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概率论与数理统计公式整理(超全免费版)

概率论与数理统计公式整理(超全免费版)
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第1章随机事件及其概率

第二章随机变量及其分布

第三章二维随机变量及其分布

第四章随机变量的数字特征

第五章大数定律和中心极限定理

第六章样本及抽样分布

概率论与数理统计公式整理超全免费版

第1章随机事件及其概率 (1)排列组合公式 )! ( ! n m m P n m- =从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。 )! (! ! n m n m C n m- =从m个人中挑出n个人进行组合的可能数。 (2)加法和乘法原理加法原理(两种方法均能完成此事):m+n 某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m种方法完成,第二种方法可由n种方法来完成,则这件事可由m+n 种方法来完成。 乘法原理(两个步骤分别不能完成这件事):m×n 某件事由两个步骤来完成,第一个步骤可由m种方法完成,第二个步骤可由n 种方法来完成,则这件事可由m×n 种方法来完成。 (3)一些常见排列重复排列和非重复排列(有序)对立事件(至少有一个) 顺序问题 (4)随机试验和随机事件如果一个试验在相同条件下可以重复进行,而每次试验的可能结果不止一个,但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果,则称这种试验为随机试验。 试验的可能结果称为随机事件。 (5)基本事件、样本空间和事件在一个试验下,不管事件有多少个,总可以从其中找出这样一组事件,它具有如下性质: ①每进行一次试验,必须发生且只能发生这一组中的一个事件; ②任何事件,都是由这一组中的部分事件组成的。 这样一组事件中的每一个事件称为基本事件,用ω来表示。 基本事件的全体,称为试验的样本空间,用Ω表示。 一个事件就是由Ω中的部分点(基本事件ω)组成的集合。通常用大写字母A,B,C,…表示事件,它们是Ω的子集。 Ω为必然事件,?为不可能事件。 不可能事件(?)的概率为零,而概率为零的事件不一定是不可能事件;同理,必然事件(Ω)的概率为1,而概率为1的事件也不一定是必然事件。 (6)事件的关系与运算①关系: 如果事件A的组成部分也是事件B的组成部分,(A发生必有事件B发生):B A? 如果同时有B A?,A B?,则称事件A与事件B等价,或称A等于B:A=B。 A、B中至少有一个发生的事件:A B,或者A+B。 属于A而不属于B的部分所构成的事件,称为A与B的差,记为A-B,也可表示为A-AB或者B A,它表示A发生而B不发生的事件。 A、B同时发生:A B,或者AB。A B=?,则表示A与B不可能同时发生,称 事件A与事件B互不相容或者互斥。基本事件是互不相容的。 Ω-A称为事件A的逆事件,或称A的对立事件,记为A。它表示A不发生的

概率论与数理统计心得体会

概率课感想与心得体会 笛卡尔说过:“有一个颠扑不破的真理,那就是当我们不能确定什么是真的时候,我们就应该去探求什么是最最可能的。”随机现象在日常生活中随处可见,概率是研究随机现象规律的学科,它为人们认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的方法,同时为统计学的发展提供了理论基础。 概率起源于现实生活,应用于现实生活,如我们讨论了摸球问题,掷硬币正反面的试验,拍骰子问题等等。都是接近生活实践的概率应用实例。 同时,通过概率课还了解了概率的意义,概率是用来度量随机事件发生可能性大小的一个量,而实际结果是事件发生或不发生这两种情况中的一种。但是我们不能根据随机事件的概率来断定某次试验出现某种结果或者不出现某种结果。同时,我们还可以利用概率来判定游戏规则,譬如,在各类游戏中,如果每个人获胜的概率相等,那么游戏就是公平的,这就是说,要保证所制定的游戏规则是公平的,需要保证每个人获胜的概率相等。概率教学中的试验或游戏结果,如果不进行足够多的次数,是很难得出比较接近概率的频率的,也就是说当试验的次数很多的时候,频率就逐渐接近一个稳定的值,这个稳定的值就是概率。我们说,当进行次数很多的时候,时间发生的次数所占的总次数的比例,即频率就是概率。换句话说,就是时间发生的可能性最大。 概率不仅在生活上给了我们很大的帮助,同时也能帮我们验证某些理论知识,譬如投针问题: ()行直线相交的概率. 平的针,试求该针与任一一根长度为线,向此平面上任意投的一些平行平面上画有等距离为a L L a <

我们解如下: 平行线的距离; :针的中心到最近一条 设:X 此平行线的夹角.:针与? 上的均匀分布;, 服从区间则随机变量?? ? ?? ? 20a X []上的均匀分布;服从区间随机变量π?,0相互独立.与并且随机变量?X ()的联合密度函数为 ,所以二维随机变量?X ()??? ??≤≤≤≤=. , 02 02 其它,,π?π?a x a x f {} 针与任一直线相交设:=A , . sin 2? ?? ???<=?L X A 则所以, ()? ?????<=?sin 2L X P A P 的面积的面积 D A =.22 sin 20 a L a d L ππ??π == ?

