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 ∈.

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