概率论期末速成笔记(包过版)
【李天意·概率论与数理统计】7小时轻松通关笔记
1. 基础定义
随机试验
- 可以在相同的条件下重复进行
- 每次试验的可能结果不止一个,并且能事先声明确试验的所有可能结果
- 进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现
样本空间,随机事件
我们将随机试验 E 的所有可能结果组成的集合称为 E 的样本空间
一般地,我们称试验 E 的样本空间 S 的子集为 E 的随机事件,简称事件
特别,由一个样本点组成的单点集,称为基本事件。
事件间的关系与事件的运算
频率与概率
频率
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 A1 称为事件发生的频数。比值 A1 / n 称为事件 A1发生的频率
等可能概型(古典概型)
- 试验的样本空间只包含有限个元素
- 试验中每个基本事件发生的可能性相同
放回抽样和不放回抽样(概率是相等的)
条件概率
全概率与贝叶斯公式
独立性
定理二:
若事件 A 与事件 B 相互独立,则下列各对事件也相互独立 A 与 B ‾ , A ‾ 与 B , A ‾ 与 B ‾ 若事件 A 与事件 B 相互独立,则下列各对事件也相互独立 A 与 \overline B, \overline A 与 B, \overline A 与 \overline B 若事件A与事件B相互独立,则下列各对事件也相互独立A与B,A与B,A与B
2. 一维随机变量
离散和连续的区别
所遇到的非离散型随机变量取任一指定的实数值的概率都等于0
离散型随机变量及其分布律
随机变量的分布函数
连续型随机变量及其概率密度函数
随机变量的函数分布
一题三解
3. 二维随机变量
二维随机变量
是定义在 S 上的随机变量,由它们构成一个向量(X, Y)
边缘分布
二维连续变量:概率论密度与概率分布函数
从一维扩展到了二维:概率分布函数变成了求二重积分,概率密度函数变成了求偏导
条件概率
相互独立的随机变量
两个随机变量的函数的分布
小关系
4. 期望,方差,中心极限定理
数学期望
方差
方差的性质
小总结
协方差及相关系数
5. 数理统计: 抽样,估计与检验
大数定理, 中心极限定理
6.样本抽样分布
随机样本
7. 参数估计
点估计
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原文地址:https://blog.csdn.net/2301_79083000/article/details/144730687
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