公务员考试资料分析公式大全

在资料分析题目中涉及很多统计术语和公式,小编已经整理好了,拿去背吧。 No.1 基期、现期、增长量、增长率 ①基期量:对比参照时期的具体数值 ②现期量:相对于基期量 ③增长量:现期量相对于基期量的变化量 ④平均增长量:一段时间内平均每期的变化量 ⑤增长率:现期量相对于基期量的变化指标 No.2 年均增长率 如果基期量是A,经过n个周期变为B(末期量),年均增长率为r,则可得出: 注意:利用上述公式算出的年均增长率略大于实际值,且当|x|>10%时,利用上述公式计算存在一定的误差。No.3 间隔增长率 已知第二期和第三期的增长率,求第三期相对于第一期的增长率。

No.4 混合增长率 已知部分的增长率,求整体的增长率。 如果A的增长率是a,B的增长率是b,“A+B”的增长率是r,其中r介于a、b之间,且r数值偏向于基数较大一方的增长率(若A>B,则r偏向于a;若A<B,则r偏向于b)。 No.5 同比增长和环比增长 同比增长:与历史同期相比的增长情况。 环比增长:与相邻上一个统计周期相比的增长情况。 No.6 百分数、百分点 百分数:也叫百分率或者百分比,例如10%,12%。 百分点:以百分数形式表示相对指标的变化幅度,增长率之间作比较时可直接相加减。 No.7 平均数 现期平均数 基期平均数:A为现期总量,a为对应增长率;B为现期份数,b为对应增长率。

平均数的增长率 No.8 比重 部分在整体中所占的百分比,用个百分数或者“几成”表示。 “一成”代表的是10%,“二成”代表的是20%,以此类推。 No.9 倍数 A是B的多少倍,A÷B; A比B多多少倍,(A-B)÷B=A/B-1。 No.10 翻番 翻几番变为原来数值的倍。例如,如果翻一番,是原来的2倍;翻两番是原来的4倍;翻三番就是原来的8倍。 No.11 指数 描述某种事物相对变化的指标值。(假设基数为100,其他值与基期相比得到的数值) 资料分析是行测考试中非常重要的一大模块,对于这一模块而言,难度适中,但计算量偏大,许多小伙伴会花费大量的时间。 做题的速度和准确率是建立在领略题意并熟悉统计术语的基础上,因此,公考通(https://www.wendangku.net/doc/1514308715.html,)就资料分析中容易混淆且尤为重要的统计术语作简要的辨析。 百分数与百分点 1.百分数(百分比) 表示量的增加或者减少。 例如,现在比过去增长20%,若过去为100,则现在是120。 算法:100×(1+20%)=120。 例如,现在比过去降低20%,如果过去为100,那么现在就是80。

概率论与数理统计(经管类)公式

概率论与数理统计必考知识点 一、随机事件和概率 1、随机事件及其概率 运算律名称 表达式 交换律 A B B A +=+ BA AB = 结合律 C B A C B A C B A ++=++=++)()( ABC BC A C AB ==)()( 分配律 AC AB C B A ±=±)( ))(()(C A B A BC A ++=+ 德摩根律 B A B A =+ B A AB += 2、概率的定义及其计算 公式名称 公式表达式 求逆公式 )(1)(A P A P -= 加法公式 )()()()(AB P B P A P B A P -+=+ 条件概率公式 ) () ()(A P AB P A B P = 乘法公式 )()()(A B P A P AB P = )()()(B A P B P AB P = 全概率公式 ∑== n i i i A B P A P B P 1 )()()( 贝叶斯公式 (逆概率公式) ∑∞ == 1 ) ()() ()()(i i j j j j A B P A P A B P A P B A P 伯努利概型公式 n k p p C k P k n k k n n ,1,0,)1()(=-=- 两件事件相互独立相应 公式 )()()(B P A P AB P =;)()(B P A B P =;)()(A B P A B P =;1)()(=+A B P A B P ; 1)()(=+A B P A B P 二、随机变量及其分布 1、分布函数性质 )()(b F b X P =≤ )()()(a F b F b X a P -=≤< 2、离散型随机变量 分布名称 分布律 0–1分布),1(p B 1,0,)1()(1=-==-k p p k X P k k 二项分布),(p n B n k p p C k X P k n k k n ,,1,0,)1()( =-==-

概率论与数理统计心得

一概率论与数理统计是工程数学中比较灵活的一门课程,个人觉得也是学的有滋有味的一科。概率论是以古典型概率,几何型概率,条件概率,各种分布列等为基本模型,以加法原理,乘法原理为规则,以非负性,规范性,可列可加性为基本性质,逆事件,差事件概率的计算公式,加法公式等为运算基础骨架。解题时应做到心中有数,将难题一步步分解为这些简单问题的叠加。学习重点应放在理解和运用上,而不在于计算,老师上课时的例题很重要,课后要理解消化,勤做练习加深理解,做题时应分清各类题型,举一反三。 熟练掌握:概率部分:1.常见分布列,分布函数:离散型--连续型一维--二维--多维离散:两点分布,二次分布,泊松分布,几何分布连续:均匀分布,指数分布,正态分布2.基本运算概念:概率密度,数学期望,方差,协方差,相关系数数理统计部分:样本基本概念:X2分布,t分布,F分布,正态总体的样本均值,方差,k阶原点矩,k阶中心矩推荐经典习题:第一章:3.4.5.8.9.10.11.12.13.15.18.20.21 第二章:4.10.11.14.15.17.24.25.26.27 第三章:1-8.13.14.19.20.24.25.27 第四章:1.3.5.6.8.10(*).11---20.24.26.27.28(*).29.30 第六章:1.2.4.5.6.7.9(*) 第七章:2.3.4.7.8.9.10.11.12 二“概率论与数理统计”是理工科大学生的一门必修课程,由于该学科与生活实践和科学试验有着紧密的联系,是许多新发展的前沿学科(如控制论、信息论、可靠性理论、人工智能等)的基础,因此学好这一学科是十分重要的。“概率论 与数理统计”的学习应注重的是概念的理解,而这正是广大学生所疏忽的,在复习时几乎有近一半以上学生对“什么是随机变量”、“为什么要引进随机变量”仍说不清楚。对于涉及随机变量的独立,不相关等概念更是无从着手,这一方面是因为高等数学处理的是“确定” 的事件。如函数y=f(x),当x确定后y有确定的值与之对应。而概率论中随机变量X在抽样 前是不确定的,我们只能由随机试验确定它落在某一区域中的概率,要建立用“不确定性”的思维方法往往比较困难,如果套用确定性的思维方法就会出错。由于基本概念没有搞懂,即使是十分简单的题目也难以得分。从而造成低分多的现象。另一方面由于概率论中涉及的计算技巧不多,除了古典概型,几何概型和计算二维随机变量的函数分布时如何确定积分上、下限有一些计算的难点,其他的只是数值或者积分、导数的计算。因而如果概念清楚,那么 解题往往很顺利且易得到正确答案,这正是高分较多的原因。根据上面分析,启示我们不能把高等数学的学习方法照搬到“概率统计”的学习上来,而应按照概率统计自身的特点提出学习方法,才能取得“事半功倍”的效果。下面我们分别对“概率论”和“数理统 计”的学习方法提出一些建议。一、学习“概率论”要注意以下几个要点 1. 在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解,例如为什么要引进“随机变 量”这一概念。这实际上是一个抽象过程。正如小学生最初学数学时总是一个苹果加2个苹果等于3个苹果,然后抽象为1+2=3.对于具体的随机试验中的具体随机事件,可以计算

