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概率论与数理统计考纲2017

概率论与数理统计考纲2017
概率论与数理统计考纲2017

944概率论与数理统计考试大纲

一、考试目的:

本考试科目作为概率论与数理统计专业硕士生入学考试复试的笔试科目,其目的在于考查考生对初等概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法的掌握程度,从而考查考生是否适合在本专业继续深造。

二、考试性质与范围:

本考试是一种水平考试。考试范围包括基础概率论和基础数理统计两大部分。概率论部分包括概率的定义、随机变量(向量)及其函数的分布、随机变量(向量)的数字特征、大数定律和中心极限定理。数理统计部分包括基本概念、抽样分布、参数估计、显著性检验、线性模型和方差分析。概率论部分约占55%,数理统计部分约占45%。

三、考试基本要求

1. 熟练掌握基础概率论与数理统计的基本概念。

2. 能熟练运用该科目考试内容中的基本方法和基本技巧求解难度适中的问题。

3. 不要求具备测度论的知识。

四、考试形式

本考试为闭卷考试,要用到最简单的数字计算器。

五、考试内容

本考试包括两部分:基础概率论、基础数理统计。总分为100分。

I.基础概率论部分

1、随机事件、样本空间、概率、条件概率、独立性、全概公式和Bayes公式.约占15%。

2、随机变量(随机向量)及其分布(分布列,密度函数)、数字特征(数学期望、方差、协方差)、特征函数(目函数).约占30%。

3、大数定律和中心极限定理. 约占10%。

II. 基础数理统计

1、抽样分布. 约占10%。

2、估计理论:参数的点估计和区间估计方法. 约占15%。

3、假设检验:正态总体参数的假设检验、分布拟和检验. 约占10%。

4、线性模型(回归分析)和方差分析. 约占10%。

六、考试题型

本考试题目全部为问题求解或事实证明,没有填空或选择等客观题。

七、参考书目

本科通用教材。

自考概率论与数理统计(经管类)考试大纲

自考概率论与数理统计(经管类)考试大纲 第一章随机事件和概率 (一)考试内容 掌握随机事件之间的关系及其运算;理解概率的定义,掌握概率的基本性质,会用这些性质进行概率的基本计算;理解占典概型的定义,会计算简单的古典概型问题;理解条件概率的概念,会用乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式进行概率汁算;理解事件独立性的概念·会用事件独立性进行概率计算. 重点:随机事件的关系与运算、概率的概念、性质;条件概率;事件独立性的概念,乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式.难点:古典概型的概率汁算.全概率公式、贝叶斯公式,事件独立性的概念. (二)考试要求 (1)随机事件的概念及表示,要求达到“识记”层次 (2)事件的包含与相等、和事件、积事件、互不相容、对立事件的概念,要求达到“领会”层次 (3)和事件、积事件、对立事件的基本运算规律.要求达到“简单应用”层次 (4)频率的定义,频率的基本性质,要求达到“领会”层次

(5)概率的定义,要求达到“领会”层次 (6)概率的性质,要求达到“简单应用”层次 (7)占典概型的定义,要求达到“领会”层次 (8)简单古典概型的概率汁算,要求达到“简单应用”层次 (9)条件概率的概念,要求达到“领会”层次 (10)乘法公式,会用乘法公式进行有关概率的计算,要求达到“简单应用”层次 (11)全概率公式与贝叶斯公式,会用这两个公式进行汁算,要求达到“综合应用”层次 (12)事件独立性的概念,要求达到“领会”层次 (13)用事件的独立性计算概率.要求达到“简单应用”层次 (14)贝努利概型,要求达到“简单应用”层次 第二章随机变量及其概率分布 (一)考试内容 理解随机变量及其分布函数的概念;理解离散型随机变量及其分布律的概念;掌握较简单的离散型随机变量的分布律的计算;掌握两点分布、二项分布与泊松分布;掌握连续型随机变量及其概率密度函数的概念、性质及有关计算;掌握均匀分布、指数分布及其计算;熟练掌握正态分布及其计算;了解随机变量函数的概念,会求简单随机变量函数的概率分布,

