当前位置：文档视界 › 概率论期末复习知识点

概率论期末复习知识点

知识点

第一章随机事件与概率

本章重点：随机事件的概率计算． 1．**事件的关系及运算 (1) (或)．

(2) 和事件：；

（简记为）．

(3) 积事件：，

（简记为

或)．

(4) 互不相容：若事件A 和B 不能同时发生，即

—

(5) 对立事件：．

(6) 差事件：若事件A 发生且事件B 不发生，记作(或) ．

(7) 德摩根（De Morgan ）法则：对任意事件A 和B 有

, .

2． **古典概率的定义古典概型：

、

．

几何概率

A B ?B A ?A B ?12n

A A A ???1

i A =AB 12n

A A A ???12n

A A A 1

i A =AB φ=A A B -AB A B A B ?=?A B A B ?=?()A n A P A n =

Ω中所含样本点的个数中所含样本点的个数

3．**概率的性质 (1) ．

(2) (有限可加性) 设n 个事件

两两互不相容，则有

．

(3)

．

;

(4) 若事件A ，B 满足，则有

．

(5) ．

(6) (加法公式) 对于任意两个事件A ，B ，有

对于任意n 个事件

，有

—

4．**条件概率与乘法公式

乘法公式：

()A P A =

的长度（或面积、体积）

样本空间的的长度（或面积、体积）()0P φ=1,2,,n

A A A 121

()()

n i i P A A A P A =??

?=∑()1()P A P A =-A B ?()()()P B A P B P A -=-()()P A P B ≤()1P A ≤()()()()P A B P A P B P AB ?=+-1,2,,n

A A A 11

111

(

)()()()(1)()

n i i i j i j k n i i j n

i j k n

i P A P A P A A P A A A P A A -=≤<≤≤<<≤==-

+-∑∑

∑

()

(|)()P AB P A B P B =

5．*随机事件的相互独立性

事件A 与B 相互独立的充分必要条件一：

，

事件A 与B 相互独立的充分必要条件二：

)

．

对于任意n 个事件

相互独立性定义如下：对任意一个，任意的

，若事件

总满足

，

则称事件

相互独立．这里实际上包含了个等式．

6．*贝努里概型与二项概率

设在每次试验中，随机事件Ａ发生的概率，则在n 次重复独立试验中．，事件Ａ恰发生次的概率为

，

7．**全概率公式与贝叶斯公式

？

贝叶斯公式：

如果事件

两两互不相容，且，

，，则

．

()()(|)()(|)P AB P A P B A P B P A B ==()()()P AB P A P B =(|)()P A B P A =1,2,,n A A A 2,,k n =11k i i n

≤<<≤1,2,,n

A A A 1

1()()()

k k i i i i P A A P A P A =1,2,,n

A A A 21n n --()(01)P A p p =<

n k n n P k p p k n

k -??=-= ???

1,2,,n

A A A 1

i i A ==Ω

()0

i P A >1,2,,i n =1

()(|)

(|),1,2,,()(|)

k k k n

i P A P B A P A B k n

P A P B A ==

=∑

第二章一维随机变量及其分布

本章重点：离散型和连续性随机变量的分布及其概率计算．

概率论主要研究随机变量的统计规律，也称这个统计规律为随机变量的分布． 1．**离散型随机变量及其分布律

)

分布律也可用下列表格形式表示：

2．*概率函数的性质

(1)

，

(2)

．

3．*常用离散型随机变量的分布 (1) 0—1分布

，它的概率函数为

，

其中，或1，． (2) 二项分布

，它的概率函数为

(),1,2,

,,.

i i p P X a i n ===n a n

p 0

i p ≥1,2,

;i n =1

i p

∞

==∑(1,)B p 1()(1)i i P X i p p -==-0i =01p <<(,)B n p

，

其中，，．

(４)** 泊松分布，它的概率函数为

，

其中，，．

．4．*二维离散型随机变量及联合概率

二维离散型随机变量的分布可用下列联合概率函数来表示：

，

其中，

．

5．*二维离散型随机变量的边缘概率设为二维离散型随机变量，

为其联合概率（

），称概率

为随机变量的边缘分布律，记为

并有

，

称概率

为随机变量Y 的边缘分布率，记为

，并有

6．随机变量的相互独立性．

设为二维离散型随机变量，与相互独立的充分必要条件为

()(1)i

n i

n P X i p p i -??==- ???0,1,2,

,i n =01p <<()P λ()!

P X i e i λ

λ-==

0,1,2,

i n =0λ>(,)X Y (,),,1,2,

i j ij P X a Y b p i j ====0,,1,2,

ij ij

p i j p

≥==∑∑(,)X Y ij

p ,1,2,

i j =()(1,2,)

i P X a i ==X i

p .(),1,2,

i i ij j

p P X a p i ====∑()(1,2,

)

j P Y b j ==.j

p .j

p (),1,2,

j ij i

P Y b p j ===∑(,)X Y X Y

多维随机变量的相互独立性可类似定义．即多维离散型随机变量的独立性有与二维相应的结论．

7．*随机变量函数的分布

设是一个随机变量，是一个已知函数，是随机变量的函数，它也是一个随机变量．对离散型随机变量，下面来求这个新的随机变量的分布．

设离散型随机变量的概率函数为

则随机变量函数的概率函数可由下表求得

，

但要注意，若的值中有相等的，则应把那些相等的值分别合并，同时把对应的概率

相加．

第三章连续型随机变量及其分布

,,1,2,

ij i j p p p i j ==对一切X ()g x ()Y g X =X X Y X n a n

p Y g =()n g a ()

i g a i

本章重点：一维及二维随机变量的分布及其概率计算,边缘分布和独立性计算． 1．*分布函数

随机变量的分布可以用其分布函数来表示，

．

2．分布函数的性质 (1)

(2)

;

由已知随机变量的分布函数，可算得落在任意区间内的概率．

3．联合分布函数

二维随机变量的联合分布函数

．

（

4．联合分布函数的性质

(1) ；

(2)