资料分析公式汇总

资料分析公式汇总

速算技巧 一、估算法 精度要求不高的情况下,进行粗略估值的速算方式。选项相差较大,或者在被比较的数字相差必须比较大,差距的大小将直接决定对“估算”时对精度的要求。 二、直除法 在比较或者计算较复杂的分数时,通过“直接相除”的方式得到商的首位(首一位、首两位、首三位),从而得出正确答案的速算方式。 常用形式: 1.比较型:比较分数大小时,若其量级相当,首位最大∕小数为最大∕小数 2.计算型:计算分数大小时,选项首位不同,通过计算首位便可得出答案。 难易梯度:1.基础直除法:①可通过直接观察判断首位的情形; ②需要通过手动计算判断首位的情形。 2.多位直除法:通过计算分数的“首两位”或“首三位”判断答案情形。 三、插值法 1.“比较型”插值法 如果A与B的比较,若可以找到一个数C,使得A﹥C,而B﹤C,既可以判定A﹥B;若可以找到一个数C,使得A﹤C,而B﹥C,既可以判定A﹤B; 2.“计算型”插值法 若A﹤C﹤B,则如果f﹥C,则可以得到f=B;如果f﹤C,则可以得到f=A; 若A﹥C﹥B,则如果f﹥C,则可以得到f=A;如果f﹤C,则可以得到f=B。

四、放缩法 当计算精度要求不高时,可以将中间结果进行大胆的“放”(扩大)或者“缩”(缩小),从而迅速得到精度足够的结果。 常用形式: 1. A﹥B,C﹥D,则有A+C﹥B+D;A-D﹥B-C; 2. A﹥B﹥0,C﹥D﹥0,则有A×C﹥B×D;A÷D﹥B÷C 五、割补法 在计算一组数据的平均值或总和值时,首先选取一个中间值,根据中间值将这组数据“割”(减去)或“补”(追上),进而求取平均值或总和值。 常用形式: 1.根据该组数据,粗略估算一个中间值; 2.将该组值分别减去中间值得到一组数值;