2016至2017学年第1学期

2016 至2017 学年第 1 学期 教学日历 课程名称_燃烧与爆炸学_性质_选修_ 总学时_48_讲课_38_实验_8_其它_2 授课班级_安全15级、安全16级_学生人数_67_ 任课教师_胡瑾秋、李云涛_职称_教授、讲师__所在院(系、部)__机械学院安全系___________ 系(教研室)主任签字_________________________ 教材名称:燃烧与爆炸学-课内讲义作者:胡瑾秋 出版单位:自印出版时间: 填写说明: 1.每上一次课填写一行,节次填写数字“1-5”,一天共分5大节课,例如:一周上三次课填写三行,并在周学时栏合并单元格填写“6”,周一第3、4节,在节次栏中填写2。2.教学日历一经制订,不应出现大的变动,但允许主讲教师在完成课程教学大纲规定的教 学要求前提下,进行必要的调整,以适应不断出现的新情况。如有变动,须经课程所属系主任(教研室主任)批准,并报院(系、部)办公室备查。 3.上机、大作业、课堂讨论、外出参观、考试等如占课内学时,在“备注”栏内注明。4.教学日历由教师自存一份、课程所属系存一份,在每学期开学后第一周内送课程所属院(系、部)办公室并发一份电子版给课程所属院(系、部)办公室;有实验和上机学时的须发一份电子版的给实践科sjk@https://www.wendangku.net/doc/c72033884.html,

备注: 13-16周,原计划(见下表)安排4次实验课,但由于本学期实验员的人事调动和实验设备正在调试检修,目前暂不能保证13-16周的实验能够顺利进行。因此在以上教学日历中先安排了计算机仿真实验和课程设计实践。如13周实验设备可以成功运行,且新的实验员能熟练操作实验设备,将按原计划(见下表)执行教学计划。

概率论与数理统计知识点总结详细

概率论与数理统计知识点 总结详细 Newly compiled on November 23, 2020

《概率论与数理统计》 第一章 概率论的基本概念 §2.样本空间、随机事件 1.事件间的关系 B A ?则称事件B 包含事件A ,指事件A 发生必然导致事件B 发生 B }x x x { ∈∈=?或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件,指当且仅当A ,B 中至少有一个发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ∈∈=?且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件,指当A ,B 同时发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ?∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件,指当且仅当A 发生、B 不发生时,事件B A —发生 φ=?B A ,则称事件A 与B 是互不相容的,或互斥的,指事件A 与事件B 不能同时发生,基本事件是两两互不相容的 且S =?B A φ=?B A ,则称事件A 与事件B 互为逆事件,又称事件A 与事件B 互为对立事件 2.运算规则 交换律A B B A A B B A ?=??=? 结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ?=???=?? 分配律 )()B (C A A C B A ???=??)( 徳摩根律B A B A A B A ?=??=? B — §3.频率与概率 定义 在相同的条件下,进行了n 次试验,在这n 次试验中,事件A 发生的次数A n 称为事件A 发生的频数,比值n n A 称为事件A 发生的频率 概率:设E 是随机试验,S 是它的样本空间,对于E 的每一事件A 赋予一个实数,记为P (A ),称为事件的概率 1.概率)(A P 满足下列条件: (1)非负性:对于每一个事件A 1)(0≤≤A P (2)规范性:对于必然事件S 1)S (=P