，

；

(3)

．

5．**连续型随机变量及其概率密度

()F x 0()1;F x ≤≤()0,()1

lim lim x x F x F x →-∞

→+∞

==X ()F x X (,]a b (,)X Y 0(,)1F x y ≤≤(,)0,(,)0

lim lim x y F x y F x y →-∞

→-∞

==(,)0,(,)1

lim lim x x y y F x y F x y →-∞→+∞→-∞

→+∞

==121222211211(,)(,)(,)(,)(,)

P x X x y Y y F x y F x y F x y F x y <≤<≤=--+()()

F x P X x =<()()()

P a X b F b F a ≤<=-(,)(,)

F x y P X x Y x =<<

设随机变量的分布函数为，如果存在一个非负函数，使得对于任一实数

，有

…

成立，则称X 为连续型随机变量，函数称为连续型随机变量的概率密度． 6．**概率密度及连续型随机变量的性质（１）

（２）

；

（３）；

（4）设为连续型随机变量，则对任意一个实数c ，； (5) 设是连续型随机变量的概率密度，则有

＝

．

7．**常用的连续型随机变量的分布 (1) 均匀分布，它的概率密度为

其中，．

(2) 指数分布，它的概率密度为

X ()F x ()f x x ()()x

F x f x dx

-∞

()f x X ()f x ()0;f x ≥()1

f x dx +∞

-∞

()()F x f x '=X ()0P X c ==()f x X ()()()()P a X b P a X b P a X b P a X b <<=≤<=≤≤=<≤()b

f x dx

(,)R a b 1

,;()0,a x b f x b a

=-???其余.)a b -∞<<<+∞()E λ

其中，．

，

(3) 正态分布

，它的概率密度为

，

其中，，当时，称为标准正态分布，它的概率密度为

，

标准正态分布的分布函数记作，即

，

当出时，可查表得到；当时，可由下面性质得到

．

设

，则有

；

．

８．**二维连续型随机变量及联合概率密度

对于二维随机变量(X ，Y)的分布函数，如果存在一个二元非负函数，使

,0;()0,x e x f x λλ-?>=?

?其余.0λ>2

(,)N μ

σ22

()2(),x f x x μσ--

-∞<<+∞

,0μσ-∞<<+∞>0,1μσ==(0,1)

N 22

(),x f x x -

-∞<<+∞

()x

Φ2

()t x

x dt -Φ=?

0x ≥()x Φ0x <()x Φ()1()x x Φ-=-Φ2

~(,)X N μσ()(

)

x F x μ

-=Φ()(

)(

)

b a P a X b μ

--<≤=Φ-Φ(,)F x y (,)f x y

得对于任意一对实数有

成立，则为二维连续型随机变量，为二维连续型随机变量的联合概率密度．９．**二维连续型随机变量及联合概率密度的性质

…

(1)

；

(2)

；’

(3) 在的连续点处有

;

(4) 设为二维连续型随机变量，则对平面上任一区域有

．

1０，**二维连续型随机变量的边缘概率密度

设为二维连续型随机变量的联合概率密度，则的边缘概率密度为

…

；

的边缘概率密度为

．

11．常用的二维连续型随机变量

(,)x y (,)(,)x

F x y f s t dtds

-∞-∞

(,)X Y (,)f x y (,)0,,f x y x y ≥-∞<<+∞(,)1

f x y dxdy +∞+∞

-∞

=??

(,)f x y 2(,)

(,)

F x y f x y x y ?=??(,)X Y D ((,))(,)D

P X Y D f x y dxdy

∈=??(,)X Y (,)f x y X ()(,)X f x f x y dy

+∞

-∞

Y ()(,)Y f y f x y dx

+∞

-∞

(1) 均匀分布

如果在二维平面上某个区域G 上服从均匀分布，则它的联合概率密度为

[

(2) 二维正态分布

如果的联合概率密度

则称服从二维正态分布，并记为

如果

，则

，，即二维正

态分布的边缘分布还是正态分布． 12．**随机变量的相互独立性．

，

那么，称随机变量与相互独立．

]

设为二维连续型随机变量，则与相互独立的充分必要条件为

如果

．那么，与相互独立的充分必要条件是．

第四章随机变量的数字特征

本章重点：随机变量的期望。方差的计算．

(,)X Y 1,(,)x y f x y G ?

∈?

=???，（)G;的面积

0,其余.22

1212(,,,,)

N μμσσρ(,)X

Y 2211212221121()()()()1(,)22(1)x x y x f x y μμμμρρσσσσ????----??

--+????-??????

(,)X Y 221212(,)~(,,,,)

X Y N μμσσρ22

1212(,)~(,,,,)

X Y N μμσσρ211~(,)

X N μσ2

22~(,)

Y N μσ(,)()(),,X Y F x y F x F y x y =-∞<<+∞

对一切X Y (,)X Y X Y (,)()(),X Y f x y f x f y =在一切连续点上.

221212(,)~(,,,,)

X Y N μμσσρX Y 0ρ=

1．**数学期望

设是离散型的随机变量，其概率函数为

则定义的数学期望为

；

设为连续型随机变量，其概率密度为，则定义的数学期望为

．

2．*随机变量函数的数学期望设为离散型随机变量，其概率函数

则的函数

的数学期望为

设为二维离散型随机变量，其联合概率函数

则的函数

的数学期望为

；

3．**数学期望的性质

(1) (其中c 为常数)；

X (),1,2,

i i P X a p i ===X ()i i

E X a p =∑X ()f x X ()()E X xf x dx

+∞

-∞

X (),1,2,

i i P X a p i ===X ()g X [()]()i i

E g X g a p =∑(,)X Y (,),,1,2,

i j ij P X a Y b p i j ====(,)X Y (,)g X Y [(,)](,)i j ij

E g X Y g a b p =∑∑()E c c =

(2) (为常数)；

：

(3) ；

(4) 如果与相互独立，则. 4．**方差与标准差随机变量的方差定义为

．

计算方差常用下列公式：

’

