一函数
记为yx 或x，xEY Xx称为Y关于x
的回归函数。为此，我们就将讨论 Y 与 x的相关关系的问题
转换为讨论 E Y x与 x的函数关系了。
由一个或一组非随机变量来估计或预测某一个随机变量的观察值时所建立的数学模型及所进行的统计分析称为回归分析
7
如果这个模型是线性的就称为线性回归分析这种方法是处理变量间相关关系的有力工具，是
数理统计工作中一种常用的方法。它不仅告诉人们怎样建立变量间的数学表达式，即经验公式，而且还利用概率统计知识进行分析讨论，判断出所建立的经验公式的有效性，从而可以进行预测或估计。本章主要介绍如何建立经验公式。
14
温度x(oc) 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 得率（%） 45 51 54 61 66 70 74 78 85 89
得率与温度关系的散点图 100 90 80 70 60 50 40

概率论与数理统计JA课件

概率的测量
概率可以通过不同的方法进行测量，例如重复试验法、统计推断法和主观估计法等。
事件的概率和关系
事件的概率
事件的概率是指该事件发生的可能性大小，可以用数值表示。事件的概率满足概率的基本性质。
事件的关系
事件之间存在一些基本关系，例如互斥、独立和条件独立等。这些关系在计算和分析概率时非常重要。
协方差和相关系数
协方差
协方差是衡量两个随机变量取值之间线性关系的指标。如果两个随机变量的取值呈线性关系，则它们的协方差不为零。
相关系数
相关系数是衡量两个随机变量取值之间线性相关程度的指标。它的取值范围为 [-1,1]，其中 1 表示完全正相关，-1 表示完全负相
关，0 表示无关。
04
条件概率、贝叶斯定理和独立性
05
中心极限定理和大数定律
中心极限定理及其证明
01
中心极限定理的定义
中心极限定理是概率论中一个非常重要的定理，它指出，当独立随机变量的数量足够大时，它们的和将近似于正态分布。
02 03
中心极限定理的证明
中心极限定理的证明方法有多种，其中最常见的是使用特征函数方法。通过计算随机变量的特征函数，我们可以证明当变量数量增加时，它们的特征函数的值将近似于正态分布的特征函数。
06
统计推断
统计推断的基本概念
01
统计推断的定义：利用样本信息对总体参数进行估计
或检验的过程。
02
统计推断的基本思想：从总体中随机抽取样本，利用
样本信息对总体参数进行推断。
03
统计推断的基本问题：参数估计和假设检验。
参数估计的方法和性质
点估计
用样本统计量估计总体参数的方法，如用样本均值估计总体均值。

自考04183概率论与数理统计(经管类) 自考核心考点笔记自考重点资料

《概率论与数理统计（经管类）》柳金甫、王义东主编，武汉大学出版社新版第一章随机事件与概率第二章随机变量及其概率分布第三章多维随机变量及其概率分布第四章随机变量的数字特征第五章大数定律及中心极限定理第六章统计量及其抽样分布第七章参数估计第八章假设检验第九章回归分析前言本课程包括两大部分：第一部分为概率论部分：第一章至第五章，第五章为承前启后章，第二部分为数理统计部分：第六章至第九章。

第一章随机事件与概率本章概述.内容简介本章是概率论的基础部分，所有内容围绕随机事件和概率展开，重点内容包括：随机事件的概念、关系及运算，概率的性质，条件概率与乘法公式，事件的独立性。

本章内容§1.1 随机事件1.随机现象：确定现象：太阳从东方升起，重感冒会发烧等；不确定现象：随机现象：相同条件下掷骰子出现的点数：在装有红、白球的口袋里摸某种球出现的可能性等；其他不确定现象：在某人群中找到的一个人是否漂亮等。

结论：随机现象是不确定现象之一。

2.随机试验和样本空间随机试验举例：E1：抛一枚硬币，观察正面H、反面T出现的情况。

E2：掷一枚骰子，观察出现的点数。

E3：记录110报警台一天接到的报警次数。

E4：在一批灯泡中任意抽取一个，测试它的寿命。

E5：记录某物理量（长度、直径等）的测量误差。

E6：在区间[0，1]上任取一点，记录它的坐标。

随机试验的特点：①试验的可重复性；②全部结果的可知性；③一次试验结果的随机性，满足这些条件的试验称为随机试验，简称试验。

样本空间：试验中出现的每一个不可分的结果，称为一个样本点，记作。

所有样本点的集合称为样本空间，记作。

举例：掷骰子：＝{1，2，3，4，5，6},＝1，2，3，4，5，6；非样本点：“大于2点”，“小于4点”等。

3.随机事件：样本空间的子集，称为随机事件，简称事件，用A,B,C,…表示。

只包含一个样本点的单点子集{}称为基本事件。

必然事件：一定发生的事件，记作不可能事件：永远不能发生的事件，记作4.随机事件的关系和运算由于随机事件是样本空间的子集，所以，随机事件及其运算自然可以用集合的有关运算来处理，并且可以用表示集合的文氏图来直观描述。