概率论与数理统计课程教学大纲

《概率论与数理统计》课程教学大纲 (2002年制定 2004年修订) 课程编号: 英文名:Probability Theory and Mathematical Statistics 课程类别:学科基础课 前置课:高等数学 后置课:计量经济学、抽样调查、试验设计、贝叶斯统计、非参数估计、统计分析软件、时间序列分析、统计预测与决策、多元统计分析、风险理论 学分:5学分 课时:85课时 修读对象:统计学专业学生 主讲教师:杨益民等 选定教材:盛骤等,概率论与数理统计,北京:高等教育出版社,2001年(第三版) 课程概述: 本课程是统计学专业的学科基础课,是研究随机现象统计规律性的一门数学课程,其理论及方法与数学其它分支、相互交叉、渗透,已经成为许多自然科学学科、社会与经济科学学科、管理学科重要的理论工具。由于其具有很强的应用性,特别是随着统计应用软件的普及和完善,使其应用面几乎涵盖了自然科学和社会科学的所有领域。本课程是统计专业学生打开统计之门的一把金钥匙,也是经济类各专业研究生招生考试的重要专业基础课。本课程由概率论与数理统计两部分组成。概率论部分侧重于理论探讨,介绍概率论的基本概念,建立一系列定理和公式,寻求解决统计和随机过程问题的方法。其中包括随机事件和概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理等内容;数理统计部分则是以概率论作为理论基础,研究如何对试验结果进行统计推断。包括数理统计的基本概念、参数统计、假设检验、非参数检验、方差分析和回归分析等。 教学目的: 通过本课程的学习,要求能够理解随机事件、样本空间与随机变量的基本概念,掌握概率的运算公式,常见的各种随机变量(如0-1分布、二项分布、泊松(Poisson)分布、均匀分布、正态分布、指数分布等)的表述、性质、数字特征及其应用,一维随机变量函数的分布、二维随机变量的和分布、顺序统计量的分布。理解数学期望、方差、协方差与相关系数的本质涵义,掌握数学期望、方差、协方差与相关系数的性质,熟练运用各种计算公式。了解大数定律和中心极限定量的内容及应用,熟悉数据处理、数据分析、数据推断的各种基本方法,能用所掌握的方法具体解决所遇到的各种社会经济问题,为学生进一步学习统计专业课打下坚实的基础。 教学方法: 本课程具有很强的应用性,在教学过程中要注意理论联系实际,从实际问题出发,通过抽象、概括,引出新的概念。由于本课程是研究随机现象的科学,学生之前从未接触过,学习起来会感到难度较大,授课时应突出重点,讲清难点。要使学生明白,本课程主要研究哪些方面的问题,从何角度、用何原理和方法进行研究的,是怎样研究的,得到哪些结论,如何用这些方法和结论处理今后遇到的社会经济问题。在教育中要坚持以人为本,全面体现学生的主体地位,教师应充分发挥引导作用,注意随时根据学生的理解状况调整教学进度。授课要体现两方面的作用:一是为学生自学准备必要的理论知识和方法,二是激发学生学习兴趣,引导学生自学。在教学中要体现计算机辅助

2016-2017年考研数学一真题及答案

2016考研数学一真题及答案 一、选择题:1~8小题,每小题4分,共32分,下列每小题给出的四个选项中,只有一项符合题目要求的,请将所选项前的字母填在答题纸...指定位置上. (1)若反常积分 () 11b a dx x x +∞ +? 收敛,则( ) ()()()()11111111 A a b B a b C a a b D a a b <>>><+>>+>且且且且 (2)已知函数()()21,1 ln ,1 x x f x x x -