当为离散型随机变量，其概率函数为

；

则的方差为

；

当为连续型随机变量，其概率密度为，则的方差为

随机变量的标准差定义为方差

5．**方差的性质

(1) (c 是常数)；

(2)

(为常数)；

()()E kX b kE X b +=+,k b ()()()E X Y E X E Y +=+X ()()()E XY E X E Y =X 2()[()]D X E X E X =-22()()[()]D X E X E X =-X (),1,2,

i i P X a p i ===X 2()(())i i

D X a

E X p =-∑X ()f x X 2()(())()D X x E x f x dx

+∞

-∞

=-?X ()D X ()0D c =2

()()D kX k D X =k

(3) 如果与独立，则. 6．原点矩与中心矩

随机变量的阶原点矩定义为

；随机变量的阶中心矩定义为

]； 7．**常用分布的数字特征

(1) 当服从二项分布时，

．

(2) 当服从泊松分布时，

，

(3) 当服从区间上均匀分布时，

(4) 当服从参数为的指数分布时，

(5) 当服从正态分布

时，．

(6) 当服从二维正态分布时，

；

X Y ()()()D X Y D X D Y ±=+X k ()k

E X X k [(())]k E X E X -X (,)B n p (),()(1)

E X np D X np p ==-X ()p λ(),()E X D X λλ==X (,)a b 2

()(),()212a b b a E X D X +-==

X λ21

(),()E X D X λ

λ=

X 2

(,)N μσ2(),()E X D X μσ==(,)X Y 221212(,,,,)N μμσσρ211(),()E X D X μσ==2

22(),()E Y D Y μσ==

概率论重要知识点总结

概率论重要知识点总结概率论重要知识点总结第一章随机事件及其概率第一节基本概念随机实验：将一切具有下面三个特点：（1）可重复性（2）多结果性（3）不确定性的试验或观察称为随机试验，简称为试验，常用表示。随机事件：在一次试验中，可能出现也可能不出现的事情（结果）称为随机事件，简称为事不可能事件：在试验中不可能出现的事情，记为。必然事件：在试验中必然出现的事情，记为Ω。样本点：随机试验的每个基本结果称为样本点，记作ω.样本空间：所有样本点组成的集合称为样本空间.样本空间用Ω表示.一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件—单点集，复合事件—多点集一个随机事件发生，当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。事件的关系与运算（就是集合的关系和运算）包含关系：若事件发生必然导致事件B发生，则称B 包含A，记为，则称事件A与事件B 相等，记为A＝B。事件的和：“事件A 与事件B 至少有一个发生”是一事件，称此事件为事件A 与事件B 事件的积：称事件“事件A与事件B 都发生”为A 或AB。事件的差：称事件“事件A 发生而事件B 不发生”为事件A 与事件B 的差事件,记为A－B。用交并补可以表示为互斥事件：如果A，B两事件不

能同时发生，即AB＝Φ，则称事件A 与事件B 是互不相容事件或互斥事件。互斥时可记为A＋B。对立事件：称事件“A不发生”为事件A 的对立事件（逆事件），记为A 。对立事件的性质：事件运算律：设A，B，C为事件，则有：（1）交换律：AB=BA，AB=BA A(BC)=(AB)C=ABC （3）分配律：A(BC)＝(AB)(AC)ABAC （4）对偶律（摩根律）：第二节事件的概率概率的公理化体系：第三节古典概率模型1、设试验E 是古典概型,其样本空间Ω个样本点组成.则定义事件A 的概率为的某个区域，它的面积为μ(A)，则向区域上随机投掷一点，该点落在区域假如样本空间Ω可用一线段，或空间中某个区域表示，则事件A 的概率仍可用上式确定，只不过把μ理解为长度或体积即可.第四节条件概率条件概率：在事件B 发生的条件下，事件A 发生的概率称为条件概率，记作乘法公式： P(AB)=P(B)P(A|B)＝P(A)P(B|A)全概率公式：设第五节事件的独立性两个事件的相互独立：若两事件A、B 满足P(AB)=相互独立.三个事件的相互独立：对于三个事件A、B、C，若P(AB)=相互独立三个事件的两两独立：对于三个事件A、B、C，若P(AB)=两两独立独立的性质：若A 均相互独立总结： 1.条件概率是概率论中的重要概念，其与独立性有密切的关系，在不具有独立性的场合，它将扮演主要的角色。 2.乘法公式、全概公式、贝叶斯公式在概率论的计算中经常使用，应

概率统计知识点汇总

概率第一章 (一)概率的加减乘除运算 (二) 概率的计算 1. 古典概型的计算 2. 条件概率的计算 (三) 全概率公式与贝叶斯公式 (四) n 重伯努利试验概率第二章（一）随机变量分布函数 1. 分布函数的定义及性质 2. 学会用分布函数表示随机变量落入指定区域的概率（二）离散型随机变量 1. 具体问题会求解离散型随机变量的分布列分布列要满足的条件 2. 由分布列会求解分布函数 3. 由分布函数会求解分布列 4. 掌握三个常见的离散型随机变量（三）连续型随机变量 1. 由分布函数会求解分布密度 2. 由分布密度会求解分布函数 3. 利用分布密度求解未知参数 4. 掌握三个常见的连续型随机变量（四）随机变量函数的分布 1. 离散型随机变量的函数 2. 连续型随机变量的函数概率第三章二维随机向量 (一)联合分布函数的定义及性质联合概率分布函数定义为____),(=y x F 联合分布函数的性质： ___),(____,),(),(),(=+∞+∞=-∞-∞=-∞=-∞F F y F x F 用联合概率分布函数表示二维随机向量落入指定区域的概率 ____),(2121=≤<≤

