概率論與數(shù)理統(tǒng)計期末復習重要知識點及公式整理

1、2010-2011學年第一學期期末復習資料概率論與數(shù)理統(tǒng)計期末復習重要知識點第二章知識點：1.離散型隨機變量：設(shè)X是一個隨機變量，如果它全部可能的取值只有有限個或可數(shù)無窮個，則稱X為一個離散隨機變量。2.常用離散型分布：（1）兩點分布（0-1分布）：若一個隨機變量X只有兩個可能取值，且其分布為，則稱X服從處參數(shù)為p的兩點分布。兩點分布的概率分布：兩點分布的期望：；兩點分布的方差：（2）二項分布：若一個隨機變量X的概率分布由式 給出，則稱X服從參數(shù)為n,p的二項分布。記為Xb(n,p)(或B(n,p).兩點分布的概率分布：二項分布的期望：；二項分布的方差：（3）泊松分布：若一個隨機變量X的概率分

2、布為，則稱X服從參數(shù)為的泊松分布，記為XP ()泊松分布的概率分布：泊松分布的期望：；泊松分布的方差：4.連續(xù)型隨機變量：如果對隨機變量X的分布函數(shù)F(x)，存在非負可積函數(shù)，使得對于任意實數(shù)，有，則稱X為連續(xù)型隨機變量，稱為X的概率密度函數(shù)，簡稱為概率密度函數(shù)。5.常用的連續(xù)型分布：（1）均勻分布：若連續(xù)型隨機變量X的概率密度為，則稱X在區(qū)間（a,b）上服從均勻分布，記為XU(a,b)均勻分布的概率密度：均勻分布的期望：；均勻分布的方差：（2）指數(shù)分布：若連續(xù)型隨機變量X的概率密度為，則稱X服從參數(shù)為的指數(shù)分布，記為Xe ()指數(shù)分布的概率密度：指數(shù)分布的期望：；指數(shù)分布的方差：（3）正態(tài)分

3、布：若連續(xù)型隨機變量X的概率密度為 則稱X服從參數(shù)為和的正態(tài)分布，記為XN(,)正態(tài)分布的概率密度：正態(tài)分布的期望：；正態(tài)分布的方差：（4）標準正態(tài)分布：，標準正態(tài)分布表的使用：（1）（2）（3）故定理1： 設(shè)XN(,),則6.隨機變量的分布函數(shù)：設(shè)X是一個隨機變量，稱為X的分布函數(shù)。分布函數(shù)的重要性質(zhì)：7.求離散型的隨機變量函數(shù)、連續(xù)型隨機變量函數(shù)的分布（1）由X的概率分布導出Y的概率分布步驟：根據(jù)X寫出Y的所有可能取值；對Y的每一個可能取值確定相應(yīng)的概率取值；常用表格的形式把Y的概率分布寫出（2）由X的概率密度函數(shù)（分布函數(shù)）求Y的概率密度函數(shù)（分布函數(shù)）的步驟：由X的概率密度函數(shù)隨機變量

4、函數(shù)Y=g(X)的分布函數(shù)由求導可得Y的概率密度函數(shù)（3）對單調(diào)函數(shù)，計算Y=g(X)的概率密度簡單方法：定理1 設(shè)隨機變量X具有概率密度，又設(shè)y=g(x)處處可導且恒有（或恒有），則Y=g(X)是一個連續(xù)型隨機變量，其概率密度為；其中是y=g(x)的反函數(shù)，且練習題：2.4 第7、13、14總習題 第3、6、9、10、11、13、14、17、18、19第三章重要知識點：1.離散型二維隨機變量X與Y的聯(lián)合概率分布表： YX.1（1）要會由X與Y的聯(lián)合概率分布，求出X與Y各自概率分布或反過來；類似 P63 例2（2）要會在X與Y獨立的情況下，根據(jù)聯(lián)合概率分布表的部分數(shù)據(jù)，求解其余數(shù)據(jù)；類似 P7

5、1 例3（3）要會根據(jù)聯(lián)合概率分布表求形如的概率；（4）要會根據(jù)聯(lián)合概率分布律之類求出相應(yīng)的期望、方差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)等。2. 二維連續(xù)型隨機變量X與Y的聯(lián)合概率密度:設(shè)（X,Y）為二維隨機變量，F(xiàn)(x,y)為其分布函數(shù)，若存在一個非負可積的二元函數(shù)f(x,y),使對任意實數(shù)（x,y），有，則稱（X,Y）為二維連續(xù)型隨機變量。(1) 要會畫出積分區(qū)域使得能正確確定二重積分的上下限；(2) 要會根據(jù)聯(lián)合概率密度求出相應(yīng)的分布函數(shù)F(x,y)，以及形如等聯(lián)合概率值;P64 例3(3) 要會根據(jù)聯(lián)合概率密度求出的邊緣密度;類似 P64 例4(4) 要會根據(jù)聯(lián)合概率密度求出相應(yīng)的期望、方差、協(xié)方差、