概率论与数理统计的发展

数理统计学前沿简介 (陈希孺院士访谈) 一、概率论与数理统计学的产生和发展 记者:陈希孺院士,请你谈谈概率论与数理统计学学科的诞生和发展情况。 陈希孺院士:我们先从数理统计学开始,数理统计学是研究收集数据、分析数据并据以对所研究的问题作出一定的结论的科学和艺术。数理统计学所考察的数据都带有随机性(偶然性)的误差。这给根据这种数据所作出的结论带来了一种不确定性,其量化要借助于概率论的概念和方法。数理统计学与概率论这两个学科的密切联系,正是基于这一点。 统计学起源于收集数据的活动,小至个人的事情,大至治理一个国家,都有必要收集种种有关的数据,如在我国古代典籍中,就有不少关于户口、钱粮、兵役、地震、水灾和旱灾等等的记载。现今各国都设有统计局或相当的机构。当然,单是收集、记录数据这种活动本身并不能等同于统计学这门科学的建立,需要对收集来的数据进行排比、整理,用精炼和醒目的形式表达,在这个基础上对所研究的事物进行定量或定性估计、描述和解释,并预测其在未来可能的发展状况。例如根据人口普查或抽样调查的资料对我国人口状况进行描述,根据适当的抽样调查结果,对受教育年限与收入的关系,对某种生活习惯与嗜好(如吸烟)与健康的关系作定量的评估。根据以往一般时间某项或某些经济指标的变化情况,预测其在未来一般时间的走向等,做这些事情的理论与方法,才能构成一门学问——数理统计学的内容。

这样的统计学始于何时?恐怕难于找到一个明显的、大家公认的起点。一种受到某些著名学者支持的观点认为,英国学者葛朗特在1662年发表的著作《关于死亡公报的自然和政治观察》,标志着这门学科的诞生。中世纪欧洲流行黑死病,死亡的人不少。自1604年起,伦敦教会每周发表一次“死亡公报”,记录该周内死亡的人的姓名、年龄、性别、死因。以后还包括该周的出生情况——依据受洗的人的名单,这基本上可以反映出生的情况。几十年来,积累了很多资料,葛朗特是第一个对这一庞大的资料加以整理和利用的人,他原是一个小店主的儿子,后来子承父业,靠自学成才。他因这一部著作被选入当年成立的英国皇家学会,反映学术界对他这一著作的承认和重视。 这是一本篇幅很小的著作,主要内容为8个表,从今天的观点看,这只是一种例行的数据整理工作,但在当时则是有原创性的科研成果,其中所提出的一些概念,在某种程度上可以说沿用至今,如数据简约(大量的、杂乱无章的数据,须注过整理、约化,才能突出其中所包含的信息)、频率稳定性(一定的事件,如“生男”、“生女”,在较长时期中有一个基本稳定的比率,这是进行统计性推断的基础)、数据纠错、生命表(反映人群中寿命分布的情况,至今仍是保险与精算的基础概念)等。 葛朗特的方法被他同时代的政治经济学家佩蒂引进到社会经济问题的研究中,他提倡在这类问题的研究中不能尚空谈,要让实际数据说话,他的工作总结在他去世后于1690年出版的《政治算术》一书中。 当然,也应当指出,他们的工作还停留在描述性的阶段,不是现代意义下的数理统计学,那时,概率论尚处在萌芽的阶段,不足以给数理统计学的发展提供充分的理论支持,但不能由此否定他们工作的重大意义,作为现代数理统计学发展的几个源头之一,他们以及后续学者在人口、社会、经济等

概率论与数理统计期末考试试题及解答

概率论与数理统计期末考 试试题及解答 Prepared on 24 November 2020

一、填空题(每小题3分,共15分) 1.设事件B A ,仅发生一个的概率为,且5.0)()(=+B P A P ,则B A ,至少有一个不发生的概率为__________. 答案: 解: 即 所以 9.0)(1)()(=-==AB P AB P B A P . 2.设随机变量X 服从泊松分布,且)2(4)1(==≤X P X P ,则 ==)3(X P ______. 答案: 解答: 由 )2(4)1(==≤X P X P 知 λλλλλ---=+e e e 22 即 0122=--λλ 解得 1=λ,故 3.设随机变量X 在区间)2,0(上服从均匀分布,则随机变量2X Y =在区间) 4,0(内的概率密度为=)(y f Y _________. 答案: 解答:设Y 的分布函数为(),Y F y X 的分布函数为()X F x ,密度为()X f x 则 因为~(0,2)X U ,所以(0X F = ,即()Y X F y F = 故 另解 在(0,2)上函数2y x = 严格单调,反函数为()h y =所以 4.设随机变量Y X ,相互独立,且均服从参数为λ的指数分布,2)1(-=>e X P ,则=λ_________,}1),{min(≤Y X P =_________. 答案:2λ=,-4{min(,)1}1e P X Y ≤=- 解答: 2(1)1(1)P X P X e e λ-->=-≤==,故 2λ= 41e -=-. 5.设总体X 的概率密度为 ?????<<+=其它, 0, 10,)1()(x x x f θ θ 1->θ. n X X X ,,,21 是来自X 的样本,则未知参数θ的极大似然估计量为_________. 答案: 解答: 似然函数为 解似然方程得θ的极大似然估计为