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（4）各平方和的计算
Ti
=
mi j =1
yij，yi =
Ti mi
r
， T=
i =1
mi j =1
yij
=
r i =1
Ti，y
=
T n
r mi
则 ST
i1 j1
yij－y
2
r i 1
mi j 1
yij2－
T2 n
，fT＝n－1；
r
SA mi
i 1
yi－y
2
r
Ti
2
－
T
2
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n＝mr＝12。每个水平下的数据和以及总数据和为：
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茆诗松《概率论与数理统计教程》第 3 版笔记和课后习题含考研真题详解第 8 章方差分析与回归分析
8.1 复习笔记
一、方差分析
1．单因子方差分析的统计模型
yij
=
+ai
+
ij
,i
=1,2,,r
r
ai =0,
i =1
之，无明显差别，这一方法称为 T 法。
3．重复数不等场合的 S 法
cij
r－1 F1- (r－1,
fe
)
1 mi
1 mj
ˆ 2
三、方差齐性检验（见表 8-1-2）
表 8-1-2 方差齐性检验
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四、一元线性回归
0 t1/2 n 2ˆ
1 x0 x 2

概率论与数理统计_回归分析

概率论与数理统计_回归分析第11章回归分析设x 为普通变量，Y 为随机变量。

如果当x 变化时，Y 随着x 的变化⼤体上按某种趋势变化，则称x 与Y 之间存在相关关系，即),0(~,)(2σεεN x f Y +=例如，某地⼈均收⼊x 与某种商品的消费量Y 之间的关系；森林中树⽊的断⾯直径x 与⾼度Y 之间的关系；某种商品的价格x与销售量Y 之间的关系；施⽤氮肥、磷肥、钾肥数量1x ，2x ，3x 与某种农作物产量Y 之间的关系。

在⽣产实践和科学研究中，常常有这样的问题：由实验或测量得到变量间的⼀批离散样点，要求由此建⽴变量之间的近似函数关系或得到样点之外的数据。

我们确定的函数要求在某种距离意义下的误差达到最⼩（通常⽤最⼩⼆乘法，即考虑使各数据点误差平⽅和最⼩）。

由⼀个（或⼏个）普通变量来估计或预测某个随机变量的取值时，所建⽴的数学模型及所进⾏的统计分析称为回归分析。

§11.1 ⼀元线性回归假设有⼀批关于x 与Y 的离散样点),(,),,(),,(2211n n y x y x y x集中在⼀条直线附近，说明x 与Y 之间呈线性相关关系，即),0(~,2σεεN bx a Y ++=称为⼀元线性回归模型。

⼀、模型中的参数估计 1、b a ,的估计⾸先引进记号∑∑∑∑∑=====-=-=-===ni i i xy ni i yy ni i xx ni ini iyx n y x S y n y S x n x S y n y x n x 11221221111按最⼩⼆乘法可得到xxxy S S b =? x b y a ??-= 称x b a y+=为Y 关于x 的⼀元线性回归⽅程。

2、2σ的估计)?(21?22xxyy S b S n --=σ求出关于的⼀元线性回归⽅程。

解：先画出散点图如下计算出 3985193282503.6714510======xy yy xx S S S y x n483.0?==xxxy S S b 735.2??-=-=x b y a 所求的回归⽅程是x y483.0735.2?+-=。

概率论与数理统计3-6 条件分布与条件期望、回归与第二回归

p(u, y)du.

