2013总复习(公式).ppt

1.事件的关系和运算 替换律 2.古典概率 6. 乘法公式 8.逆概率公式 第二到第四章 一、基本概念 (2)二维随机向量 3. 期望和方差 离散型 连续型 常用公式 均方差 4.协方差和相关系数 (2) 二项分布： 随机变量X的所有可能取值为 0,1,2,……,n,分布律为 (4)均匀分布 (5)指数分布： 正态分布的标准化公式 第五章 1.切比雪夫不等式 第六、七、八章 1.基本概念 总体：被研究对象的全体称为总体或母体 个体：组成总体的每一个对象称个体 2.数理统计中的常用分布 （3）F 分布 3. 抽样分布定理 4.估计量 5. 置信区间 单个正态总体 6.假设检验 单个正态总体　　　　　的均值假设检验 P204 * * 总复习公式 第一章 B A B A B A 具有(1)等可能性 (2)样本空间有限性的概率试验 对任意的事件A 3.加法公式 若事件A1，A2，…，An两两互不相容，则 4.加法定理 特别地 A, B互相独立 5. 减法公式 若A，B是两个概率不为零的互斥的事件， 则P(A-B)=P(A) 若A，B为两个任意的事件，则P(A-B)=P(A)-P(AB) 特别地 独立事件 9.独立试验模型 7. 全概公式 A1,A2,…, An是互斥完备事件组，B为任一事件，则 1.随机变量及其概率分布(分布律及密度函数) 2.分布函数的性质 (1)一维随机变量 最基本的有：二维指数分布P92，例3.3.2 二维均匀分布P87， 例3.2.8 及二维正态分布P88， P92 (3)二维随机向量的边缘分布 及边缘密度 (4)连续型二维随机向量（X，Y）， 离散型 连续型 协方差 相关系数 5.六个重要分布 (1)两点分布： 随机变量X可能取值只有两个x0和x1，其分布律为: (3)泊松分布：随机变量X的所有可能取值为0,1,2,……，取值的概率为 连续型随机变量X的密度函数为 则称X在[a，b]上服从均匀分布 一维均匀分布 二维均匀分布： 随机向量(X，Y)服从区域G上的均匀分布，密度函数 连续型随机变量X的密度函数为 (6)正态分布： 若连续型随机变量X的密度函数 设随机变量 的期望值 方差 则对于任意给定的正数 有 注: 切比雪夫不等式也可以写成 5. 林德伯格—莱维中心极限定理： 6. 棣莫佛－拉普拉斯中心极限定理 总体用X表示，个体用Xi表示 样本： 从总体中随机地抽取n个个体X1,X2,…,Xn组成一个n维随机向量(X1,X2,…,Xn)称为一个样本 （1） ?2 分布 （2）t 分布 设 X ～ N(0,1), Y ～ ?2(n), 且X,Y相互独立, 服从自由度为n的t分布.记为 t ～ t(n). 称随机变量 *