概率论与数理统计教学大纲(48学时)

概率论与数理统计课程教学大纲(48学时) 撰写人:陈贤伟编写日期:2019 年8月 一、课程基本信息 1.课程名称:概率论与数理统计 2.课程代码: 3.学分/学时:3/48 4.开课学期:4 5.授课对象:本科生 6.课程类别:必修课 / 通识教育课 7.适用专业:软件技术 8.先修课程/后续课程:高等数学、线性代数/各专业课程 9.开课单位:公共基础课教学部 10.课程负责人: 11.审核人: 二、课程简介(包含课程性质、目的、任务和内容) 概率论与数理统计是描述“随机现象”并研究其数量规律的一门数学学科。通过本课程的教学,使学生掌握概率的定义和计算,能用随机变量概率分布及数字特征研究“随机现象”的规律,了解数理统计的基本理论与思想,并掌握常用的包括点估计、区间估计和假设检验等基本统计推断方法。该课程的系统学习,可以培养学生提高认识问题、研究问题与处理相关实际问题的能力,并为学习后继课程打下一定的基础。 本课程主要介绍随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等。 体现在能基于随机数学及统计推断的基本理论和方法对实验现象和数据进行分析、解释,并能对工程领域内涉及到的复杂工程问题进行数学建模和分析,且通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力、数学运算能力、综合解题能力、数学建模与实践能力以及自学能力。 三、教学内容、基本要求及学时分配 1.随机事件及其概率(8学时) 理解随机事件的概念;了解样本空间的概念;掌握事件之间的关系和运算。理解概率的定义;掌握概率的基本性质,并能应用这些性质进行概率计算。理解条件概率的概念;掌握概率的加法公式、乘法公式;了解全概率公式、贝叶斯公式;理解事件的独立性概念。掌握应用事件独立性进行简单概率计算。理解伯努利试验;掌握二项分布的应用和计算。 2.随机变量及其分布(6学时) 理解随机变量的概念,理解随机变量分布函数的概念及性质,理解离散型随机变量的分布律及其性质,理解连续型随机变量的概率密度及其性质;掌握应用概率分布计算简单事件概率的方法,掌握二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布和应用,掌握求简单随机变量函数的概率分布的方法。 3.多维随机变量及其分布(7学时)

概率论与数理统计概率历史的介绍

一、概率定义的发展与分析 1.古典定义的历史脉络 古典定义中的“古典”表明了这种定义起源的古老,它源于赌博.博弈的形式多种多样,但是它们的前提是“公平”,即“机会均等”,而这正是古典定义适用的重要条件:同等可能.16世纪意大利数学家和赌博家卡尔丹(1501—1576)所说的“诚实的骰子”,即道明了这一点.在卡尔丹以后约三百年的时间里,帕斯卡、费马、伯努利等数学家都在古典概率的计算、公式推导和扩大应用等方面做了重要的工作.直到1812年,法国数学家拉普拉斯(1749—1827)在《概率的分析理论》中给出概率的古典定义:事件A的概率等于一次试验中有利于事件A的可能结果数与该事件中所有可能结果数之比. 2.古典定义的简单分析 古典定义通过简单明了的方式定义了事件的概率,并给出了简单可行的算法.它适用的条件有二:(1)可能结果总数有限;(2)每个结果的出现有同等可能.其中第(2)条尤其重要,它是古典概率思想产生的前提. 如何在更多和更复杂的情况下,体现出“同等可能”?伯努利家族成员做了这项工作,他们将排列组合的理论运用到了古典概率中.用排列(组合)体现同等可能的要求,就是将总数为P(n,r)的各种排列(或总数为C(n,r)的各种组合)看成是等可能的,通常用“随意取”来表达这个意思.即使如此,古典定义的方法能应用的范围仍然很窄,