6、相關(guān)系數(shù)等。3.聯(lián)合概率分布以及聯(lián)合密度函數(shù)的一些性質(zhì)：（1）；（2）要會根據(jù)這些性質(zhì)解類似P68 第5，6題。4.常用的連續(xù)型二維隨機變量分布二維均勻分布：設(shè)G是平面上的有界區(qū)域，其面積為A。若二維隨機變量（X,Y）具有概率密度函數(shù)，則稱（X,Y）在G上服從均勻分布。5.獨立性的判斷：定義：設(shè)隨機變量（X,Y）的聯(lián)合分布函數(shù)為F(x,y),邊緣分布函數(shù)為，若對任意實數(shù)x,y，有（1）離散型隨機變量的獨立性：由獨立性的定義進行判斷；所有可能取值，有，則X與Y相互獨立。（2）連續(xù)型隨機變量的獨立性：由獨立性的定義進行判斷；聯(lián)合概率密度 ，邊緣密度，有幾乎處處成立, 則X 與Y相互獨立。(3)注意

7、與第四章知識的結(jié)合X與Y相互獨立 因此 X與Y不獨立。6相互獨立的兩個重要定理定理1 隨機變量X與Y相互獨立的充要條件是X所生成的任何事件與Y生成的任何事件獨立，即，對任意實數(shù)集A，B，有定理2 如果隨機變量X與Y獨立，則對任意函數(shù)，相互獨立。（1）要求會使用這兩個定理解決計算問題練習題：習題2-3 第3、4題 習題2-4 第2題習題3.2 第5，7，8題總習題三 第4，9（1）-（4）， 12,13第四、五章知識點設(shè)總體密度函數(shù)如下，是樣本，試求未知參數(shù)的矩估計值，最大似然估計值。（1），由此可推出，從而參數(shù)，的矩估計值為（2）似然函數(shù)為：其對數(shù)似然函數(shù)為：由上式可以看出，是的單調(diào)增函數(shù)，要

8、使其最大，的取值應(yīng)該盡可能的大，由于限制，這給出的最大似然估計值為將關(guān)于求導并令其為0得到關(guān)于的似然方程，解得第四章重要知識點：1.隨機變量X數(shù)學期望的求法：（1）離散型 ；（2）連續(xù)型 2.隨機變量函數(shù)g(X) 數(shù)學期望的求法：（1）離散型 ；（2）連續(xù)型 3.二維隨機向量期望的求法：（1）離散型 ；（2）連續(xù)型 4.隨機變量X方差的求法：（1）簡明公式 （2）離散型 （3）連續(xù)型 5. 隨機變量X協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)的求法：（1）簡明公式 （2）離散型 （3）連續(xù)型 （4）6.數(shù)學期望、方差、協(xié)方差重要的性質(zhì)：(1) (2) 設(shè)X與Y相互獨立，則 (3) 若X與Y相互獨立，則(4) (5) （

9、6）若X與Y相互獨立，則(7) 若（X,Y）服從二維正態(tài)分布，則X與Y相互獨立，當且僅當7. n維正態(tài)分布的幾個重要性質(zhì)：（1）n維正態(tài)變量（）的每個分量（）都是正態(tài)變量，反之，若都是正態(tài)變量，且相互獨立，則（）是n維正態(tài)變量。（2）n維隨機向量（）服從n維正態(tài)分布的充分必要條件是的任意線性組合均服從一維正態(tài)分布均服從一維正態(tài)分布（其中不全為零）。（3）若（）服從n維正態(tài)分布，設(shè)是的線性函數(shù)，則（）服從k維正態(tài)分布。（4）設(shè)（）服從n維正態(tài)分布，則“相互獨立”等價于“兩兩不相關(guān)”練習題：1. 設(shè)（X,Y）的聯(lián)合密度函數(shù)為，求及解：同理又因從而2. 習題4.3第10題8.中心極限定理（1）定理4