1 yy
lim
[ p(u, v)du]dv.
y0 y y

lim
y0
1 y
y y y
p
(u)dv
p
( y)

0.
F
(
x
y)

x
p(u, y) p ( y)
du.
由此可见：在 y的条件下，的分布列仍是
§3.6 条件分布与条件期望、回归与第二回归
一、条件分布
在离散型R.V中，我们利用条件概率公式
P(A B)

P( AB) , P(B)
P(B)
0.
求出了离散型R.V .的条件分布列:P(

xi

yj)

Pi
.
j
类似的问题对连续型R.V .也存在.
由于连续型R.V .取单点值的概率为零，所以用分布列
lim P( x, y y y) . y0 P( y y y)
P( x, y y y)
lim
.
y0 P( , y y y)
设(,)的p d f 为p(x, y),则上式又变为
x yy
密度为P ( y

那么称 xP (

x y
), 如果

x
P

(y
x
x )dx为在(
)dx . y)发生的条件下的条件
数学期望，记为 E( y).即
E(

y)

xP

(y

7.2 线性回归分析《概率论与数理统计》课件

20.00
30.00
40.00
X
50.00
60.00
70.00
二、一元线性回归
• 2．最小二乘法
二、一元线性回归
二、一元线性回归
3.最小二乘估计的基本性质
二、一元线性回归
上述定理表明，的最小二乘估计是无偏的，从上述证明过程中还知道它们又是线性的，因此的最小二乘估计分别是的线性无偏估计.
是均值为0的正态变量.为估计未知的回归函
数f x ，我们通过n次独立观测,得 x 与 y 的 n
对实测数据 xi , yi i1,2, ,n, 对 f x 作估计.
一、回归分析的相关概念
当线性回归模型只有一个控制变量时，称为一元线性回归模型，有多个控制变量时称为多元线性回归模型，本着由浅入深的原则，我们重点讨论一元的，在此基础上简单介绍多元的.
• 4. 回归方程的显著性检验
二、一元线性回归
• 5. 相关性检验
• 6. 预测与控制
三、多元线性回归
实际应用中，很多情况要用到多元回归的方法才能更好地描述变量间的关系，因此有必要在本节对多元线性回归做一简单介绍，就方法的实质来说，处理多元的方法与处理一元的方法基本相同，只是多元线性回归的方法复杂些，计算量也大得多，一般都用计算机进行处理.
随机变量 y 与普通变量 x 之间的关系.通过
试验，可得到 x 、y 的若干对实测数据，将
这些数据在坐标系中描绘出来，所得到的图叫做散点图.
二、一元线性回归
二、一元线性回归
Y
130.00
120.00
110.00
100.00
90.00
80.00
70.00

浙江大学《概率论与数理统计》(第4版)教材的配套题库(第9章方差分析及回归分析)【圣才出品】

＿
＿
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＿
（x1－x2±1.78）＝（0.72，4.28），（x1－x3±1.95）＝（2.55，6.45），（x2－x3±1.78）＝
（0.22，3.78）
由此可见，若仅从得到的样本作出决策，则以方案Ⅲ为佳。
3．某防治站对 4 个林场的松毛虫密度进行调查，每个林场调查 5 块地得资料如表 9-5 所示：表 9-5
表 9-2
因 F 比＝17.07＞3.89＝F0.05（2，14），故在显著性水平 0.05 下拒绝 H0，认为平均寿命的
差异是显著的。
＿
＿
＿
由已知得xA＝42.6，xB＝30，xC＝44.4，t0.025（12）＝2.1788，极限误差 E 为
t0.025 (12)
1 SE ( ni
1 nk
)
5.8（5 i, k
已知得 n1＝8，n2＝12，n3＝8，，n＝28，T.1＝100，T.2＝120，T.3＝64，T..＝284
ST
3 j 1
ni i 1
xi2j
T2 n
3052 2842 28
171.43
SA
3
T
2 j
n j1 j
T2 n
2962 2880.57 81.43
SE＝ST－SA＝90
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第 9 章方差分析及回归分析
以下约定各个习题均符合涉及的方差分析模型或回归分析模型所要求的条件。
1．今有某种型号的电池三批，它们分别是 A、B、C 三个工厂所生产的，为评比其质量，各随机抽取 5 只电池为样品，经试验得其寿命（h）如表 9-1 所示：表 9-1

概率论与数理统计复习资料(改)

一、基础理论1. 在个别试验中呈现出不确定性，而在大量重复试验或观察中又具有统计规律性的现象，称为随机现象。

2. 随机现象的每一种结果称为随机事件，它的取值称为随机变量。

3. 根据试验或观测得到的有限信息，对整体做出一定概率的推断，称为统计推断。

4. 在数理统计中常把研究对象的全体称为总体。

5. 从母体中抽取若干数量个体来观测母体某种数量指标的取样过程称为抽样。

6. 精密度一在相同条件下，几次测定结果彼此相符合的程度，即平行测定结果相互接近程度。

7. 抽样调查是按照随机原则，从总体中抽取部分单位进行观察用以推算总体数量特征的一种统计调查方式。

8. 集中趋势是指一组数据向其中心值靠扰的倾向。

9. 总体方差是各个数据与其算术平均数的高差平方的平均数，通常以σ2表示。

10. 按随机变量取值的特点不同，通常把随机变量分为两类，即离散型随机变量和连续型随机变量。

11. 设样本Ｘ1,Ｘ2，……Ｘn 来自Ｎ（m ，1.69），则对检验Ｈ0：m ＝35，采用的检验量是12. 客观现象之间的数量联系可以归纳为两种不同的类型，一种是函数关系，另一种是相关关系。