概率论与数理统计学习心得

- 《概率论与数理统计》由于其理论及应用的重要性,目前在我国高等数学教育中,已与高等数学和线性代数渐成鼎足之势。 学生们在学习《概率论与数理统计》时通常的反映之一是“课文看得懂,习题做不出”。概率论习题的难做是有名的。要做出题目,至少要弄清概念,有些还要掌握一定的技巧。这句话说起来简单,但是真正的做起来就需要花费大量的力气。不少学生在学习时,只注重公式、概念的记忆和套用,自己不对公式等进行推导。这就造成一个现象:虽然在平时的做题过程中,自我感觉还可以;尤其是做题时,看一眼题目看一眼答案,感觉自己已经掌握的不错了,但一上了考场,就考砸。这就是平时的学习过程中只知其一,不知其二,不注重对公式的理解和推导造成的。比方说,在我们教材的第一章,有这样一个公式:A-B=bar(AB)=A-AB,这个公式让很多人迷糊,因为这个公式本身是错误的,在教材后面的例题1-15中证明利用了这个公式,很多人就用教材上这个错误的公式套用,结果看不懂。其实这个公式正确的应该是A-B=AbarB=A-AB.这是一个应用非常多的公式,而且考试的时候一般都会考的公式。在开始接触这个公式的时候就应该自己进行推导,发现这个错误,而不是看到这个公式之后,记住,然后运用到题目中去。大家在看书的时候注意对公式的推导,这样才能深层次的理解公式,真正的灵活运用。做到知其一,也知其二。 现在概率统计的考试试题难度,学员呼声不一,有的人感觉非常难,而且最让他们难以应对的是基础知识,主要涉及排列组合、导数、积分、极限这四部分。现在就这部分内容给大家分析一下。说这部分是基础,本身就说明这些知识不是概率统计研究的内容,他们只是在研究概率统计的时候不可缺少的一些工具。即然这样,在考试中就不会对这部分内容作过多的考察,也会尽量避免大家在这些方面丢分。分析到这里,就要指出一些人在学习这门课的“战术失误”。有些人花大量的力气学习微积分,甚至学习概率统计之前,将微积分重新学一遍,这是不可取的。对这部分内容,将教材上涉及到的知识选出来进行复习,理解就可以。万不能让基础知识成为概率统计的拦路虎。学习中要知道哪是重点,哪是难点。 如何掌握做题技巧俗话说“孰能生巧”,对于数学这门课,用另一个成语更贴切——“见多识广”。对于我们自考生而言,学习时间短,想利用“孰能生巧”不太现实,但是“见多识广”确实在短时间内可以做到。这就是说,在平时不能一味的多做题,关键是多做一些类型题,不要看量,更重要的是看多接触题目类型。同一个知识点,可以从多个角度进行考察。有些学员由于选择辅导书的问题,同类型的题目做了很多,但是题目类型却没有接触多少。在考试的时候感觉一落千丈。那么应该如何掌握题目类型呢我想历年的真题是我们最好的选择。 平时该如何练习提出这个问题可能很多人会感到不可思议。有一句话说得好“习惯形成性格”。这句话应用到我们的学习上也成立。这么多年以来,有些人有很好的学习习惯,尽管他的学习基础也不好,学习时间也有限,但是他们能按照自己知道的学习规律坚持学习,能够按照老师说得去思考、前进。我们大多数人都有惰性,一个题目一眼看完不会,就赶紧找答案。看了答案之后,也就那么回事,感觉明白了,就放下了。就这样“掰了很多玉米,最后却只剩下一个玉米”。我们很清楚,最好的方法是摘一个,留一个。哪怕一路你只摘了2个,也比匆匆忙忙摘了一路,却不知道保留的人得到的多。平时做题要先多思考,多总结,做一个会一个,而且对于做过的题目要经常地回顾,这样才能掌握住知识。就我的辅导经验而言,绝大多数人还是在这个问题上出现了问题。 考试有技巧,学习无捷径。平时的学习要注重知识点的掌握,踏踏实实,这才是方法中

概率论与数理统计公式定理整理汇编

概率论与数理统计公式集锦 一、随机事件与概率

二、随机变量及其分布 1、分布函数性质 ()()(),()()() ()k k x x x P X x F x P X x P a X b F b F a f t dt 2、离散型随机变量及其分布 3、连续型随机变量及其分布

4、随机变量函数Y=g(X)的分布 离散型:()(),1,2,j i i j g x y P Y y p i L , 连续型:①分布函数法,②公式法()(())()(())Y X f y f h y h y x h y 单调 三、多维随机变量及其分布 1、离散型二维随机变量及其分布 分布律:(,),,1,2,i j ij P X x Y y p i j L 分布函数(,)i i ij x x y y F X Y p 边缘分布律:()i i ij j p P X x p ()j j ij i p P Y y p 条件分布律:(),1,2,ij i j j p P X x Y y i p L ,(),1,2,ij j i i p P Y y X x j p L 2、连续型二维随机变量及其分布 ①分布函数及性质 分布函数: x y dudv v u f y x F ),(),( 性质:2(,) (,)1,(,),F x y F f x y x y ((,))(,)G P x y G f x y dxdy ②边缘分布函数与边缘密度函数 分布函数: x X dvdu v u f x F ),()(密度函数: dv v x f x f X ),()( y Y dudv v u f y F ),()( du y u f y f Y ),()( ③条件概率密度 y x f y x f x y f X X Y ,)(),()(, x y f y x f y x f Y Y X ,) () ,()(

概率论学习心得

心得体会 汇报人 注意:本文档适合对应岗位使用,实际使用者需要根据本岗位的实际工作内容和工作职责进行相应调整,下载之前请务必预览前页内容。

概率论学习心得 概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的科学,既是重要的基础理论,又是实践性很强的应用科学。 概率论是十七世纪因保险事业发展而产生的,与博弈实践有关;数理统计学源于对天文和测地学中的误差分析以及中世纪欧洲流行黑死病的统计。数理统计学与概率论这两个学科的密切联系就是基于统计数据的随机性。 概率论与数理统计具有很强的实用性,科学研究与社会活动都需要进行数据的收集、整理以及精炼的形式表达,并以此为基础进行定量或定性估计、描述和解释,预测其未来可能的发展状况。而对大量随机数据进行整理并描述评估、预测其发展正是数理统计学与概率论的重要内容。 实用性赋予了概率论与数理统计强大的生命力。17世纪概率论与数理统计作为学科诞生后,其方法就被英国古典政治经济学创始人佩蒂引进到社会经济问题的研究中,他提倡让实际数据说话,其对资本主义经济的研究从流通领域进入生产领域,对商品的价值量做了正确的分析。 二战后随着科技的发展特别是计算机的发展,概率论与数理统计在新的实践条件下得以迅猛发展,其理论日益完善与深入,其手段日益先进和便利,其作用日益重要和广泛,大量应用到国民经济、工农业生产及各学科领域,许多新兴科学都是以概率论与数理统计作为基础的,如信息论、对策论、排队论、控制论等。 概率论与数理统计不仅在自然科学中发挥重要作用,实证的方法就是基于数据分析整理并推理预测,而且在社会实践中发挥着重要的不可替代的作用,这是因为: 1、人类活动的各个领域都不同程度与数据打交道,都有如何收集和分析数据的问题,因此概率论与数理统计学的理论和方法,与人类活动的各个领域都有关联。 2、组成社会的单元——人、家庭、单位、地区等,都有很大的变异性、不确定性,如果说,在自然现象中尚有一些严格的、确定性的规律,在社会现象中