(最全)高中数学概率统计知识点总结

概率与统计一、普通的众数、平均数、中位数及方差 1、众数：一组数据中，出现次数最多的数。 2、平均数：①、常规平均数：12n x x x x n ++???+= ②、加权平均数：112212n n n x x x x ωωωωωω++???+=++???+ 3、中位数：从大到小或者从小到大排列，最中间或最中间两个数的平均数。 4、方差：2222121 [()()()]n s x x x x x x n = -+-+???+- 二、频率直方分布图下的频率 1、频率 =小长方形面积：f S y d ==?距；频率=频数/总数 2、频率之和：121n f f f ++???+=；同时 121n S S S ++???+=；三、频率直方分布图下的众数、平均数、中位数及方差 1、众数：最高小矩形底边的中点。 2、平均数： 112233n n x x f x f x f x f =+++???+ 112233n n x x S x S x S x S =+++???+ 3、中位数：从左到右或者从右到左累加，面积等于0.5时x 的值。 4、方差：22221122()()()n n s x x f x x f x x f =-+-+???+- 四、线性回归直线方程：???y bx a =+ 其中：1 1 2 22 1 1 ()() ?() n n i i i i i i n n i i i i x x y y x y nxy b x x x nx ====---∑∑== --∑∑ , ??a y bx =- 1、线性回归直线方程必过样本中心(,)x y ； 2、?0:b >正相关；?0:b <负相关。 3、线性回归直线方程：???y bx a =+的斜率?b 中，两个公式中分子、分母对应也相等；中间可以推导得到。五、回归分析 1、残差：??i i i e y y =-（残差=真实值—预报值）。分析：?i e 越小越好； 2、残差平方和：21?()n i i i y y =-∑，分析：①意义：越小越好； ②计算：222211221 ????()()()()n i i n n i y y y y y y y y =-=-+-+???+-∑ 3、拟合度（相关指数）：221 2 1 ?()1() n i i i n i i y y R y y ==-∑=- -∑，分析：①.(]20,1R ∈的常数； ②.越大拟合度越高； 4、相关系数：()() n n i i i i x x y y x y nx y r ---?∑∑= = 分析：①.[r ∈-的常数； ②.0:r >正相关；0:r <负相关 ③.[0,0.25]r ∈；相关性很弱； (0.25,0.75)r ∈；相关性一般； [0.75,1]r ∈；相关性很强；六、独立性检验 1、2×2列联表： 2、独立性检验公式 ①．2 2() ()()()() n ad bc k a b c d a c b d -= ++++ ②．犯错误上界P 对照表 3、独立性检验步骤

概率论知识点总结

概率论知识点总结基本概念随机实验：将一切具有下面三个特点：（1）可重复性（2）多结果性（3）不确定性的试验或观察称为随机试验，简称为试验，常用 E 表示。随机事件：在一次试验中，可能出现也可能不出现的事情（结果）称为随机事件，简称为事件。不可能事件：在试验中不可能出现的事情，记为Ф。必然事件：在试验中必然出现的事情，记为Ω。样本点：随机试验的每个基本结果称为样本点，记作ω、样本空间：所有样本点组成的集合称为样本空间、样本空间用Ω表示、一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件多点集一个随机事件发生，当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。事件的关系与运算（就是集合的关系和运算）包含关系：若事件A 发生必然导致事件B发生，则称B包含A，记为或。相等关系：若且，则称事件A与事件B相等，记为A＝B。事件的和：“事件A与事件B至少有一个发生”是一事件，称此事件为事件A与事件B的和事件。记为A∪B。事件的积：称事件“事件A与事件B都发生”为A与B的积事件，记为A∩ B或AB。事件的差：称事件“事件A发生而事件B不发生”为事件A 与事件B的差事件,记为 A－B。用交并补可以表示为。互斥事件：如果A，B两事件不能同时发生，即AB＝Φ，则称事件A与事件B是互不相容事件或互斥事件。互斥时可记为A＋B。对立事

件：称事件“A不发生”为事件A的对立事件（逆事件），记为。对立事件的性质：。事件运算律：设A，B，C为事件，则有（1）交换律：A∪B=B∪A，AB=BA（2）结合律： A∪(B∪C)=(A∪B)∪C=A∪B∪C A(BC)=(AB)C=ABC（3）分配律：A∪(B∩C)＝(A∪B)∩(A∪C) A(B∪C)＝(A∩B)∪(A∩C)= AB∪AC（4）对偶律（摩根律）：第二节事件的概率概率的公理化体系：（1）非负性： P(A)≥0；（2）规范性：P(Ω)＝1（3）可数可加性：两两不相容时概率的性质：（1）P(Φ)＝0（2）有限可加性：两两不相容时当AB=Φ时P(A∪B)＝P(A)＋P(B)（3）（4）P(A－B)＝P(A)－ P(AB)（5）P（A∪B）＝P(A)＋P(B)－P(AB)第三节古典概率模型 1、设试验E是古典概型, 其样本空间Ω由n个样本点组成,事件A由k个样本点组成、则定义事件A的概率为 2、几何概率：设事件A是Ω的某个区域，它的面积为 μ(A)，则向区域Ω上随机投掷一点，该点落在区域 A 的概率为假如样本空间Ω可用一线段，或空间中某个区域表示，则事件A 的概率仍可用上式确定，只不过把μ理解为长度或体积即可、第四节条件概率条件概率：在事件B发生的条件下，事件A发生的概率称为条件概率，记作 P(A|B)、乘法公式：P(AB)=P(B)P(A|B)＝P(A)P(B|A)全概率公式：设是一个完备事件组，则

概率论知识点总结

概率论总结目录一、前五章总结第一章随机事件和概率 (1) 第二章随机变量及其分布 (5) 第三章多维随机变量及其分布 (10) 第四章随机变量的数字特征 (13) 第五章极限定理 (18) 二、学习概率论这门课的心得体会 (20) 一、前五章总结第一章随机事件和概率第一节：1.、将一切具有下面三个特点：（1）可重复性（2）多结果性（3）不确定性的试验或观察称为随机试验，简称为试验，常用 E表示。在一次试验中，可能出现也可能不出现的事情（结果）称为随机事件，简称为事件。不可能事件：在试验中不可能出现的事情，记为Ф。必然事件：在试验中必然出现的事情，记为S或Ω。 2、我们把随机试验的每个基本结果称为样本点，记作e 或ω. 全体样本点的集合称为样本空间. 样本空间用S或Ω表示.