13. 按变量之间关系的密切程度不同，可分为完全相关、不完全相关和不相关。

14. 相关分析是研究一个变量一个变量与另一个变量式另一组变量之间相关方向和相关密切程度的统计分析方法。

15. 回归分析是指根据相关关系的具体形态，选择一个适合的数学模型来近似地表达变量间平均变化关系的统计分析方法。

16. 最小二乘法就是寻找参数β0和β1的估计值β－０和β－1。

使因变量实际值与估计值的残差平方和达到最小。

17. 略18. 略19. 根据抽取样本的方法不同，有重复抽样和不重复抽样两种具体抽样方法。

20. 以样本指标去估计总体指标有点估计和区间估计两种方法。

21. 点估计就是用样本指标去直接估计总体指标，它没有考虑抽样误差；而区间估计就是根据样本指标和抽样误差去推断总体指标的可能范围，并能够说明估计的可靠性，所以区间估计是样本指标推断总体指标的主要方法。

概率论与数理统计教程第8章

fe=nr
MSe= Se/fe
总和
ST
fT=n1
对给定的，可作如下判断：
若F F1 (fA ,fe) ，则说明因子A不显著。该检验的p值也可利用统计软件求出，若以Y记服从F(fA ,fe)的随机变量，则检验的 p 值为 p=P(YF)。
如果 F >F1 (fA ,fe)，则认为因子A显著；
由定理8.1.2，若H0成立，则检验统计量F服从自由度为fA和fe的F分布，因此拒绝域为W={FF1 (fA ,fe)}，通常将上述计算过程列成一张表格，称为方差分析表。
表8.1.3 单因子方差分析表
来源
平方和
自由度
均方和
F比
因子
SA
fA=r1
MSA= SA/fA
F＝ MSA/ MSe
误差
Se
第八章方差分析与回归分析
§8.1 方差分析 §8.2 多重比较 §8.3 方差齐性分析 §8.4 一元线性回归 §8.5 一元非线性回归
§8.1 方差分析
8.1.1 问题的提出实际工作中我们经常碰到多个正态总体均值的比较问题，处理这类问题通常采用所谓的方差分析方法。
例8.1.1 在饲料养鸡增肥的研究中，某研究所提出三种饲料配方：A1是以鱼粉为主的饲料，A2是以槐树粉为主的饲料，A3是以苜蓿粉为主的饲料。为比较三种饲料的效果，特选 24 只相似的雏鸡随机均分为三组，每组各喂一种饲料，60天后观察它们的重量。试验结果如下表所示：
模型（8.1.3）可以改写为 (8.1.8) 假设（8.1.1）可改写为 H0 ：a1 =a2 =…=ar =0 （8.1.9）
8.1.5 参数估计
在检验结果为显著时，我们可进一步求出总均值、各主效应ai和误差方差 2的估计。

魏宗舒版《概率论与数理统计教程》第三版_课后习题

三、回归方程和回归系数的显著性检验
1 . 回归方程的显著性检验
检验多元线性回归方程是否显著，就是检验y与x1，x2，…，xp，中的某些自变量之间是否有较密切的线性关系。检验假设为
H0:β1=β2=…=βp=0
SR为回归平方和 S R ( yˆi y)2
i
Se为剩余平方和 Se ( yi yˆi ) 2
有效的回归方程。就要检验xj对y的影响是否显著。统计假设为
H0 j : βj=0，1≤j≤p
当假设H0成立时，统计量
Fj

