医药数理统计自考复习
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第一章
一、事件之间的关系及运算:
包含:事件A 发生必然导致事件B 发生,记作B A ⊂或A B ⊃。 相等:若B A ⊂,同时有A B ⊂,记为A=B 并事件:C A B =+={,A B 至少有一个发生} 交事件:AB ={,A B 同时发生}
互斥事件:,A B 不同时发生即Φ=AB ,互斥完备群:即(1)i j A A i j n =Φ≤≠≤且1n
i i A ==Ω∑
对 立事件:在一次试验中A 与B 有且仅有一个发生,即Φ=AB 且A B +=Ω
二、事件的概率
1.频率的定义:进行条件相同的n 次试验,事件A 出现m 次,则称m 为事件A 的频数,比值n/m 称为事件A 发生的频率。记作()f A m n =
2.概率的古典定义:主要看例题 3.概率的性质: 1)、 ()01P A ≤≤; 2)、1)(=ΩP ; ()0P Φ= 三、概率的运算
1.加法定理:互斥事件()()()P A B P A P B +=+ 一般事件 ()()()()P A B P A P B P AB +=+- 对立事件 ()()()1P A B P A P B +=+=
2.乘法定理:独立事件()()()P AB P A P B =(独立的定义:()(/)P A P A B =或
()(/)P B P B A =)
一般事件()()(/)()(/)P AB P A P B A P B P A B == 注意:独立不互斥,互斥不独立 3.条件概率:()()
/()
P AB P B A P A =
,()/1(/)P B A P B A =-
四、全概公式和逆概公式(重点) 定理1:若事件组12,,
n B B B 是一列互不相容的事件,且有1
n
i i B ==Ω∑,对任何事件A ,有
()1()()/n
i i i P A P B P A B ==∑,即
1211
()()
()
()(|).
n n
i i n i i i P A P AB AB AB P AB P B P A B ===++
+==∑∑
定理2:若12,,
n B B B 是一列互不相容的事件,且
()1
,0,1,2,
n
i
i i B
P B i ==Ω>=
∑
则对任一事件A,P(A)>0有()()()
()()
1
///i i i n
i
i
i P B P A B P B A P B P A B ==
∑,即
()()/()
i i P AB P B A P A =
例题,书后习题。
第二章概率分布与数字特征
离散型变量的概率分布与数字特征 一、概率函数
1、定义:{}k k P X x p ==,写成表格的形式(分布率)
2、 基本性质:0≥i p ;∑=i
i p 1
二、分布函数
1、定义:(){},
F x P X x x R =≤∈
25{}P x X x <≤52{}{}P X x P X x =≤-≤52()()F x F x =-
345()()()P x P x P x =++
2、性质:0()1F x ≤≤;()F x 是x 的不减函数;()()0,1F F -∞=+∞=。 三、常见的离散型随机变量的分布
1、伯努力试验:对立、独立、重复
2、二项分布:~(,)X B n p ,,(1)EX np DX np p ==-
在n 次伯努力试验中,事件A 发生k 次的概率{}(1),k k
n k n
P X k C p p -==- 二项分布的最可能值0k :(1)n p +是整数,0(1),(1)1k n p n p =++- (1)n p +不是整数,0[(1)]k n p =+ 3、泊松分布:~().X P λEX DX λ==
e {},!
k
P X k k λλ-==
四、数字特征
1、均数(期望):1()k k k E X x p ∞
==∑,(加权平均)
均数的性质: E (C )=C ; E (kX )=kE (X );()E kX b kEX b +=+;()E X Y EX EY ±=±; 设X 、Y 独立,则 E (XY )=E (X )E (Y );
2、方差:(波动程度,离散程度)
2()[()]D X E X E X =-22()[()]E X E X =-,22()i i i
E X x p =∑
标准差:)(X D
方差的性质: D (C )= 0;2()().D kX k D X =;
设X 和Y 是两个相互独立的随机变量,则 ()()()D X Y D X D Y +=+ 3
、变异系数:CV =
,不同随机变量之间波动程度的比较
连续型随机变量的概率分布与数字特征 一、密度函数()f x
1、定义:d {}()b
a P a X
b f x x <<=⎰,
2、密度函数的性质:0)(≥x f ,R x ∈; .1d )(=⎰∞
+∞
-x x f
二、分布函数
1、定义:(){}()d x F x P X x f t t -∞
=≤=⎰
,
2、分布函数的性质:(1)0()1,F x x R ≤≤∈
(2)()F x 是单调不减函数;
(3)
()lim ()0,()lim ()1x x F F x F F x →-∞
→+∞
-∞==+∞==
(4)()()f x F x '=
注意:(1) 连续型随机变量取任何一个指定值的概率为0.即{}0P X c == (2){}{}P a X b P a X b <<=≤<{}{}P a X b P a X b =<≤=≤≤()()F b F a =- (3)()1()1()P X x P X x F x >=-≤=- 三、常见的连续型随机变量的分布
1、正态分布
1)、一般正态分布,2(,)X N μσ,2,EX DX μσ==
密度函数: 22
()2()x f x x μσ--
=
-∞<<+∞,
密度函数的性质:0)(≥x f ,R x ∈.