浙大概率论与数理统计

浙大概率论与数理统计Tag内容描述：<p>1、2019/4/3,1,浙大概率论与数理统计,2,概率论与数理统计是研究随机现象 数量规律的一门学科。,3,第一章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 概率和频率 1.4 等可能概型（古典概型） 1.5 条件概率 1.6 独立性 第二章 随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续型随机变量及其概率密度 2.5 随机变量的函数的分布 第三章 多维随机变量及其分布 3.1 二维随机变量 3.2 边缘分布 3.3 条件分布 3.4 相互独立的随机变量 3.5 两个随机变量的函数的分布,4,第四章 随机变量的数字特征 4.。</p><p>2、第一章 主要内容,事件间的关系,1. 事件的包含(子事件)：AB 2.事件的和：AB 3.事件的积: AB 4. 差事件: A-B=A-AB=AB 5. 互斥事件(互不相容事件):AB= 6. 互逆事件: AB= ， 且AB=S,事件的运算法则,1. 交换律：AB=BA, AB=BA ,2. 结合律：A(BC)=(AB)C; A(BC)=(AB)C ,3. 分配律：A(BC)=(AB)(AC) ; A(BC)=(AB)(AC) ,5. 对必然事件的运算法则：AS=S, AS=A 6.对不可能事件的运算法则：A=A,A=,设E -随机试验，S-样本空间. 事件A P(A), 称为事件A的概率, 如果P( )满足下列条件:,1 非负性： 对于每一个事件A，有 P(A)0 ； 2 规范性: 对于必然事件S , 。</p><p>3、1,数 理 统 计,2,第五章 大数定律和中心极限定理,关键词： 契比雪夫不等式 大数定律 中心极限定理,3,1 大数定律,背景 本章的大数定律，对第一章中提出的 “频率稳定性”，给出理论上的论证 为了证明大数定理，先介绍一个重要不等式,4,5,例1：在n重贝努里试验中，若已知每次试验事件A 出现的概率为0.75，试利用契比雪夫不等式估 计n,使A出现的频率在0.74至0.76之间的概率不 小于0.90。,6,随机变量序列依概率收敛的定义,7,8,大数定律的重要意义： 贝努里大数定律建立了在大量重复独立试验中事件出现频率的稳定性，正因为这种稳定性，概率的。</p><p>4、2019/7/9,1,概率论与数理统计,2,概率论与数理统计是研究随机现象 数量规律的一门学科。,3,第一章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 概率和频率 1.4 等可能概型（古典概型） 1.5 条件概率 1.6 独立性 第二章 随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续型随机变量及其概率密度 2.5 随机变量的函数的分布 第三章 多维随机变量及其分布 3.1 二维随机变量 3.2 边缘分布 3.3 条件分布 3.4 相互独立的随机变量 3.5 两个随机变量的函数的分布,4,第四章 随机变量的数字特征 4.1 数。</p><p>5、第四节区间估计,置信区间定义置信区间的求法单侧置信区间小结,引言,前面，我们讨论了参数点估计.它是用样本算得的一个值去估计未知参数.但是，点估计值仅仅是未知参数的一个近似值，它没有反映出这个近似值的误差范围，使用起来把握不大.区间估计正好弥补了点估计的这个缺陷.,引例设某厂生产的灯泡使用寿命XN（，1002），现随机抽取5只，测量其寿命如下：1455，1502，1370，1610，1430，则。</p><p>6、第四节区间估计,置信区间定义置信区间的求法单侧置信区间小结,引言,前面，我们讨论了参数点估计.它是用样本算得的一个值去估计未知参数.但是，点估计值仅仅是未知参数的一个近似值，它没有反映出这个近似值的误差范围，使用起来把握不大.区间估计正好弥补了点估计的这个缺陷.,引例设某厂生产的灯泡使用寿命XN（，1002），现随机抽取5只，测量其寿命如下：1455，1502，1370，1610，1430，则。</p><p>7、2010 2011春夏 1 填空题 每小格3分 共42分 1 某人在外兼职 设一次的劳务收入 以元记 在区间上均匀分布 且各次收入独立 则的分布函数 4次兼职中至少有2次收入不少于30元的概率为 4次兼职的平均收入为元 解 的密度函数为 故的分布函数为 每次兼职收入不少于30元的概率为 所以 4次兼职中至少有2次收入不少于30元的概率为 易知 4次兼职的平均收入为 元 2 一批产品的寿命服从均值为。</p><p>8、2020/10/31,1,概率论与数理统计,2,概率论与数理统计是研究随机现象 数量规律的一门学科。,3,第一章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 概率和频率 1.4 等可能概型（古典概型） 1.5 条件概率 1.6 独立性 第二章 随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续型随机变量及其概率密度 2.5。</p><p>9、第四节 区间估计,置信区间定义 置信区间的求法 单侧置信区间 小结,引言,前面，我们讨论了参数点估计. 它是用样本算得的一个值去估计未知参数. 但是，点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值，它没有反映出这个近似值的误差范围，使用起来把握不大. 区间估计正好弥补了点估计的这个缺陷 .,引例 设某厂生产的灯泡使用寿命XN（，1002），现 随机抽取5只，测量其寿命如下：1455，1502，1370， 1。</p>