Se
b2j /(n
/ c jj p 1)
服从自由度(1, n-p-1)的F的分布。
若Fj＞F，则拒绝假设H0，认为xj是重要的，应保留在回归方程中；若Fj≤F ，则认为变量xj可以从回归方程中剔除。
不难证明，当一元线性回归的基本假定成立时，统计量
t
y0 yˆ0
~ t(n 2)
S 1 1 (x0 x )2
n
S xx
其中，S Se /(n 2) 为σ的估计。
因此，得到的置信度为1-α的预报区间为

yˆ 0

t
2
S
1
1 n

(x0 x)2 S xx

实际上，对任何一组数据都可以用上述方法配一条直线。因此，必须判断y与x 是否真的存在线性相关关系。
二、回归问题的统计检验
欲检验假设 H0: β1= 0
总平方和 Syy ( yi y)2
回归平方和 SR i ( yˆi y)2 b1Sxy
i
剩余平方和 Se ( yi yˆi )2

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) 题目：概率论与数理统计知识点总结摘要本文总结了概率论和数理统计方面的基础知识，涉及概率分布、参数估计、假设检验、卡方检验、多元分析等。

对这些知识点的理解和了解可以帮助人们更好地分析和利用数据，促进数据分析的发展。

关键词：概率论，数理统计，概率分布，参数估计，假设检验，卡方检验，多元分析正文1.概率论概率论是数理统计中一门重要科学，它是一门数学研究现实世界事件发生的规律性、可预测性及不确定性的学科。

在概率论中，我们引入了诸如概率、期望和方差等概念，用来描述和推断某种随机现象的发生。

2.概率分布概率分布是在给定的实际情况下随机变量取值的概率分布。

典型的概率分布包括正态分布、泊松分布和二项分布。

此外，也有一些联合分布，例如协方差、共轭先验、贝叶斯估计等。

3.参数估计参数估计是根据样本数据估计总体参数的统计方法。

它涉及到将总体参数估计为样本参数的过程，通常使用最大似然估计、贝叶斯估计和假定测试等方法。

4.假设检验假设检验是基于统计学原理，用来评估某一假设是否真实存在的方法。

其中包括t检验、F检验、Z检验等，它们之间的区别在于所使用的抽样分布不同。

5.卡方检验卡方检验是一种统计检验，用于直接检验某个抽样值是否遵循某种理论分布。

卡方检验可以根据观察到的抽样数据和理论分布之间的差异来衡量分布概率值的有效性。

6.多元分析多元分析是一种分析不同变量之间交互影响的统计方法。

它包括多元回归分析、多元判别分析、因子分析等，能够帮助我们了解多个变量之间的关系。

结论本文总结了概率论和数理统计方面的基础知识，包括概率分布、参数估计、假设检验、卡方检验和多元分析等。

了解这些知识点可以帮助人们更好地分析和利用数据，促进数据分析的发展。

概率论和数理统计方面的知识点在实际应用中有着重要作用。

概率论可以帮助研究人员对随机现象进行建模、分析和推断，其中包括使用概率分布建立统计模型和估计参数，并使用假设检验和卡方检验来检验假设，以及用多元分析来推断不同变量之间的关系。

概率论与数理统计的回归分析

概率论与数理统计的回归分析引言回归分析是概率论与数理统计中的重要内容之一。

它旨在研究自变量与因变量之间的关系，并通过建立数学模型来预测或解释因变量的变化。

本文将介绍回归分析的基本概念、原理以及应用。

回归分析的基本概念回归分析的基本概念包括以下几个方面：1. 自变量和因变量：自变量是研究对象中的一个或多个变量，其取值是研究者可以操纵和观察的；而因变量是自变量的取值所导致的响应或结果。

2. 线性回归和非线性回归：回归分析可以根据自变量与因变量之间的关系，分为线性回归和非线性回归两种类型。

线性回归是指自变量和因变量之间存在线性关系的情况，而非线性回归则是指自变量和因变量之间存在非线性关系的情况。

3. 最小二乘法：最小二乘法是进行回归分析时常用的一种方法。

它通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和，来求解回归系数的估计值。

回归模型的建立和应用回归模型是回归分析的核心内容，它描述了自变量和因变量之间的数学关系。

常见的回归模型包括简单线性回归模型、多元线性回归模型和逻辑回归模型等。

回归分析在实际应用中有广泛的用途。

例如，在经济学中，可以使用回归分析来探索经济变量之间的关系；在医学研究中，可以使用回归分析来评估治疗方法对患者病情的影响。

结论回归分析是概率论与数理统计中的重要工具，它可以帮助我们理解自变量和因变量之间的关系，并预测或解释因变量的变化。

通过建立回归模型，可以进行深入的研究和分析。

回归分析的应用范围广泛，对于各个学科领域的研究具有重要意义。

总之，概率论与数理统计的回归分析对于揭示事物之间的关系和预测未来变化具有重要作用，可以为我们的研究和决策提供有力支持。

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