10、（棣莫佛拉普拉斯定理）設(shè)隨機變量相互獨立，并且都服從參數(shù)為的兩點分布，則對任意實數(shù)，有（2）定理3（獨立同分布的中心極限定理）設(shè)隨機變量相互獨立，服從同一分布，且則練習題：習題4-4 11題 12題 總習題四 24，25，26題第五章重要知識點確定或求證統(tǒng)計量所服從的分布1.三大分布（1）分布：設(shè)是取自總體N(0,1)的樣本，稱統(tǒng)計量服從自由度為n的分布。（2）t分布：設(shè)XN(0,1), ，且X與Y相互獨立，則稱服從自由度為n的t分布。（3）F分布：設(shè)，且X與Y相互獨立，則稱服從自由度為（m,n）的F分布。2.三大抽樣分布（1）設(shè)總體是取自X的一個樣本，為該樣本的樣本均值，則有，（2）定理2設(shè)

11、總體，是取自X的一個樣本，與為該樣本的樣本均值與樣本方差，則有，與相互獨立（3）定理3 設(shè)總體，是取自X的一個樣本，與為該樣本的樣本均值與樣本方差，則有，練習題：1.設(shè)是來自正態(tài)總體的樣本，求統(tǒng)計量的分布。解：因為，故由樣本的獨立性及分布的定義，有再由樣本的獨立性以及t分布的定義，有2 總習題五 14題3.求樣本函數(shù)相關(guān)的概率問題練習題：習題5-3 2 總習題五 16、17第六章重要知識點：1.矩估計的求法：設(shè)總體X的分布函數(shù)中含有k個未知參數(shù)的函數(shù)，則（1）求總體X的k階矩它們一般都是是這k個未知參數(shù)的函數(shù)，記為（2）從（1）中解得（3）再用的估計量分別代替上式中的，即可得的估計量：注：求，

12、類似于上述步驟，最后用，代替，求出矩估計2.最大似然估計的求法：求最大似然估計的一般方法：（1） 寫出似然函數(shù)（2） 令或，求出駐點（3）判斷并求出最大值點，在最大值點的表達式中，用樣本值代入就得參數(shù)的最大似然估計值。比如P154 例46。3. 估計量的優(yōu)良性準則（1）無偏性定義1 設(shè)是未知參數(shù)的估計量，若,則稱為的無偏估計量。（2）有效性定義2 設(shè)和都是參數(shù)的無偏估計量，若,則稱較有效。4 置信區(qū)間（1）雙側(cè)置信區(qū)間:設(shè)為總體分布的未知參數(shù)，是取自總體X的一個樣本，對給定的數(shù)，若存在統(tǒng)計量，使得，則稱隨機區(qū)間為的雙側(cè)置信區(qū)間，稱為置信度，又分別稱與為的雙側(cè)置信下限與雙側(cè)置信上限。（2）單側(cè)置

13、信區(qū)間：設(shè)為總體分布的未知參數(shù)，是取自總體X的一個樣本，對給定的數(shù)，若存在統(tǒng)計量，滿足 ，則稱為的置信度為的單側(cè)置信區(qū)間，稱為的單側(cè)置信下限；若存在統(tǒng)計量，滿足則稱為的置信度為的單側(cè)置信區(qū)間，稱為的單側(cè)置信上限。5.尋求置信區(qū)間的方法：一般步驟：（1） 選取未知參數(shù)的某個較優(yōu)估計量（2）圍繞構(gòu)造一個依賴于樣本與參數(shù)的函數(shù)（3）對給定的置信水平，確定與，使通常可選取滿足與的與，在常用分布情況下，這可由分位數(shù)表查得。（4）對不等式作恒等變形后化為則就是的置信度為的雙側(cè)置信區(qū)間。6.置信區(qū)間的公式：(1)0-1分布參數(shù)的置信區(qū)間：(2)設(shè)總體，其中已知，而為未知參數(shù)，是取自總體X的一個樣本。均值的置

14、信區(qū)間為：（，）(3)設(shè)總體，其中，未知， 是取自總體X的一個樣本。均值的置信區(qū)間為：（，）(4)設(shè)總體，其中，未知， 是取自總體X的一個樣本。方差的置信區(qū)間為： 的置信區(qū)間為： 練習題：習題6-2 第1，2，5，6題習題6-3 第3，4，5，6題習題6-4 第4題總習題六 第7，8，9，10，16，17，18，20，21題第1章 隨機事件及其概率（1）排列組合公式 從m個人中挑出n個人進行排列的可能數(shù)。 從m個人中挑出n個人進行組合的可能數(shù)。（2）加法和乘法原理加法原理（兩種方法均能完成此事）：m+n某件事由兩種方法來完成，第一種方法可由m種方法完成，第二種方法可由n種方法來完成，則這件事可