概率论学习心得总结

竭诚为您提供优质文档/双击可除 概率论学习心得总结 篇一:《概率论与数理统计》课程学习心得 《概率论与数理统计》课程学习心得 1004012033陈孝婕10计本3班 有人说:“数学来源于生活,应用于生活。数学是有信息的,信息是可以提取的,而信息又是为人们服务的。”那么概率肯定是其中最为重要的一部分。巴特勒主教说,对我们未来说,可能性就是我们生活最好的指南,而概率即可能。 概率论与数理统计是现代数学的一个重要分支。近二十年来,随着计算机的发展以及各种统计软件的开发,概率统计方法在金融、保险、生物、医学、经济、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。主要包括:极限理论、随机过程论、数理统计学、概率论方法应用、应用统计学等。极限理论包括强极限理论及弱极限理论;随机过程论包括马氏过程论、鞅论、随机微积分、平稳过程等有关理论。概率论方法应用是一个涉及面十分广泛的领域,包括随机力学、统计物理学、保险学、随机网络、排队论、可靠性理论、随机信

号处理等有关方面。应用统计学方法的产生主要来源于实质性学科的研究活动中,例如,最小二乘法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归分析源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究,抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集等等。本研究方向在学习概率论、统计学、随机过程论等基本理论的基础上,致力于概率统计理论和方法同其它学科交叉领域的研究,以及统计学同计算机科学相结合而产生的数据挖掘的研究。此外,金融数学也是本专业的一个主要研究方向。它主要是通过数学建模,理论分析、推导,数值计算以及计算机模拟等理论分析、统计分析和模拟分析,以求研究和分析所涉及的理论问题和实际问题。 生活中会遇到这样的事例:有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖。第一个人去抽,他的中奖概率是25%,结果没抽到。第二个人看了,心里有些踏实了,他中奖的概率是33%,结果他也没抽到。第三个人心里此时乐开了花,其他的人都失败了,觉得自己很幸运,中奖的机率高达50%,可结果他同样没中奖。由此看来,概率的大小只是在效果上有所不同,很大的概率给人的安慰感更为强烈。但在实质上却没有区别,每个人中奖的概率都是50%,即中奖与不中奖。 同样的道理,对于个人而言,在生活中要成功做好一件

资料分析公式总结

资料分析公式总结 1 现期值=基期值*(1+增长率)基期值=现期值/1+增长率 2 增长量: ?增长量=现期值-基期值=(现期值/1+增长率)x增长率 ?考点识别:增长(增加)+具体数值?(多少)+单位(元、吨…) ?常用方法:特殊分数化简法 1/2=50% 1/3=33.3% 1/4=25% 1/5=20% 1/6=16.7% 1/7=14.3% 1/8=12.5% 1/9=11.1% 1/10=10% 1/11=9.1% 1/12=8.3% 1/13=7.7% 1/14=7.1% 1/15=6.7% 2/7=28.6% 3/8=37.5% 2/9=22.2% 2/11=18.2% ?增长量=现期值/1+增长率x增长率=(现期值/1+1/n)x1/n=现期值/n+1 (注意:增长率为正数时,n取正数,增长率为负数时,n取负数) ?特殊题型:增长量比大小 口诀:大大则大,一大一小看倍数 1)大大则大:现期值大,增长率达,则增长量一定大; 2)一大一小看倍数(乘积),分别计算两者现期值之间的倍数关系与增长率之间的倍数关 系,锁定倍数关系明显大的那一组(如现期值是5倍关系,增长率是3倍关系,就看现期值),其中数值大的(在刚才那个例子中就是现期值)增长量大。 (注意:口诀适用于增长率小于50%的题目) 3 增长率=现期值/基期值-1 4 年均增长量=现期值-基期值/增长次数(年份差) 5 年均增长率=现期值/基期值开根号下年份差次方 -1 (年均增长率约等于 (a/b-1)/n) 6 隔年增长量=现期值-基期值 7 隔年增长率=现期增长率+基期增长率+现期增长率x基期增长率 比重:A(部分)占B(整体)的比重 比重=部分/整体x100% 基期比重=现期比重x(1+整体增长率/1+部分增长率) 比重变化=现期比重x(部分增长率-整体增长率)/部分增长率

《概率论与数理统计》课程学习心得

《概率论与数理统计》课程学习感想 概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的科学,既是重要的基础理论,又是实践性很强的应用科学。 概率论与数理统计是现代数学的一个重要分支。近二十年来,随着计算机的发展以及各种统计软件的开发,概率统计方法在金融、保险、生物、医学、经济、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。主要包括:极限理论、随机过程论、数理统计学、概率论方法应用、应用统计学等。极限理论包括强极限理论及弱极限理论;随机过程论包括马氏过程论、鞅论、随机微积分、平稳过程等有关理论。概率论方法应用是一个涉及面十分广泛的领域,包括随机力学、统计物理学、保险学、随机网络、排队论、可靠性理论、随机信号处理等有关方面。它主要是通过数学建模,理论分析、推导,数值计算以及计算机模拟等理论分析、统计分析和模拟分析,以求研究和分析所涉及的理论问题和实际问题。 实用性赋予了概率论与数理统计强大的生命力。17世纪概率论与数理统计作为学科诞生后,其方法就被英国古典政治经济学创始人佩蒂引进到社会经济问题的研究中,他提倡让实际数据说话,其对资本主义经济的研究从流通领域进入生产领域,对商品的价值量做了正确的分析。 生活中会遇到这样的事例:有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖。第一个人去抽,他的中奖概率是25%,结果没抽到。第二个人看了,心里有些踏实了,他中奖的概率是33%,结果他也没抽到。第三个人心里此时乐开了花,其他的人都失败了,觉得自己很幸运,中奖的机率高达50%,可结果他同样没中奖。由此看来,概率的大小只是在效果上有所不同,很大的概率给人的安慰感更为强烈。但在实质上却没有区别,每个人中奖的概率都是50%,即中奖与不中奖。 同样的道理,对于个人而言,在生活中要成功做好一件事的概率是没有大小之分的,只有成功或失败之分。但这概率的大小却很能影响人做事的心态。 如果说概率有大小之分,那应该不是针对个体而言,而是从一个群体出发,因为不同的人有不同的信念,有不同的做事方法。把地球给撬起来,这在大多数

