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1、随机及其概ABB AB(AB)CA(BC)AB (AB)CA(BC)A(BC)AB A(BC)(AB)(A德AB ABAP(A)1P(AB)P(A)P(B)P(P(BA)P(P(P(AB)P(A)P(B P(AB)nP(B)P(Ai)P(BAi(逆概率P(Aj)P(BAjP(AjB)P(Aj)P(BAiPn(k)Ckpk(1p)nk,kn P(AB)P(A)P(B);P(BA)P(B);P(BA)P(BA);P(BA)P(BA)1P(BA)P(BA)P(Xb)F
P(aXb)F(b)FP(Xk)pk(1p)1k,kB(nP(Xk)Ckpk(1p)nknP(Xk) ,k几何分布GP(Xk)(1p)k1p,kH(NMNM,kl,l1,,min(n,MCnN均匀分布U(a1 axbf(x)ba 0,xF(x)xa,axb xf(x) F(x) x xN(,2(xf(x) e 2 x2(tF(x) xe 22d2N2 (x) x2 x (tF(x) 22d2piP(Xxi)P(Xxi,Yyj) 2、离散型二维随量条件分
pjP(Yyj)P(Xxi,Yyj)
i
j
x(
量(X,Y)的分布函数F(x,y)f(u, 密度函数:fX(x)f(x, FY(y)f(u,5、二维 量的条件分
fY(y)f(u,fY
(yx)
f(x,y),yfX
fX
(xy)
f(x,y),xfY(1
离散型 量:E(X)xkk
量:E(X)xf2E(C)CC
E[E(X)]E(X
E(CX)CE(XE(XY)E(X)E(Y
E(aXb)aE(X)
E(C1X1CnXn)C1E(X1)CnE(XnXYE(XY)E(X)E(Y(4)[E(XY)]2E2(X)E2(Y3D(X)E(X2)E2(X4D(C)
D[D(X)]
D(aXb)a2D(X
D(X)E(XDXY)D(XD(Y2CovX,Y XYDXY)DXD(Y5CovX,Y)EXYEX)E(Y
XYCov(X,Y)
(X,Y)
Cov(X,Y
0XYD(D(X)D(YCov(X,X)D(X Cov(X,Y)Cov(Y,XCov(X1X2,Y)Cov(X1,Y)Cov(X2,Y8
Cov(aXc,bYd)abCov(X,Ypp(1B(n,几何分布G1p1pp2H(NMnMnM(1M)Nm N均匀分布U(aa2(bN(,2111、切不等E(X)D(X)2,对于任意0PXEX)DX)PXEX)1DX 1 1n2X1Xnn时,n
E(Xinnn 1 nnX1XnE(XiiD(Xii且iM则:n
E(Xi),(nnnn1nX1XnEXi)in
Xii(1),方差为20nnXknYnk
N(2)定理:随量n(n1,2)~B(n,p)则对任意x有
t
x}np(1np(1
e2dtP(a
nnXkk1
nnXkb)P(an
bn)(bn)(an
nXF(x)样本X1X2XnF(x1x2xn)F(xknkn21
nn样本平均值:X Xinn
(XiXnn
(Xi
nX1nn1nn(XiX2S
样本k阶原点距:Ak Xi,knn1 样本k
Mkk nn
次序统计量:设样本X1,X2Xn的观察值(x1x2xn)x1x2xn按照由小到大的次序重新排列,x(1)x(2)x(n)x(i)X(i)X(1)X(2)X(n)为样本X1,X2Xn)X(1)min(X1,X2Xn)X(n)max(X1,X2Xn)2分布:设随机变量X1X2Xn相互独立,且都服从标准正态分布N(0,1),则随机变量2X2X2X2n22~2 E[2(nnD[2(n2nX~2(m),Y~2(nXY~2(mXYt分布:设随量X~N(0,1),Y~2(n),且X与Y独立,则随量:T 由度的n的t分布,记为T~t(nXYE[t(n)]0D[t(n)]
,(n2)②limt(n)N(0,1)
(x1 1 量U~2(n),V~2(n),且U与V独立,则 量F(n,n)Un1所服从的分 1
V称为自由度(n1n2FF~F(n1n2X~F(mn)X
~F(n,
1 定义:用X1,X2Xn估计总体参数,称X1,X2Xn为的估计量,相应的X1,X2Xn为总体的估计值。(1 离散型样本均值:XE(X) Xinn
XEX)xf(x,nn nnE
) Xi最大似然估计法:X1X2,XnX的样本,设X~f(x,)[或PXXi)P()]则可得到概率密度:
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