15、由m+n 種方法來完成。乘法原理（兩個步驟分別不能完成這件事）：m×n某件事由兩個步驟來完成，第一個步驟可由m種方法完成，第二個步驟可由n 種方法來完成，則這件事可由m×n 種方法來完成。（3）一些常見排列重復排列和非重復排列（有序）對立事件（至少有一個）順序問題（4）隨機試驗和隨機事件如果一個試驗在相同條件下可以重復進行，而每次試驗的可能結(jié)果不止一個，但在進行一次試驗之前卻不能斷言它出現(xiàn)哪個結(jié)果，則稱這種試驗為隨機試驗。試驗的可能結(jié)果稱為隨機事件。（5）基本事件、樣本空間和事件在一個試驗下，不管事件有多少個，總可以從其中找出這樣一組事件，它具有如下性質(zhì)：每進行一次試驗，必

16、須發(fā)生且只能發(fā)生這一組中的一個事件；任何事件，都是由這一組中的部分事件組成的。這樣一組事件中的每一個事件稱為基本事件，用來表示?；臼录娜w，稱為試驗的樣本空間，用表示。一個事件就是由中的部分點（基本事件）組成的集合。通常用大寫字母A，B，C，表示事件，它們是的子集。為必然事件，Ø為不可能事件。不可能事件（Ø）的概率為零，而概率為零的事件不一定是不可能事件；同理，必然事件（）的概率為1，而概率為1的事件也不一定是必然事件。（6）事件的關(guān)系與運算關(guān)系：如果事件A的組成部分也是事件B的組成部分，（A發(fā)生必有事件B發(fā)生）：如果同時有，則稱事件A與事件B等價，或稱A等于B：A=B

17、。A、B中至少有一個發(fā)生的事件：AB，或者A+B。屬于A而不屬于B的部分所構(gòu)成的事件，稱為A與B的差，記為A-B，也可表示為A-AB或者，它表示A發(fā)生而B不發(fā)生的事件。A、B同時發(fā)生：AB，或者AB。AB=Ø，則表示A與B不可能同時發(fā)生，稱事件A與事件B互不相容或者互斥?；臼录腔ゲ幌嗳莸摹?A稱為事件A的逆事件，或稱A的對立事件，記為。它表示A不發(fā)生的事件?；コ馕幢貙αⅰ＿\算： 結(jié)合率：A(BC)=(AB)C A(BC)=(AB)C 分配率：(AB)C=(AC)(BC) (AB)C=(AC)(BC) 德摩根率： ，（7）概率的公理化定義設(shè)為樣本空間，為事件，對每一個事件都有一個實

18、數(shù)P(A)，若滿足下列三個條件：1° 0P(A)1， 2° P() =13° 對于兩兩互不相容的事件，有常稱為可列（完全）可加性。則稱P(A)為事件的概率。（8）古典概型1° ，2° 。設(shè)任一事件，它是由組成的，則有P(A)= =（9）幾何概型若隨機試驗的結(jié)果為無限不可數(shù)并且每個結(jié)果出現(xiàn)的可能性均勻，同時樣本空間中的每一個基本事件可以使用一個有界區(qū)域來描述，則稱此隨機試驗為幾何概型。對任一事件A，。其中L為幾何度量（長度、面積、體積）。（10）加法公式P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)當P(AB)0時，P(A+B)=P(A)+P(B)

19、（11）減法公式P(A-B)=P(A)-P(AB)當BA時，P(A-B)=P(A)-P(B)當A=時，P()=1- P(B)（12）條件概率定義 設(shè)A、B是兩個事件，且P(A)>0，則稱為事件A發(fā)生條件下，事件B發(fā)生的條件概率，記為。條件概率是概率的一種，所有概率的性質(zhì)都適合于條件概率。例如P(/B)=1P(/A)=1-P(B/A)（13）乘法公式乘法公式：更一般地，對事件A1，A2，An，若P(A1A2An-1)>0，則有。（14）獨立性兩個事件的獨立性設(shè)事件、滿足，則稱事件、是相互獨立的。若事件、相互獨立，且，則有若事件、相互獨立，則可得到與、與、與也都相互獨立。必然事件和不可

20、能事件Ø與任何事件都相互獨立。Ø與任何事件都互斥。多個事件的獨立性設(shè)ABC是三個事件，如果滿足兩兩獨立的條件，P(AB)=P(A)P(B)；P(BC)=P(B)P(C)；P(CA)=P(C)P(A)并且同時滿足P(ABC)=P(A)P(B)P(C)那么A、B、C相互獨立。對于n個事件類似。（15）全概公式設(shè)事件滿足1°兩兩互不相容，2°，則有。（16）貝葉斯公式設(shè)事件，及滿足1° ，兩兩互不相容，>0，1，2，2° ，則，i=1，2，n。此公式即為貝葉斯公式。，（，），通常叫先驗概率。，（，），通常稱為后驗概率。貝葉斯公式反映了

