概率论与数理统计复习框架（课堂PPT）

概率论与数理统计知识点框架,2015.6.7制作,1,教学内容,第一章随机事件及其概率第二章随机变量及其分布第三章随机变量的数字特征第四章大数定律与中心极限定理,2,第一章随机事件及其概率,随机事件,概率,1.事件的概念及种类2.事件发生的含义,3.事件的关系4.事件的运算5.运算的性质,1.事件的独立性,事件的独立性与伯努利概型,条件概率与全概公式,2.伯努利概型,1.概率的古典定义2.概率的公理化定义3.概率的性质,1.条件概率2.乘法公式3.全概公式4.逆概公式（贝叶斯公式）,3,例：某工厂有四个车间生产同一种计算机配件，四个车间的产量分别占总产量的15%、20%、30%和35%，已知这四个车间的次品率依次为0.04、0.03、0.02及0.01现在从该厂生产的产品中任取一件，问恰好抽到次品的概率是多少？,例：第一个箱中有10个球，其中8个事白球；第二个箱中有20个球，其中4个是白的.现从每个箱中任取一球，然后从这两球中任取一球，取到白球的概率是多少？,4,例设某人从外地赶来参加紧急会议，他乘火车、轮船、汽车或飞机来的概率分别是3/10,1/5,1/10及2/5.如果他乘飞机来，不会迟到；而乘火车、轮船或汽车来迟到的概率分别为1/4，1/3，1/12.已知此人迟到，试推断他是怎样来的？,5,第二章随机变量及其分布,离散型随机变量及其分布,连续性随机变量及其分布,随机变量与分布函数,1.离散型随机变量的分布,1.随机变量的概念2.分布函数概念及其性质,二维随机变量,2.几种常见的离散型随机变量分布,1.联合分布与边缘分布,2.随机变量的独立性,随机变量函数的分布,1.概率密度概念及其性质,2.几种常见的连续型随机变量的分布,1.一维随机变量函数的分布,2.二维随机变量函数的分布（离散型）,6,例：设随机变量X的分布列如下表所示：,求:(1)常数a;(2)P(X1),P(-2X0),P(X2).,7,8,袋中有两只白球三只黑球，有放回摸球两次，定义X为第一次摸得的白球数，Y为第二次摸得的白球数，则(X,Y)的联合分布列为,例,Y的边缘分布列,X的边缘分布列,所以X和Y的边缘分布列分别为,9,例,解,10,11,例设(X,Y)的联合分布律为,且X与Y相互独立，试求和.,又由分布列的性质,有,解,由X与Y相互独立，知,12,解,例设(X,Y)的联合密度函数为,问X与Y是否相互独立？,X,Y的边缘密度分别为,所以X,Y不相互独立.,13,设(X,Y)的联合密度函数为,问（1)试求常数c;(2)讨论X与Y是否相互独立？,14,15,例,16,17,例:,对一圆片直径X进行测量，其值在5,6上服从均匀分布，求圆片面积Y的概率密度.,18,第三章随机变量的数字特征,方差,几种常见分布的数学期望与方差,数学期望,1.方差的定义2.方差的计算,1.离散型随机变量的数学期望2.连续型随机变量的数学期望3.随机变量函数的数学期望4.数学期望的性质,离散型：0-1分布、二项分布、泊松分布,协方差与相关系数,4.标准化随机变量,3.方差的性质,1.协方差概念及其性质,3.相关系数取值的解释及不相关与相互独立的关系,2.相关系数,连续型：均匀分布、指数分布、正态分布,19,例,解：,20,例,21,解,例设随机变量X的概率分布如下：,22,23,设X表示机床A一天生产的产品废品数，Y表示机床B一天生产的产品废品数，它们的概率分布如下：,例,解,问：两机床哪台质量好？设两台机床的日产量相等。,均值相等,据此不能判断优劣,再求方差.,24,均值相等,据此不能判断优劣,再求方差.,由于D(X)D(Y)，因此，机床A的波动较机床B的波动小,质量较稳定.,25,例,26,设(X,Y)的联合分布律为,例,解,先求出边缘分布，,27,例,试计算随机变量X与Y的相关系数.,28,第四章大数定律与中心极限定理,大树定律,中心极限定理,切比雪夫不等式,1.切比雪夫大数定律,1.独立同分布中心极限定理,2.伯努利大数定律,2.二项分布中心极限定理,3.辛钦大数定律,29,30,例：一个螺丝钉重量是一个随机变量，期望值是1两，标准差是0.1两。求一盒（100个）同型号螺丝钉的重量超过10.2斤的概率。,例：对敌人的防御地段进行100次轰炸，每次轰炸命中目标的炸弹数目是一个随机变量，其期望值为2，方差为1.69。求在100次轰炸中有180颗到220颗炸弹命中目标的概率。,例:设