一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件—单点集，复合事件—多点集一个随机事件发生，当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。事件间的关系及运算，就是集合间的关系和运算。 3、定义：事件的包含与相等若事件A发生必然导致事件B发生，则称B包含A，记为B?A 或A?B。若A?B且A?B则称事件A与事件B相等，记为A＝B。定义：和事件 “事件A与事件B至少有一个发生”是一事件，称此事件为事件 A与事件B的和事件。记为A∪B。用集合表示为: A∪B={e|e∈A，或e∈B}。定义：积事件称事件“事件A与事件B都发生”为A与B的积事件，记为A∩ B或AB，用集合表示为AB={e|e∈A且e∈B}。定义：差事件称“事件A发生而事件B不发生,这一事件为事件A与事件B的差事件,记为A－B,用集合表示为 A-B={e|e∈A，e?B} 。定义：互不相容事件或互斥事件如果A，B两事件不能同时发生，即AB＝Φ，则称事件A与事件 B是互不相容事件或互斥事件。定义6：逆事件/对立事件称事件“A不发生”为事件A的逆事件，记为ā。A与ā满足：A ∪ā= S,且Aā=Φ。

概率论知识点

第一章随机事件及其概率 §1.1 随机事件及其运算随机现象：概率论的基本概念之一。是人们通常说的偶然现象。其特点是,在相同的条件下重复观察时,可能出现这样的结果,也可能出现那样的结果,预先不能断言将出现哪种结果.例如,投掷一枚五分硬币,可能“国徽”向上,也可能“伍分”向上;从含有5件次品的一批产品中任意取出3件,取到次品的件数可能是0,1,2或3. 随机试验：概率论的基本概念之一.指在科学研究或工程技术中,对随机现象在相同条件下的观察。对随机现象的一次观察(包括试验、实验、测量和观测等),事先不能精确地断定其结果,而且在相同条件下可以重复进行,这种试验就称为随机试验。样本空间: 概率论术语。我们将随机试验E 的一切可能结果组成的集合称为E 的样本空间,记为Ω。样本空间的元素,即E 的每一个结果,称为样本点。随机事件：实际中,在进行随机试验时,人们常常关心满足某种条件的那些样本点所组成的集合.称试验E 的样本空间Ω的子集为E 的随机事件,简称事件.在每次试验中,当且仅当这一子集中的一个样本点出现时,称这一事件发生.特别,由一个样本点组成的单点集,称为基本事件.样本空间Ω包含所有的样本点,它是Ω自身的子集,在每次试验中它总是发生的,称为必然事件.空集?不包含任何样本点,它也作为样本空间的子集,它在每次试验中都不发生,称为不可能事件. 互斥事件（互不相容事件）: 若事件A 与事件B 不可能同时发生，亦即ΦB A = ，则称事件A 与事件B 是互斥(或互不相容)事件。互逆事件: 事件A 与事件B 满足条件ΦB A = ，Ω=B A ,则称A 与B 是互逆事件，也称A 与B 是对立事件,记作A B =（或B A =）。互不相容完备事件组：若事件组n A A A ,,21满足条件ΦA A j i = ，（n 1,2j i, =）， Ω== n 1i i A ,则称事件组n A A A ,,21为互不相容完备事件组(或称n A A A ,,21为样本空间Ω的一个划分)。 §1.2 随机事件的概率概率：随机事件出现的可能性的量度。概率论最基本的概念之一。人们常说某人有百分之多少的把握能通过这次考试，某件事发生的可能性是多少，这都是概率的实例。统计概率：在一定条件下，重复做n 次试验，A n 为n 次试验中事件A 发生的次数，如果随着n 逐渐增大，频率n n A 逐渐稳定在某一数值p 附近，则数值p 称为事件A

高三数学概率统计知识点归纳

高三数学概率统计知识点归纳 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

概率统计知识点归纳平均数、众数和中位数平均数、众数和中位数．要描述一组数据的集中趋势，最重要也是最常见的方法就是用这“三数”来说明．一、正确理解平均数、众数和中位数的概念平均数平均数是反映一组数据的平均水平的特征数，反映一组数据的集中趋势．平均数的大小与一组数据里的每一个数据都有关系，任何一个数据的变化都会引起平均数的变化． 2．众数在一组数据中出现次数最多的数据叫做这一组数据的众数．一组数据中的众数有时不唯一．众数着眼于对各数出现的次数的考察，这就告诉我们在求一组数据的众数时，既不需要排列，又不需要计算，只要能找出样本中出现次数最多的那一个（或几个）数据就可以了．当一组数据中有数据多次重复出现时，它的众数也就是我们所要关心的一种集中趋势． 3．中位数中位数就是将一组数据按大小顺序排列后，处在最中间的一个数（或处在最中间的两个数的平均数）．一组数据中的中位数是唯一的．二、注意区别平均数、众数和中位数三者之间的关系平均数、众数和中位数都是描述一组数据的集中趋势的量，但它们描述的角度和适用的范围又不尽相同．在具体问题中采用哪种量来描述一组数据的集中趋势，那得看数据的特点和要关注的问题．三、能正确选用平均数、众数和中位数来解决实际问题由于平均数、众数和中位数都是描述一组数据的集中趋势的量，所以利用平均数、众数和中位数可以来解决现实生活中的问题．