21、“因果”的概率規(guī)律，并作出了“由果朔因”的推斷。（17）伯努利概型我們作了次試驗，且滿足u 每次試驗只有兩種可能結(jié)果，發(fā)生或不發(fā)生；u 次試驗是重復進行的，即發(fā)生的概率每次均一樣；u 每次試驗是獨立的，即每次試驗發(fā)生與否與其他次試驗發(fā)生與否是互不影響的。這種試驗稱為伯努利概型，或稱為重伯努利試驗。用表示每次試驗發(fā)生的概率，則發(fā)生的概率為，用表示重伯努利試驗中出現(xiàn)次的概率，。第二章 隨機變量及其分布（1）離散型隨機變量的分布律設(shè)離散型隨機變量的可能取值為Xk(k=1,2,)且取各個值的概率，即事件(X=Xk)的概率為P(X=xk)=pk，k=1,2,，則稱上式為離散型隨機變量的概率分布或分布律。

22、有時也用分布列的形式給出：。顯然分布律應(yīng)滿足下列條件：（1）， （2）。（2）連續(xù)型隨機變量的分布密度設(shè)是隨機變量的分布函數(shù)，若存在非負函數(shù)，對任意實數(shù)，有， 則稱為連續(xù)型隨機變量。稱為的概率密度函數(shù)或密度函數(shù)，簡稱概率密度。密度函數(shù)具有下面4個性質(zhì)：1° 。2° 。（3）離散與連續(xù)型隨機變量的關(guān)系積分元在連續(xù)型隨機變量理論中所起的作用與在離散型隨機變量理論中所起的作用相類似。（4）分布函數(shù)設(shè)為隨機變量，是任意實數(shù)，則函數(shù)稱為隨機變量X的分布函數(shù)，本質(zhì)上是一個累積函數(shù)。 可以得到X落入?yún)^(qū)間的概率。分布函數(shù)表示隨機變量落入?yún)^(qū)間（ ，x內(nèi)的概率。分布函數(shù)具有如下性質(zhì)：1

23、6; ；2° 是單調(diào)不減的函數(shù)，即時，有 ；3° ， ；4° ，即是右連續(xù)的；5° 。對于離散型隨機變量，；對于連續(xù)型隨機變量， 。（5）八大分布0-1分布P(X=1)=p, P(X=0)=q二項分布在重貝努里試驗中，設(shè)事件發(fā)生的概率為。事件發(fā)生的次數(shù)是隨機變量，設(shè)為，則可能取值為。， 其中，則稱隨機變量服從參數(shù)為，的二項分布。記為。當時，這就是（0-1）分布，所以（0-1）分布是二項分布的特例。泊松分布設(shè)隨機變量的分布律為，則稱隨機變量服從參數(shù)為的泊松分布，記為或者P()。泊松分布為二項分布的極限分布（np=，n）。超幾何分布隨機變量X服從參數(shù)為n,N

24、,M的超幾何分布，記為H(n,N,M)。幾何分布，其中p0，q=1-p。隨機變量X服從參數(shù)為p的幾何分布，記為G(p)。均勻分布設(shè)隨機變量的值只落在a，b內(nèi)，其密度函數(shù)在a，b上為常數(shù)，即 axb 其他，則稱隨機變量在a，b上服從均勻分布，記為XU(a，b)。分布函數(shù)為  axb 0， x<a，   1， x>b。 當ax1<x2b時，X落在區(qū)間（）內(nèi)的概率為。指數(shù)分布 , 0, ,   其中，則稱隨機變量X服從參數(shù)為的指數(shù)分布。X的分布函數(shù)為 , x<0。   

25、; 記住積分公式：正態(tài)分布設(shè)隨機變量的密度函數(shù)為， ，其中、為常數(shù)，則稱隨機變量服從參數(shù)為、的正態(tài)分布或高斯（Gauss）分布，記為。具有如下性質(zhì)：1° 的圖形是關(guān)于對稱的；2° 當時，為最大值；若，則的分布函數(shù)為。參數(shù)、時的正態(tài)分布稱為標準正態(tài)分布，記為，其密度函數(shù)記為，分布函數(shù)為。是不可求積函數(shù)，其函數(shù)值，已編制成表可供查用。(-x)1-(x)且(0)。如果，則。 （6）分位數(shù)下分位表：；上分位表：。（7）函數(shù)分布離散型已知的分布列為 ，的分布列（互不相等）如下：，若有某些相等，則應(yīng)將對應(yīng)的相加作為的概率。連續(xù)型先利用X的概率密度fX(x)寫出Y的分