而且还有数学上的问题. “应用性的狭窄性”促使雅各布?伯努利(1654—1705)“寻找另一条途径找到所期待的结果”,这就是他在研究古典概率时的另一重要成果:伯努利大数定律.这条定律告诉我们“频率具有稳定性”,所以可以“用频率估计概率”,而这也为以后概率的统计定义奠定了思想基础.“古典定义数学上的问题”在贝特朗(1822—1900)悖论中表现得淋漓尽致,它揭示出定义存在的矛盾与含糊之处,这导致了拉普拉斯的古典定义受到猛烈批评. 3.统计定义的历史脉络 概率的古典定义虽然简单直观,但是适用范围有限.正如雅各布?伯努利所说:“……这种方法仅适用于极罕见的现象.”因此,他通过观察来确定结果数目的比例,并且认为“即使是没受过教育和训练的人,凭天生的直觉,也会清楚地知道,可利用的有关观测的次数越多,发生错误的风险就越小”.虽然原理简单,但是其科学证明并不简单,在古典概型下,伯努利证实了这一点,即“当试验次数愈来愈大时,频率接近概率”. 事实上,这不仅对于古典概型适用,人们确信“从现实中观察的频率稳定性”的事实是一个普遍规律.1919年,德国数学家冯?米塞斯(1883—1953)在《概率论基础研究》一书中提出了概率的统计定义:在做大量重复试验时,随着试验次数的增加,某个事件出现的频率总是在一个固定数值的附近摆动,显示出一定的稳定性,把这个固定的数值定义为这一事件的概率.

概率论与数理统计必考大题解题索引

概率论与数理统计必考大题解题索引 编制:王健 审核: 题型一:古典概型:全概率公式和贝叶斯公式的应用。 【相关公式】 全概率公式: ()()()()()() n 1122S P()=|()||()() (|)() =()(|)()(|). i n n E S A E B A P A B P B P A B P B P A B P B P AB P B A P A P A P A B P B P A B P B +++= =+12设实验的样本空间为,为的事件,B ,B ,……,B 为的划分,且>0,则有: P ?…其中有:。特别地:当n 2时,有: 贝叶斯公式: ()()i 1 00(1,2,,),()(|)() (|)()(|)() =()(|)() (|)()(|)()(|)() i i i i n i i j E S A E A P B i n P B A P A B P B P B A P A P A B P B P AB P A B P B P B A P A P A B P B P A B P B =>>===== +∑12n 设实验的样本空间为。为的事件,B ,B ,……,B 为S 的一个划分,且P ,……则有:特别地: 当n 2时,有: 【相关例题】 1.三家工厂生产同一批产品,各工厂的产量分别占总产量的40%、25%、35%,其产品的不合格率依次为0.05、0.04、和0.02。现从出厂的产品中任取一件,求: (1)恰好取到不合格品的概率; (2)若已知取到的是不合格品,它是第二家工厂生产的概率。 解:设事件 表示:“取到的产品是不合格品”;事件i A 表示:“取到的产品是第i 家工 厂生产的”(i =123,,)。 则Ω== 3 1i i A ,且P A i ()>0,321A A A 、、两两互不相容,由全概率公式得 (1)∑=?=3 1 )|()()(i i i A A P A P A P 1000/37100 210035100410025100510040=?+?+?=