极差、方差、标准差极差、方差和标准差都是用来研究一组数据的离散程度的，反映一组数据的波动范围或波动大小的量. 极差一组数据中最大值与最小值的差叫做这组数据的极差，即极差=最大值-最小值.极差能够反映数据的变化范围,差是最简单的一种度量数据波动情况的量，它受极端值的影响较大. 二、方差方差是反映一组数据的整体波动大小的特征的量.它是指一组数据中各个数据与这组数据的平均数的差的平方的平均数，它反映的是一组数据偏离平均值的情况.方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动越小. 求一组数据的方差可以简记先求平均，再求差，然后平方，最后求平均数.一组数据x1、x2、x3、…、xn 的平均数为x ，则该组数据方差的计算公式为： ])()()[(1222212x x x x x x n S n -++-+-= . 三、标准差在计算方差的过程中，可以看出方差的数量单位与原数据的单位不一致，在实际的应用时常常将求出的方差再开平方，此时得到量为这组数据的标准差. 即标准差=方差. 四、极差、方差、标准差的关系方差和标准差都是用来描述一组数据波动情况的量，常用来比较两组数据的波动大小.两组数据中极差大的那一组并不一定方差也大.在实际问题中有时用到标

概率论知识点总结

概率论知识点总结第一章随机事件及其概率第一节基本概念随机实验：将一切具有下面三个特点：（1）可重复性（2）多结果性（3）不确定性的试验或观察称为随机试验，简称为试验，常用 E 表示。随机事件：在一次试验中，可能出现也可能不出现的事情（结果）称为随机事件，简称为事件。不可能事件：在试验中不可能出现的事情，记为Ф。必然事件：在试验中必然出现的事情，记为Ω。样本点：随机试验的每个基本结果称为样本点，记作ω. 样本空间：所有样本点组成的集合称为样本空间. 样本空间用Ω表示. 一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件—单点集，复合事件—多点集一个随机事件发生，当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。事件的关系与运算（就是集合的关系和运算）包含关系：若事件 A 发生必然导致事件B 发生，则称B 包含A ，记为A B ?或B A ?。相等关系：若A B ?且B A ?，则称事件A 与事件B 相等，记为A ＝B 。事件的和：“事件A 与事件B 至少有一个发生”是一事件，称此事件为事件A 与事件B 的和事件。记为 A ∪B 。事件的积：称事件“事件A 与事件B 都发生”为A 与B 的积事件，记为A∩ B 或AB 。事件的差：称事件“事件A 发生而事件B 不发生”为事件A 与事件B 的差事件,记为 A －B 。用交并补可以表示为B A B A =-。互斥事件：如果A ，B 两事件不能同时发生，即AB ＝Φ，则称事件A 与事件B 是互不相容事件或互斥事件。互斥时B A ?可记为A ＋B 。对立事件：称事件“A 不发生”为事件A 的对立事件（逆事件），记为A 。对立事件的性质： Ω=?Φ=?B A B A ,。事件运算律：设A ，B ，C 为事件，则有（1）交换律：A ∪B=B ∪A ，AB=BA （2）结合律：A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC （3）分配律：A ∪(B∩C)＝(A ∪B)∩(A ∪C) A(B ∪C)＝(A∩B)∪(A∩C)= AB ∪AC （4）对偶律（摩根律）：B A B A ?=? B A B A ?=? 第二节事件的概率概率的公理化体系：（1）非负性：P(A)≥0；（2）规范性：P(Ω)＝1 （3）可数可加性： ????n A A A 21两两不相容时

概率统计知识点全面总结

知识点总结：统计与概率 I 统计 1．三大抽样 (1)基本定义： ① 总体：在统计中,所有考查对象的全体叫做全体． ② 个体：在所有考查对象中的每一个考查对象都叫做个体． ③ 样本：从总体中抽取的一部分个体叫做总体的样本． ④ 样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量． (2)抽样方法： ①简单随机抽样：逐个不放回、等可能性、有限性。=======★适用于总体较少★ 抽签法：整体编号（ 1~N ）放入不透明的容器中搅拌均匀逐个抽取n 次，即可得样本容量为 n 的样本。随机数表法：整体编号（等位数，如001、111不能是1、111）从0~9中随机取一行一列然后初方向随机（上、下、左、右）重复，超过范围则忽略不计直至取得以n 为样本容量的样本。 ②系统抽样：容量大．等距，等可能。=======★适用于总体多★ 用随机方法编号，若N 无法被整除，则剔除后再分组，n N k 。再用简单随机抽样法来抽取一个个体，设为l ，则编号为l ，k+l ，2k+l ……（n-1）k ，抽出容量为n 的样本。（每组编号相同）。 ③分层抽样：总体差异明显．按所占比例抽取．等可能．=======★适用于由差异明显的几部分构成的总体★ 总体有几个差异明显的部分构成，经总体分成几个部分，然后按照所占比例进行抽样．抽样比为：k ＝n N 3．总体分布的估计： (1)一表二图： ①频率分布表——数据详实 ②频率分布直方图——分布直观 ③频率分布折线图——便于观察总体分布趋势 ★注：总体分布的密度曲线与横轴围成的面积为1。 (2)茎叶图： ①茎叶图适用于数据较少的情况，从中便于看出数据的分布，以及中位数．众位数等。 ②个位数为叶，十位数为茎，右侧数据按照从小到大书写，相同的数据重复写。