26、布函數(shù)FY(y)P(g(X)y)，再利用變上下限積分的求導公式求出fY(y)。第三章 二維隨機變量及其分布（1）聯(lián)合分布離散型如果二維隨機向量（X，Y）的所有可能取值為至多可列個有序?qū)Γ▁,y），則稱為離散型隨機量。設(shè)=（X，Y）的所有可能取值為，且事件=的概率為pij,稱為=（X，Y）的分布律或稱為X和Y的聯(lián)合分布律。聯(lián)合分布有時也用下面的概率分布表來表示： YXy1y2yjx1p11p12p1jx2p21p22p2jxipi1這里pij具有下面兩個性質(zhì)：（1）pij0（i,j=1,2,）；（2）連續(xù)型對于二維隨機向量，如果存在非負函數(shù)，使對任意一個其鄰邊分別平行于坐標軸的矩形區(qū)域D，即D=

27、(X,Y)|a<x<b,c<y<d有則稱為連續(xù)型隨機向量；并稱f(x,y)為=（X，Y）的分布密度或稱為X和Y的聯(lián)合分布密度。分布密度f(x,y)具有下面兩個性質(zhì)：（1） f(x,y)0;（2） （2）二維隨機變量的本質(zhì)（3）聯(lián)合分布函數(shù)設(shè)（X，Y）為二維隨機變量，對于任意實數(shù)x,y,二元函數(shù)稱為二維隨機向量（X，Y）的分布函數(shù)，或稱為隨機變量X和Y的聯(lián)合分布函數(shù)。分布函數(shù)是一個以全平面為其定義域，以事件的概率為函數(shù)值的一個實值函數(shù)。分布函數(shù)F(x,y)具有以下的基本性質(zhì)：（1）（2）F（x,y）分別對x和y是非減的，即當x2>x1時，有F（x2,y）F(x1,y

28、);當y2>y1時，有F(x,y2) F(x,y1);（3）F（x,y）分別對x和y是右連續(xù)的，即（4）（5）對于.（4）離散型與連續(xù)型的關(guān)系（5）邊緣分布離散型X的邊緣分布為；Y的邊緣分布為。連續(xù)型X的邊緣分布密度為Y的邊緣分布密度為（6）條件分布離散型在已知X=xi的條件下，Y取值的條件分布為在已知Y=yj的條件下，X取值的條件分布為連續(xù)型在已知Y=y的條件下，X的條件分布密度為；在已知X=x的條件下，Y的條件分布密度為（7）獨立性一般型F(X,Y)=FX(x)FY(y)離散型有零不獨立連續(xù)型f(x,y)=fX(x)fY(y)直接判斷，充要條件：可分離變量正概率密度區(qū)間為矩形二維正態(tài)

29、分布0隨機變量的函數(shù)若X1,X2,Xm,Xm+1,Xn相互獨立， h,g為連續(xù)函數(shù)，則：h（X1，X2,Xm）和g（Xm+1,Xn）相互獨立。特例：若X與Y獨立，則：h（X）和g（Y）獨立。例如：若X與Y獨立，則：3X+1和5Y-2獨立。（8）二維均勻分布設(shè)隨機向量（X，Y）的分布密度函數(shù)為其中SD為區(qū)域D的面積，則稱（X，Y）服從D上的均勻分布，記為（X，Y）U（D）。例如圖3.1、圖3.2和圖3.3。y1 D1O 1 x圖3.1yD211 O 2 x圖3.2yD3dcO a b x圖3.3（9）二維正態(tài)分布設(shè)隨機向量（X，Y）的分布密度函數(shù)為其中是5個參數(shù)，則稱（X，Y）服從二維正態(tài)分布，

30、記為（X，Y）N（由邊緣密度的計算公式，可以推出二維正態(tài)分布的兩個邊緣分布仍為正態(tài)分布，即XN（但是若XN（，(X，Y)未必是二維正態(tài)分布。（10）函數(shù)分布Z=X+Y根據(jù)定義計算：對于連續(xù)型，fZ(z)兩個獨立的正態(tài)分布的和仍為正態(tài)分布（）。n個相互獨立的正態(tài)分布的線性組合，仍服從正態(tài)分布。， Z=max,min(X1,X2,Xn)若相互獨立，其分布函數(shù)分別為，則Z=max,min(X1,X2,Xn)的分布函數(shù)為：分布設(shè)n個隨機變量相互獨立，且服從標準正態(tài)分布，可以證明它們的平方和的分布密度為我們稱隨機變量W服從自由度為n的分布，記為W，其中所謂自由度是指獨立正態(tài)隨機變量的個數(shù)，它是隨機變量分