资料分析公式汇总

资料分析公式汇总 考点已知条件计算公式方法与技巧备注 基期量计算已知现期量,增 长率x% 基期量= 截位直除法, 特殊分数法已知现期量,相 对基期量增加M 倍 基期量= 截位直除法 已知现期量,相 对基期量的增长 量N 基期量=现期量-N 尾数法, 估算法 基期量比较已知现期量,增 长率x% 比较: 基期量= 1.截位直除法 2.化同法(分数大小 比较) 3.直除法(首位判断 或差量比较) 4.差分法 如果现期量差 距较大,增长 率相差不大, 可直接比较现 期量 现期量计算已知基期量,增 长率x% 现期量=基期量+基期量×x% =基期量×(1+x%) 特殊分数法, 估算法 已知基期量,相 对基期量增加M 倍 现期量=基期量+基期量×M =基期量×(1+M) 估算法 已知基期量,增 长量N 现期量=基期量+N 尾数法, 估算法 增长量计算已知基期量,现 期量 增长量=现期量-基期量尾数法 已知基期量,增 长率x% 增长量=基期量×x% 特殊分数法 已知现期量,增 长率x% 增长量=×x% 1.特殊分数法,当x%可 以被视为时,公式可 被简化为:增长量 = 2.估算法(倍数估算) 或分数的近似计算(看 大则大,看小则小)如果基期量为 A,经N期变为 B,平均增长量 为x x= 直除法

增长量比较已知现期量,增 长率x% 增长量=×x% 1.特殊分数法,当x%可 以被视为时,公式可 被简化为:增长量 = 2.公式可变换为: 增长量=现期量× ,其中 为增函数,所以现期量 大,增长率大的情况 下,增长量一定大 增长率计算已知基期量,增 长量增长率= 截位直除法, 插值法 已知现期量,基 期量增长率= 截位直除法 求平均增长率: 如果基期量为 A,第n+1期 (或经n期)变 为B,平均增长率 为x% x%=-1 代入法, 公式法 B=A(1+X%) n 当x%较小时 可简化为B= A(1+nx%) 求两期混合增长 率:如果第一期 和第二期增长率 分别为r1和r2, 那么第三期相对 第一期增长率为 r3 r3= r1+r2+r1r2 简单记忆口诀:连续 增长,最终增长大于 增长率之和;连续下 降,最终下降小于增 长率之和(正负号带 进公式计算) 求总体增长率: 整体分为A,B两 个部分,分别增 长a%与b%,整 体增长率x% x%=x%=a%+ 已知总体增长 率和其中一个 部分的增长 率,求另一部 分的增长率求混合增长率: 整体为A,增长 率为a%,分为两 个部分B,C,增 长率为b%和c% 混合增长率a%介于b%和 c%之间 混合增长率大小居中

数理统计培训心得体会

数理统计培训心得体会 篇一:《概率论与数理统计》课程学习心得 《概率论与数理统计》课程学习感想 概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的科学,既是重要的基础理论,又是实践性很强的应用科学。 概率论与数理统计是现代数学的一个重要分支。近二十年来,随着计算机的发展以及各种统计软件的开发,概率统计方法在金融、保险、生物、医学、经济、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。主要包括:极限理论、随机过程论、数理统计学、概率论方法应用、应用统计学等。极限理论包括强极限理论及弱极限理论;随机过程论包括马氏过程论、鞅论、随机微积分、平稳过程等有关理论。概率论方法应用是一个涉及面十分广泛的领域,包括随机力学、统计物理学、保险学、随机网络、排队论、可靠性理论、随机信号处理等有关方面。它主要是通过数学建模,理论分析、推导,数值计算以及计算机模拟等理论分析、统计分析和模拟分析,以求研究和分析所涉及的理论问题和实际问题。 实用性赋予了概率论与数理统计强大的生命力。17世纪概率论与数理统计作为学科诞生后,其方法就被英国古典政治经济学创始人佩蒂引进到社会经济问题的研究中,他提倡让实际数据说话,其对资本主义经济的研究从流通领域进入生产领域,对商品的价值量做了正确的分析。