(最全)高中数学概率统计知识点总结

概率与统计一、普通的众数、平均数、中位数及方差 1、众数：一组数据中，出现次数最多的数。 2、平均数： ①、常规平均数： x x 1 x 2 x n ②、加权平均数： x x 1 1 x 2 2 x n n n 1 2 n 3、中位数：从大到小或者从小到大排列，最中间或最中间两个数的平均数。 4、方差： s 2 1 [( x 1 x) 2 ( x 2 x )2 ( x n x )2 ] n 二、频率直方分布图下的频率 1、频率 =小长方形面积： f S y 距 d ；频率 =频数 / 总数 2、频率之和： f 1 f 2 f n 1 ；同时 S 1 S 2 S n 1 ；三、频率直方分布图下的众数、平均数、中位数及方差 1、众数：最高小矩形底边的中点。 2、平均数： x x 1 f 1 x 2 f 2 x 3 f 3 x n f n x x 1 S 1 x 2 S 2 x 3 S 3 x n S n 3、中位数：从左到右或者从右到左累加，面积等于 0.5 时 x 的值。 4、方差： s 2 ( x 1 x )2 f 1 ( x 2 x) 2 f 2 ( x n x) 2 f n 四、线性回归直线方程： ? ? ? bx y a n (x i x )( y i y ) n x i y i nxy ? ? 其中： b i 1 i 1 , a? y bx n n ( x i x )2 x i 2 nx 2 i 1 i 1 1、线性回归直线方程必过样本中心 ( x , y ) ； ? ? 0 : 负相关。 2、 b 0 : 正相关； b ? 3、线性回归直线方程： y? ? bx a?的斜率 b 中，两个公式中分子、分母对应也相等；中间可以推导得到。五、回归分析 ?i 1、残差： ?i y i ?i 越小越好； e y （残差 =真实值—预报值）。分析： e 2、残差平方和： n ? ) 2 ( y i ， i 1 y i n ( y i y ) 2 ( y 1 y ) 2 ( y y ) 2 ( y y ) 2 分析：①意义：越小越好； ②计算： ?i ?1 2 ?2 n ?n i 1 n ?i ) 2 3、拟合度（相关指数）： R 2 1 ( y y ，分析：① . R 2 0,1 ②. 越大拟合度越高； i 1 的常数； n y)2 i ( y i 1 n n 4、相关系数： r i ( x i x )( y i y) x i y i nx y 1 i 1 n x)2 n y) 2 n x) 2 n y )2 i 1( x i i ( y i ( x i ( y i 1 i 1 i 1 分析：① . r [ 1,1]的常数； ② . r 0: 正相关； r 0: 负相关 ③. r [0,0.25] ；相关性很弱； r (0.25,0.75) ；相关性一般； r [0.75,1] ；相关性很强；六、独立性检验 x 1 x 2 1、2×2 列联表：合计 2、独立性检验公式 bc)2 y 1 a b a b ①． k 2 (a n( ad d ) y 2 c d c d b)(c d )(a c)(b 合计 a c b d n ②．犯错误上界 P 对照表 3、独立性检验步骤

概率论和数理统计知识点总结[超详细版]

《概率论与数理统计》第一章概率论的基本概念 §2．样本空间、随机事件 1．事件间的关系 B A ?则称事件B 包含事件A ，指事件A 发生必然导致事件B 发生 B }x x x { ∈∈=?或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件，指当且仅当A ，B 中至少有一个发生时，事件B A ?发生 B }x x x { ∈∈=?且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件，指当A ，B 同时发生时，事件B A ?发生 B }x x x { ?∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件，指当且仅当A 发生、B 不发生时，事件B A —发生 φ=?B A ，则称事件A 与B 是互不相容的，或互斥的，指事件A 与事件B 不能同时发生，基本事件是两两互不相容的且S =?B A φ=?B A ，则称事件A 与事件B 互为逆事件，又称事件A 与事件B 互为对立事件 2．运算规则交换律A B B A A B B A ?=??=? 结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ?=???=?? 分配律 )()B (C A A C B A ???=??）（ ))(()( C A B A C B A ??=?? 徳摩根律B A B A A B A ?=??=? B — §3．频率与概率定义在相同的条件下，进行了n 次试验，在这n 次试验中，事件A 发生的次数A n 称为事件A 发生的频数，比值n n A 称为事件A 发生的频率概率：设E 是随机试验，S 是它的样本空间，对于E 的每一事件A 赋予一个实数，记为P （A ），称为事件的概率 1．概率)(A P 满足下列条件：（1）非负性：对于每一个事件A 1)(0≤≤A P （2）规范性：对于必然事件S 1)S (=P

统计和概率知识点总结

数据的收集、整理与描述 1、全面调查：考察全体对象的调查方式叫做全面调查。 2、抽样调查：调查部分数据，根据部分来估计总体的调查方式称为抽样调查。 3、总体：要考察的全体对象称为总体。 4、个体：组成总体的每一个考察对象称为个体。 5、样本：被抽取的所有个体组成一个样本。 6、样本容量：样本中个体的数目称为样本容量。 7、样本平均数：样本中所有个体的平均数叫做样本平均数。 8、总体平均数：总体中所有个体的平均数叫做总体平均数，在统计中，通常用样本平均数估计总体平均数。 9、频数：一般地，我们称落在不同小组中的数据个数为该组的频数。 10、频率：频数与数据总数的比为频率。 11、组数和组距：在统计数据时，把数据按照一定的范围分成若干各组，分成组的个数称为组数，每一组两个端点的差叫做组距。数据的分析 1、平均数：一般地，如果有n 个数 ,,,,21n x x x 那么，)(121n x x x n x +++= 叫做这n 个数的平均数，x 读作“x 拔”。 2、加权平均数：如果n 个数中，1x 出现1f 次，2x 出现2f 次，…，k x 出现k f 次（这里n f f f k =++ 21）。那么，根据平均数的定义，这n 个数的平均数可以表示为 n f x f x f x x k k ++=2211，这样求得的平均数x 叫做加权平均数，其中k f f f ,,,21 叫做权。 3、中位数：将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median)；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 4、众数：一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数（mode ）。 5、极差：组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差(range)。 6、在一组数据,,,,21n x x x 中，各数据与它们的平均数x 的差的平方的平均数，

