概率统计与随机过程
概率、数理统计与随机过程知识点整理 王盛业 2012 年 1 月 10 日 1基本概念 随机试验 1、可以在相同的条件下重复地进行。用 E 表示随机试验。样本空间随机试验 E 的所有可能结果组成的集合称为 E 样本空间。《概率统计与随机过程》课程教学大纲。概率统计与随机过程。白球中 有4只木球。上课时间。
概率统计与随机过程Tag内容描述:<p>1、概率、数理统计与随机过程知识点整理 王盛业 2012 年 1 月 10 日 1基本概念 随机试验 1、可以在相同的条件下重复地进行;2、每次试验的可能结果不止一个, 并且能事先明确试验的所有可能结果;3、进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现 我们称之为随机试验。用 E 表示随机试验。 样本空间随机试验 E 的所有可能结果组成的集合称为 E 样本空间,记为 S。 样本点样本空间的元素,即 E 的每个结果,称为样本点。 随机事件称试验 E 的样本空间 S 的子集为 E 的随机事件,简称事件。 事件发生在每次试验中,当且仅当这一子集中的一个样本点。</p><p>2、1,一、填空题。,解:,2、进行重复独立试验,设每次成功的概率为p,则直到第20次才取得5次成功的概率为_________,解:,2,解:,解:,解:,3,解:,解:,4,解:,5,解:,6,解:,7,。,解:,8,解:,解:,9,解:,15、设随机变量X服从参数=1的泊松分布,则对0,由契比雪夫不等式,可得。,解:,10,16、已知随机相位过程X(t)=acos(t+)其中a、 为常数, 为(0,2)上服从均匀分布的随机变量,则时间均值 =__________,时间相关函数 =__________,解:,11,二、某工厂生产了1000部相同型号产品,生产同一种产品的机器为,其中有150部是甲厂机器生产的,有400。</p><p>3、第九章 假设检验(一),1,9.1 假设检验的基本概念,假设检验:对一个或多个总体的概率分布或参数的假设. 所作的假设可以是正确的, 也可以是错误的.,为判断所作的假设是否正确, 从总体中抽取样本, 根据样本的取值, 按一定的原则进行检验, 然后, 作出接受或拒绝所作假设的决定.,2,例1. 某厂有一批产品,按国家规定标准,次品率不得超过4才能出厂。现从中任取10件进行检验(每次取1件,取后放回),发现有4件次品,问该批产品能否出厂?,1.问题的提出,假设该批产品的次品率为p, 问题:检验假设p4%是否成立? 利用抽样的结果来判断这一假设是否成立。</p><p>4、概率统计与随机过程 知识总结 第1章 随机事件及其概率 一 随机事件与样本空间 1 随机试验 我们将具有以下三个特征的试验称为随机试验 简称试验 1 重复性 试验可以在相同的条件下重复进行 2 多样性 试验的可能结果不。</p><p>5、3 4二维随机变量函数的分布 问题 已知二维随机变量 X Y 的概率特性g x y 为已知的二元函数 Z g X Y 求 Z的概率特性 方法 转化为 X Y 的事件 当 X Y 为离散型随机变量时 Z也为离散型 当 X Y 为连续型随机变量时 其中。</p><p>6、概率统计与随机过程课程教学大纲课程编号:课程名称:概率统计与随机过程课程英文名:Probability, statistics and random processes 课程类型:本科专业必修课前导课程:高等数学 信号与系统教学安排:总学时54学时授课对象:电子信息工程专业本科生所用教材:概率论与数理统计盛骤、谢式千、潘承毅编著 高等教育出版社。</p><p>7、1,1.3 条件概率,引例 袋中有7只白球,3只红球;白球中 有4只木球,3只塑料球;红球中有2只木球, 1只塑料球. 现从袋中任取1球,假设每个球被取到 的可能性相同. 若已知取到的球是白球,问 它是木球的概率是多少?,等可能概型,设 A 表示任取一球,取得白球; B 表示任取一球,取得木球,2,所求的概率称为在事件A 发生的条件下 事件B 发生的条件概率。记为,解 列表,3,定义 设A。</p><p>8、概率统计,主讲教师:刘超 Email: ,上课时间:117周。学时:54, 学分:3 上课时间与地点: 星期一、3-4节, (三)202(双) 星期四、7-8节, (三)202 答疑时间:主216 周三晚上6点到8点,学习要求,(1)要求同学们按时来上课、听课,遵守课堂纪律,保持安静, 不影响大家听讲; (2)课前适当预习,上课时认真听课,课后及时复习,必要时, 要经常复习用到的高等数学有关。</p><p>9、3.3 随机变量的独立性 将事件的独立性推广到随机变量,定义 设(X,Y )为二维随机变量,若对于任何,则称随机变量X 和Y 相互独立,实数 x, y 都有,由定义可知,二维随机变量 ( X, Y ) 相互独立,二维离散型随机变量( X, Y ) 相互独立,即,二维连续型随机变量 ( X, Y ) 相互独立,二维连续型随机变量 ( X,Y ) 相互独立,二维随机变量 ( X, Y )。</p>