生活中会遇到这样的事例:有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖。第一个人去抽,他的中奖概率是25%,结果没抽到。第二个人看了,心里有些踏实了,他中奖的概率是33%,结果他也没抽到。第三个人心里此时乐开了花,其他的人都失败了,觉得自己很幸运,中奖的机率高达50%,可结果他同样没中奖。由此看来,概率的大小只是在效果上有所不同,很大的概率给人的安慰感更为强烈。但在实质上却没有区别,每个人中奖的概率都是50%,即中奖与不中奖。 同样的道理,对于个人而言,在生活中要成功做好一件事的概率是没有大小之分的,只有成功或失败之分。但这概率的大小却很能影响人做事的心态。 如果说概率有大小之分,那应该不是针对个体而言,而是从一个群体出发,因为不同的人有不同的信念,有不同的做事方法。把地球给撬起来,这在大多数 人眼里是绝对不可能的。但在牛人亚里士多德眼里,他觉得成功做这事的概率那是100%——绝对没问题,只要你给他一个支点和足够长的杠杆。就像前面提到的抽奖一样,25%、33%和50%这些概率只不过是外界针对这个群体给出的。25%的机率同样能中奖,50%的机率也会不中奖,对于抽奖者个人而言,没有概率大小之分,只有中与不中之分。别人说做这件事相当容易,切莫掉以轻心,也许你做这件事

行测资料分析计算公式汇总

资料分析计算公式汇总 考点 已知条件 计算公式 方法与技巧 基期量计算 (1)已知现期量,增长率x% x%1+= 现期量 基期量 截位直除法,特殊分数法 (2)已知现期量,相对基期量增加M 倍 M += 1现期量 基期量 截位直除法 (3)已知现期量,相对基期量的增长量N N -现期量基期量= 尾数法,估算法 基期量比较 (4)已知现期量,增长率x% 比较:x% 1+= 现期量 基期量 (1)截位直除法(2)如果现期量差距较大,增长率相差不大,可直接比较现期量。 (3)化同法 分数大小比较: (1)直除法(首位判断或差量比较) (2)化同法,差分法或其它 现期量计算 (5)已知基期量,增长率x% ) (基期量基期量基期量现期量x %1 x %+?=?+= 特殊分数法,估算法

(6)已知基期量,相对基期量增加M 倍 ) (基期量基期量基期量现期量M M +?=?+=1 估算法 (7)已知基期量,增长量N N +=基期量现期量 尾数法,估算法 增长量计算 (8)已知基期量与现期量 基期量现期量增长量-= 尾数法 (9)已知基期量与增长率x% x%?=基期量增长量 特殊分数法 (10)已知现期量与增长率x% x%x% 1?+= 现期量 增长量 (1)特殊分数法,当x%可以被视为 n 1 时,公式可被化简为:n += 1现期量 增长量; (2)估算法(倍数估算)或分数的近似计算(看大则大,看小则小) (11)如果基期量为A ,经N 期变为B ,平均增长量为x N A B x -= 直除法 增长量比较 (12)已知现期量与增长率x% x%x% 1?+=现期量 增长量 (1)特殊分数法,当x%可以被视为 n 1 时,公式可被化简为:n += 1现期量 增长量 (2)公式可变换为: % 1%x x +? =现期量增长量,其中

概率论与数理统计 重要公式

一、随机事件与概率 公式名称 公式表达式 德摩根公式 B A B A =,B A B A = 古典概型 ()m A P A n = =包含的基本事件数基本事件总数 几何概型 () ()()A P A μμ= Ω,其中μ为几何度量(长度、面积、体积) 求逆公式 )(1)(A P A P -= 加法公式 P(A ∪B)= P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB) 当P(AB)=0(A 、B 互斥)时,P(A ∪B)=P(A)+P(B) 减法公式 P(A-B)=P(A)-P(AB),B A ?时P(A-B)=P(A)-P(B) 条件概率公式 乘法公式 )() ()(A P AB P A B P = ()()()()()P AB P A P B A P B P A B == ()()()()P ABC P A P B A P C AB = 全概率公式 1 ()()()n i i i P A P B P A B ==∑ 从原因计算结果 贝叶斯公式 (逆概率公式) 1 ()() ()()() i i i n i i i P B P A B P B A P B P A B == ∑ 从结果找原因 两个事件 相互独立 ()()()P AB P A P B =;()()P B A P B =;)()(A B P A B P =;

二、随机变量及其分布 1、分布函数 ()()(),()()() ()k k x x x P X x F x P X x P a X b F b F a f t dt ≤-∞ ?=?=≤=<≤=-???∑? 概率密度函数 计算概率: 2、离散型随机变量及其分布 分布名称 分布律 0-1分布 X ~b(1,p) 1,0,)1()(1=-==-k p p k X P k k 二项分布(贝努利分布) X ~B(n,p) n k p p C k X P k n k k n ,,1,0,)1()( =-==- 泊松分布 X ~p(λ) (),0,1,2,! k P X k e k k λλ-== = 3、续型型随机变量及其分布 分布名称 密度函数 分布函数 均匀分布 x ~U(a,b) ?? ?? ?<<-=其他,0,1 )(b x a a b x f 0, (),1, =-0 , 00,)(x x e x f x λλ ???? ?≤>-=-0 , 00 , 1)(x x e x F x λ 正态分布 x ~N(2,σμ) 2 2 ()21()2μσπσ -- = -∞<<+∞ x f x e x 22 ()21 ()d 2μσπσ -- -∞ = ?t x F x e t 标准正态分布 x ~N(0,1) 2 2 1()2?π - = -∞<<+∞ x x e x 212 1 ()2t x x e dt π --∞ Φ= ? 1 )(=? +∞ ∞ -dx x f ?=≤≤b a dx x f b X a P )()(