31、布中的一個重要參數(shù)。分布滿足可加性：設(shè)則t分布設(shè)X，Y是兩個相互獨立的隨機變量，且可以證明函數(shù)的概率密度為我們稱隨機變量T服從自由度為n的t分布，記為Tt(n)。F分布設(shè)，且X與Y獨立，可以證明的概率密度函數(shù)為我們稱隨機變量F服從第一個自由度為n1，第二個自由度為n2的F分布，記為Ff(n1, n2).第四章 隨機變量的數(shù)字特征（1）一維隨機變量的數(shù)字特征離散型連續(xù)型期望期望就是平均值設(shè)X是離散型隨機變量，其分布律為P()pk，k=1,2,n，（要求絕對收斂）設(shè)X是連續(xù)型隨機變量，其概率密度為f(x)，（要求絕對收斂）函數(shù)的期望Y=g(X) Y=g(X)方差D(X)=EX-E(X)2，標準差，

32、 矩對于正整數(shù)k，稱隨機變量X的k次冪的數(shù)學期望為X的k階原點矩，記為vk,即k=E(Xk)= , k=1,2, .對于正整數(shù)k，稱隨機變量X與E（X）差的k次冪的數(shù)學期望為X的k階中心矩，記為，即=， k=1,2, .對于正整數(shù)k，稱隨機變量X的k次冪的數(shù)學期望為X的k階原點矩，記為vk,即k=E(Xk)= k=1,2, .對于正整數(shù)k，稱隨機變量X與E（X）差的k次冪的數(shù)學期望為X的k階中心矩，記為，即=k=1,2, .切比雪夫不等式設(shè)隨機變量X具有數(shù)學期望E（X）=，方差D（X）=2，則對于任意正數(shù)，有下列切比雪夫不等式切比雪夫不等式給出了在未知X的分布的情況下，對概率的一種估計，它在理

33、論上有重要意義。（2）期望的性質(zhì)（1） E(C)=C（2） E(CX)=CE(X)（3） E(X+Y)=E(X)+E(Y)，（4） E(XY)=E(X) E(Y)，充分條件：X和Y獨立； 充要條件：X和Y不相關(guān)。（3）方差的性質(zhì)（1） D(C)=0；E(C)=C（2） D(aX)=a2D(X)； E(aX)=aE(X)（3） D(aX+b)= a2D(X)； E(aX+b)=aE(X)+b（4） D(X)=E(X2)-E2(X)（5） D(X±Y)=D(X)+D(Y)，充分條件：X和Y獨立； 充要條件：X和Y不相關(guān)。 D(X±Y)=D(X)+D(Y) ±2E(X-

34、E(X)(Y-E(Y)，無條件成立。而E(X+Y)=E(X)+E(Y)，無條件成立。（4）常見分布的期望和方差期望方差0-1分布p二項分布np泊松分布幾何分布超幾何分布均勻分布指數(shù)分布正態(tài)分布n2nt分布0(n>2)（5）二維隨機變量的數(shù)字特征期望函數(shù)的期望方差協(xié)方差對于隨機變量X與Y，稱它們的二階混合中心矩為X與Y的協(xié)方差或相關(guān)矩，記為，即與記號相對應(yīng)，X與Y的方差D（X）與D（Y）也可分別記為與。相關(guān)系數(shù)對于隨機變量X與Y，如果D（X）>0, D(Y)>0，則稱為X與Y的相關(guān)系數(shù)，記作（有時可簡記為）。|1，當|=1時，稱X與Y完全相關(guān)：完全相關(guān)而當時，稱X與Y不相關(guān)。以

35、下五個命題是等價的：；cov(X,Y)=0;E(XY)=E(X)E(Y);D(X+Y)=D(X)+D(Y);D(X-Y)=D(X)+D(Y).協(xié)方差矩陣混合矩對于隨機變量X與Y，如果有存在，則稱之為X與Y的k+l階混合原點矩，記為；k+l階混合中心矩記為：（6）協(xié)方差的性質(zhì)(i) cov (X, Y)=cov (Y, X);(ii) cov(aX,bY)=ab cov(X,Y);(iii) cov(X1+X2, Y)=cov(X1,Y)+cov(X2,Y);(iv) cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y).（7）獨立和不相關(guān)（i） 若隨機變量X與Y相互獨立，則；反之不真。（ii） 若（