概率论与数理统计课程教学大纲

概率论与数理统计课程教学大纲 一、课程说明 (一)课程名称:概率论与数理统计 所属专业:物理学 课程性质:必修 学分:3 (二)课程简介、目标与任务; 《概率论与数理统计》是研究随机现象规律性的一门学科;它有着深刻的实际背景,在自然科学、社会科学、工程技术、军事和工农业生产等领域中有广泛的应用。通过本课程的学习,使学生掌握概率与数理统计的基本概念,并在一定程度上掌握概率论认识问题、解决问题的方法。同时这门课程的学习对培养学生的逻辑思维能力、分析解决问题能力也会起到一定的作用。 (三)先修课程要求,与先修课与后续相关课程之间的逻辑关系和内容衔接; 先修课程:高等数学。后续相关课程:统计物理。《概率论与数理统计》需要用到高等数学中的微积分、级数、极限等数学知识与计算方法。它又为统计物理、量子力学等课程提供了数学基础,起了重要作用。 (四)教材与主要参考书。 教材: 同济大学数学系编,工程数学–概率统计简明教程(第二版),高等教 育出版社,2012. 主要参考书: 1.浙江大学盛骤,谢式千,潘承毅编,概率论与数理统计(第四版), 高等教育出版社,2008. 2.J.L. Devore, Probability and Statistics(fifth ed.)概率论与数 理统计(第5版)影印版,高等教育出版社,2004. 二、课程内容与安排 第一章随机事件 1.1 样本空间和随机事件; 1.2 事件关系和运算。

第二章事件的概率 2.1概率的概念;2.2 古典概型;2.3几何概型;2.4 概率的公理化定义。第三章条件概率与事件的独立性 3.1 条件概率; 3.2 全概率公式; 3.3贝叶斯公式;3.4 事件的独立性; 3.5 伯努利试验和二项概率。 第四章随机变量及其分布 4.1 随机变量及分布函数;4.2离散型随机变量;4.3连续型随机变量。 第五章二维随机变量及其分布 5.1 二维随机变量及分布函数;5.2 二维离散型随机变量;5.3 二维连续随机变量;5.4 边缘分布; 5.5随机变量的独立性。 第六章随机变量的函数及其分布 6.1 一维随机变量的函数及其分布;6.2 多元随机变量的函数的分布。 第七章随机变量的数字特征 7.1数学期望与中位数; 7.2 方差和标准差; 7.3协方差和相关系数; *7.4大数律; 7.5中心极限定理。 第八章统计量和抽样分布 8.1统计与统计学;8.2统计量;8.3抽样分布。 第九章点估计

概率论与数理统计知识点总结(详细)

《概率论与数理统计》 第一章概率论的基本概念 (2) §2.样本空间、随机事件..................................... 2.. §4 等可能概型(古典概型)................................... 3.. §5.条件概率.............................................................. 4.. . §6.独立性.............................................................. 4.. . 第二章随机变量及其分布 (5) §1随机变量.............................................................. 5.. . §2 离散性随机变量及其分布律................................. 5..§3 随机变量的分布函数....................................... 6..§4 连续性随机变量及其概率密度............................... 6..§5 随机变量的函数的分布..................................... 7..第三章多维随机变量. (7) §1 二维随机变量............................................ 7...§2边缘分布................................................ 8...§3条件分布................................................ 8...§4 相互独立的随机变量....................................... 9..§5 两个随机变量的函数的分布................................. 9..第四章随机变量的数字特征.. (10)

概率论与数理统计知识点总结详细

概率论与数理统计知识 点总结详细 Document number:PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998