学习概率论与数理统计感想

学习概率论与数理统计感想 作者:丁彦军学号:1130610816 班级:1306108 摘要:概率论与数理统计是一门与生活息息相关的学科,在生活中很多方面都有很广泛的应用,通过本学期对于这门课程的学习,我更加深刻的体会到了这一点。同时,了解一些概率论的发展历史和现状有助于我们更好的理解和学习这门课程的研究对象和方法,也有助于我们掌握这门课程的精髓。 关键词:概率论起源发展应用 通过这学期对概率论与数理统计这门课的学习,我认识到,概率是研究随机现象规律的学科,它为人们认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的方法,同时为统计学的发展提供了理论基础。同时,通过概率课还了解了概率的意义,概率是用来度量随机事件发生可能性大小的一个量,而实际结果是事件发生或不发生这两种情况中的一种。 了解这些后,我对概率论和数理统计的起源和发展历史以及它目前的发展情况产生了浓厚的兴趣。英国数学家格雷舍(Galisber,1848一1928)曾经说过:“任何企图将一种科目和它的历史割裂开来,我确信,没有哪一种科目比数学的损失更大。”了解和研究概率论发展的历史,有助于我们加深对这门课程研究对象、研究方法的了解;有利于总结成功经验和失败教训,启迪我们更好地学习这门课程。 下面介绍概率论的起源和发展历史: 1.古典概率时期(十七世纪)

概率论的早期研究大约在十六世纪到十一七世纪之间。这段期间,欧洲进入文艺复兴时期,工业革命已开始蔓延。伴随工业发展提出的误差问题,伴随航海事业发展产生的天气预报问题,伴随商业发展而产生的贸易、股票、彩票和银行、保险公司等,加之人们越来越需要了解的患病率、死亡率、灾害规律等问题,急需创立一门分析研究随机现象的数学学科。概率论应社会实践的需要出现了。在这个时期,意大利著名物理学家伽俐略(GalileiGalileo,1564.2.18一1642.1.8)就曾对物理实验中出现的误差进行了科学的研究,把误差作为一种随机现象,并估计了他们产生的概率。十七世纪末,瑞士数学家伯努利对惠更斯没有解决的问题给出了解答,并第一次用到了母函数概念。伯努利的成就主要是从理论上证明了大数定理。伯努利的另一重大贡献是研究了独立重复试验概型。由于这种概型研究的是只有两个可能结果的试验,并经多次重复的结果。因此具有很普遍的意义。至今,在许多概率论专著中仍把独立重复试验概型称为“伯努利概型”。 2.初等概率时期(十八世纪) 十八世纪,概率论发展很快,几乎初等概率的全部内容都在这个期间形成。法国杰出的数学家德莫哇佛尔(AbrahamDeMoiver,1667--1754)最早研究了随机变量服从正态分布的情形,发现了正态概率分布曲线。接着,他又发现,许多分布的极限正态分布,并证明了二项分布当 1的情形。这种证明某一分布的极限是正态分布的各种定理,以p=q= 2 后发展成概率论的一个重要组成部分—中心极限定理。英国数学家辛普松(TnomasSimpson,1710一1761)所研究的问题中有一个对产品剔

资料分析公式总结

资料分析公式总结 1.阅读,读时间、读材料、读名词,读数据; 2.根据题目寻找目标数据; 3.找考点,带入对应公式; 4.根据列式使用合适计算方法,找出选项。 方法步骤都对啊,为什么速度上不去呢?主要原因有四个方面: 1.读题慢,关键名词半天找不到; 2.列式慢,关键时刻公式记忆一团麻; 3.找数据慢,众里寻他千百度,蓦然回首,数据还是不见了; 4.计算慢,加减乘除已惘然。 关于读题慢和列式慢,公式虽然掌握,但是对于公式和材料的衔接不娴熟,拿到题目反应不过来考点和对应列式。建议多拿题目练习考点的精确瞄准度,公式用口诀的形式熟练记忆。使用公式口诀一定要非常娴熟,例如看见增速、增幅、增长百分之几等各种增长率的形式都要能反应出"增长量除以基期值"或"现期除以基期减一",见到求增长量,想到现期和增长率相结合的公式及计算方法,都要达到类似看到《新白娘子传奇》想到赵雅芝的熟悉程度。 关于找数据慢,有可能是本身没有形成阅读习惯,阅读速度偏慢,阅读时先锁定题目要找的关键词,用题目的1-2个关键词去材料中寻找,用跳跃式方法阅读材料。 关于计算慢原因,估算方法掌握不熟练或计算能力偏弱。想要每种估算方法运用熟练,先用不同估算方法做100道相同题目,把估算

方法操作反复使用并熟练使用,首数法、特征数字法、有效数字法和错位加减法等。 当然,有时候资料分析题目出得比较难、比较偏,这个不是一个同学的问题,所有人面对的题目都一样,所以不用特别在意。关于出题人的陷阱,也不要太担心,平时多做做有坑的题目,经验积累多了就不怕了,考场上依然能反应。资料分析公式总结 (一)增长相关公式 1.增长率计算:现期值/基期值-1,对应方法:首数法,分子不变,分母取前三位有效数字,根据选项选结果。 2.增长量计算:现期值×增长率/(1+增长率),对应方法:特征数字法:百分数转变成分数,进行约分计算;错位加减法:通过加减数字把分式中分子和分母凑相等而进行约分计算。 3.基期值计算:现期值/(1+增长率),对应方法:首数法,特征数字法 4.年均增长量:(末期值-初期值)/年份差 5.年均增长率: ,n=年份差,对于方法:二项式展开:百分数的平方到多次方部分近似为0,从而进行约分计算,估算公式有:年均增长量/初期值;(末期值/初期値-1)/年份差;各年增长率的平均值,均找以上结果的较小的数值为结果。

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