36、X，Y）N（），則X與Y相互獨立的充要條件是X和Y不相關(guān)。第五章 大數(shù)定律和中心極限定理（1）大數(shù)定律切比雪夫大數(shù)定律設(shè)隨機變量X1，X2，相互獨立，均具有有限方差，且被同一常數(shù)C所界：D（Xi）<C(i=1,2,),則對于任意的正數(shù)，有特殊情形：若X1，X2，具有相同的數(shù)學期望E（XI）=，則上式成為伯努利大數(shù)定律設(shè)是n次獨立試驗中事件A發(fā)生的次數(shù)，p是事件A在每次試驗中發(fā)生的概率，則對于任意的正數(shù)，有伯努利大數(shù)定律說明，當試驗次數(shù)n很大時，事件A發(fā)生的頻率與概率有較大判別的可能性很小，即這就以嚴格的數(shù)學形式描述了頻率的穩(wěn)定性。辛欽大數(shù)定律設(shè)X1，X2，Xn，是相互獨立同分布的隨機變量

37、序列，且E（Xn）=，則對于任意的正數(shù)有（2）中心極限定理列維林德伯格定理設(shè)隨機變量X1，X2，相互獨立，服從同一分布，且具有相同的數(shù)學期望和方差：，則隨機變量的分布函數(shù)Fn(x)對任意的實數(shù)x，有此定理也稱為獨立同分布的中心極限定理。棣莫弗拉普拉斯定理設(shè)隨機變量為具有參數(shù)n, p(0<p<1)的二項分布，則對于任意實數(shù)x,有（3）二項定理若當，則超幾何分布的極限分布為二項分布。（4）泊松定理若當，則其中k=0，1，2，n，。二項分布的極限分布為泊松分布。第六章 樣本及抽樣分布（1）數(shù)理統(tǒng)計的基本概念總體在數(shù)理統(tǒng)計中，常把被考察對象的某一個（或多個）指標的全體稱為總體（或母體）。我

38、們總是把總體看成一個具有分布的隨機變量（或隨機向量）。個體總體中的每一個單元稱為樣品（或個體）。樣本我們把從總體中抽取的部分樣品稱為樣本。樣本中所含的樣品數(shù)稱為樣本容量，一般用n表示。在一般情況下，總是把樣本看成是n個相互獨立的且與總體有相同分布的隨機變量，這樣的樣本稱為簡單隨機樣本。在泛指任一次抽取的結(jié)果時，表示n個隨機變量（樣本）；在具體的一次抽取之后，表示n個具體的數(shù)值（樣本值）。我們稱之為樣本的兩重性。樣本函數(shù)和統(tǒng)計量設(shè)為總體的一個樣本，稱（）為樣本函數(shù)，其中為一個連續(xù)函數(shù)。如果中不包含任何未知參數(shù)，則稱（）為一個統(tǒng)計量。常見統(tǒng)計量及其性質(zhì)樣本均值樣本方差樣本標準差樣本k階原點矩樣本k

39、階中心矩，,其中，為二階中心矩。（2）正態(tài)總體下的四大分布正態(tài)分布設(shè)為來自正態(tài)總體的一個樣本，則樣本函數(shù)t分布設(shè)為來自正態(tài)總體的一個樣本，則樣本函數(shù)其中t(n-1)表示自由度為n-1的t分布。設(shè)為來自正態(tài)總體的一個樣本，則樣本函數(shù)其中表示自由度為n-1的分布。F分布設(shè)為來自正態(tài)總體的一個樣本，而為來自正態(tài)總體的一個樣本，則樣本函數(shù)其中表示第一自由度為，第二自由度為的F分布。（3）正態(tài)總體下分布的性質(zhì)與獨立。第七章 參數(shù)估計（1）點估計矩估計設(shè)總體X的分布中包含有未知數(shù)，則其分布函數(shù)可以表成它的k階原點矩中也包含了未知參數(shù)，即。又設(shè)為總體X的n個樣本值，其樣本的k階原點矩為這樣，我們按照“當參數(shù)等于其估計量時，總體矩等于相應(yīng)的樣本矩”的原則建立方程，即有由上面的m個方程中，解出的m個未知參數(shù)即為參數(shù)（）的矩估計量。若為的矩估計，為連續(xù)函數(shù)，則為的矩估計。極大似然估計當總體X為連續(xù)型隨機變量時，設(shè)其分布密度為，其中為未知參數(shù)。又設(shè)為總體的一個樣本，稱為樣本的似然函數(shù)，簡記為Ln.當總體X為離型隨機變量時，設(shè)其分布律為，則稱為樣本的似然函數(shù)。若似然函數(shù)在處取到最大值，則稱分別為的最大似然估計值，相應(yīng)的統(tǒng)計量稱為最大似然估計量。若為的極大似然估計，為單調(diào)函數(shù)，則為的極大似