高中数学概率统计知识点总结

高中数学概率统计知识点总结标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

高中数学概率统计知识点总结一、抽样方法 1．简单随机抽样 2．简单随机抽样常用的方法：（1）抽签法；⑵随机数表法。 3．系统抽样：K （抽样距离）=N （总体规模）/n （样本规模） 4．分层抽样：二、样本估计总体的方式 1、用样本的频率分布估计总体分布（1）频率分布直方图的画法；（2）频率的算法；（3）频率分布折线图；（4）总体密度曲线；（5）茎叶图。茎叶图又称“枝叶图”，它的思路是将数组中的数按位数进行比较，将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干（茎），将变化大的位的数作为分枝（叶），列在主干的后面，这样就可以清楚地看到每个主干后面的几个数，每个数具体是多少。 2、用样本的数字特征估计总体的数字特征（1）众数、中位数、平均数的算法；（2）标准差、方差公式。 3、样本均值：n x x x x n +++= 21 4、．样本标准差：n x x x x x x s s n 2 22212)()()(-++-+-== 三、两个变量的线性相关 1、正相关 2、负相关正相关：自变量增加，因变量也同时增加（即单调递增）负相关：自变量增长，因变量减少(即单调递减) 四、概率的基本概念（1）必然事件（2）不可能事件（3）确定事件（4）随机事件（5）频数与频率（6）频率与概率的区别与联系必然事件和不可能事件统称为确定事件 1他们都是统计系统各元件发生的可能性大小； 2、频率一般是大概统计数据经验值，概率是系统固有的准确值； 3频率是近似值，概率是准确值

概率论与数理统计知识点总结

《概率论与数理统计》复习参考资料第一章随机事件及其概率 §1.1 随机事件一、给出事件描述，要求用运算关系符表示事件：二、给出事件运算关系符，要求判断其正确性： §1.2 概率古典概型公式：P （A ）= 所含样本点数所含样本点数 ΩA 实用中经常采用“排列组合”的方法计算补例1：将n 个球随机地放到n 个盒中去，问每个盒子恰有1个球的概率是多少？解：设A ：“每个盒子恰有1个球”。求：P(A)=？ Ω所含样本点数：n n n n n =???... Α所含样本点数：!1...)2()1(n n n n =??-?-? n n n A P ! )(=∴ 补例2：将3封信随机地放入4个信箱中，问信箱中信的封数的最大数分别为1、2、3的概率各是多少？解：设A i ：“信箱中信的最大封数为i”。(i =1,2,3)求：P(A i )=？ Ω所含样本点数：6444443 ==?? A 1所含样本点数：24234=?? 8 3 6424)(1==∴A P

A 2所含样本点数： 36342 3=??C 16 96436)(2== ∴A P A 3所含样本点数：443 3=?C 16 1 644)(3==∴A P 注：由概率定义得出的几个性质： 1、0

概率论与数理统计知识点汇总(详细)

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

概率统计知识点归纳

概率统计知识点归纳平均数、众数和中位数平均数、众数和中位数．要描述一组数据的集中趋势，最重要也是最常见的方法就是用这“三数”来说明．一、正确理解平均数、众数和中位数的概念 1．平均数平均数是反映一组数据的平均水平的特征数，反映一组数据的集中趋势．平均数的大小与一组数据里的每一个数据都有关系，任何一个数据的变化都会引起平均数的变化．２．众数在一组数据中出现次数最多的数据叫做这一组数据的众数．一组数据中的众数有时不唯一．众数着眼于对各数出现的次数的考察，这就告诉我们在求一组数据的众数时，既不需要排列，又不需要计算，只要能找出样本中出现次数最多的那一个（或几个）数据就可以了．当一组数据中有数据多次重复出现时，它的众数也就是我们所要关心的一种集中趋势．３．中位数中位数就是将一组数据按大小顺序排列后，处在最中间的一个数（或处在最中间的两个数的平均数）．一组数据中的中位数是唯一的．二、注意区别平均数、众数和中位数三者之间的关系平均数、众数和中位数都是描述一组数据的集中趋势的量，但它们描述的角度和适用的范围又不尽相同．在具体问题中采用哪种量来描述一组数据的集中趋势，那得看数据的特点和要关注的问题．三、能正确选用平均数、众数和中位数来解决实际问题由于平均数、众数和中位数都是描述一组数据的集中趋势的量，所以利用平均数、众数和中位数可以来解决现实生活中的问题．极差、方差、标准差极差、方差和标准差都是用来研究一组数据的离散程度的，反映一组数据的波动范围或波动大小的量. 一、极差一组数据中最大值与最小值的差叫做这组数据的极差，即极差=最大值-最小值.极差能够反映数据的变化范围,差是最简单的一种度量数据波动情况的量，它受极端值的影响较大. 二、方差方差是反映一组数据的整体波动大小的特征的量.它是指一组数据中各个数据与这组数据的平均数的差的平方的平均数，它反映的是一组数据偏离平均值的情况.方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动越小. 求一组数据的方差可以简记先求平均，再求差，然后平方，最后求平均数.一组数据x 1、x 2、x 3、…、x n 的平均数为x ，则该组数据方差的计算公式为： ])()()[(12 22212 x x x x x x n S n -++-+-= . 三、标准差在计算方差的过程中，可以看出方差的数量单位与原数据的单位不一致，在实际的应用时常常将求出的方差再开平方，此时得到量为这组数据的标准差. 即标准差=方差. 四、极差、方差、标准差的关系方差和标准差都是用来描述一组数据波动情况的量，常用来比较两组数据的波动大小.两组

概率论期末复习知识点

概率论重要知识点总结

概率统计知识点汇总

(最全)高中数学概率统计知识点总结

概率论知识点总结

概率论知识点总结

概率论知识点

最新统计概率知识点归纳总结大全

高三数学概率统计知识点归纳

概率论知识点总结

概率统计知识点全面总结

(最全)高中数学概率统计知识点总结

概率论和数理统计知识点总结[超详细版]

统计和概率知识点总结

高中数学概率统计知识点总结

概率论与数理统计知识点总结

概率论与数理统计知识点汇总(详细)

概率统计知识点归纳

概率论与数理统计知识点汇总(免费超详细版)