《概率论与数理统计》 第一章 概率论的基本概念 §2.样本空间、随机事件 1.事件间的关系 B A ?则称事件B 包含事件A ,指事件A 发生必然导致事件B 发生 B }x x x { ∈∈=?或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件,指当且仅当A ,B 中至少有一个发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ∈∈=?且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件,指当A ,B 同时发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ?∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件,指当且仅当A 发生、B 不发生时,事件B A —发生 φ=?B A ,则称事件A 与B 是互不相容的,或互斥的,指事件A 与事件B 不能同时发生,基本事件是两两互不相容的 且S =?B A φ=?B A ,则称事件A 与事件B 互为逆事件,又称事件A 与事件B 互为对立事件 2.运算规则 交换律A B B A A B B A ?=??=? 结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ?=???=?? 分配律 )()B (C A A C B A ???=??)( ))(()( C A B A C B A ??=?? 徳摩根律B A B A A B A ?=??=? B — §3.频率与概率 定义 在相同的条件下,进行了n 次试验,在这n 次试验中,事件A 发生的次数A n 称为事件A 发生的频数,比值n n A 称为事件A 发生的频率 概率:设E 是随机试验,S 是它的样本空间,对于E 的每一事件A 赋予一个实数,记为P (A ),称为事件的概率 1.概率)(A P 满足下列条件: (1)非负性:对于每一个事件A 1)(0≤≤A P (2)规范性:对于必然事件S 1)S (=P

概率论与数理统计试题与答案

概率论与数理统计试题 与答案 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

概率论与数理统计试题与答案(2012-2013-1) 概率统计模拟题一 一、填空题(本题满分18分,每题3分) 1、设,3.0)(,7.0)(=-=B A P A P 则)(AB P = 。 2、设随机变量p)B(3,~Y p),B(2,~X ,若9 5 )1(= ≥X p ,则=≥)1(Y p 。 3、设X 与Y 相互独立,1,2==DY DX ,则=+-)543(Y X D 。 4、设随机变量X 的方差为2,则根据契比雪夫不等式有≤≥}2EX -X {P 。 5、设)X ,,X ,(X n 21 为来自总体)10(2 χ的样本,则统计量∑==n 1 i i X Y 服从 分布。 6、设正态总体),(2σμN ,2σ未知,则μ的置信度为α-1的置信区间的长度 =L 。(按下侧分位数) 二、选择题(本题满分15分,每题3分) 1、 若A 与自身独立,则( ) (A)0)(=A P ; (B) 1)(=A P ;(C) 1)(0<

《概率论与数理统计》课程教学大纲

《概率论与数理统计》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程编号:450006 课程名称:概率论与数理统计 课程类别:公共基础课(必修) 学时学分:理论48学时/3学分 适用专业:计算机、自动化、经管各专业 开课学期:第一学期 先修课程:高等数学 后续课程: 执笔人: 审核人: 制(修)订时间:2015.9 二、课程性质与任务 概率论与数理统计是研究随机现象客观规律性的数学学科,是高等学校理、工、管理类本科各专业的一门重要的基础理论课。通过本课程的教学,应使学生掌握概率论与数理统计的基本概念,了解它的基本理论和方法,从而使学生初步掌握处理随机事件的基本思想和方法,培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。 三、课程教学基本要求 本课程以课堂讲授为主,致力于讲清楚基本的概率统计思想,使学生掌握基本的概率、统计计算方法。注意培养基本运算能力、分析问题和解决实际问题的能力。讲授中运用实例来说明本课程应用的广泛性和重要性。每节课布置适量的习题以巩固所学知识,使学生能够运用概率统计思想和方法解决一些实际问题。 四、课程教学内容及各教学环节要求 (一)概率论的基本概念

1、教学目的 理解随机现象、样本空间、随机事件、概率等概念,掌握事件的关系与运算,掌握古典概犁及其计算、条件概率的计算、全概率公式和贝叶斯公式的应用。 2、教学重点与难点 (1)教学重点 ① 概率、条件概率与独立性的概念; ② 加法公式;乘法公式;全概率公式;贝叶斯公式。 (2)教学难点 ① 古典概型的有关计算;② 全概率公式的应用; ③ 贝叶斯公式的应用。 3、教学方法 采用传统教学方式,以课堂讲授为主,课堂讨论、多媒体演示、课下辅导等为辅的教学方法。加强互动教学,学生对课程的某一学术问题通过检索资料、实际调查来提高自学能力和实践应用能力。 4、教学要求 (1)理解随机试验、样本空间、随机事件等基本概念;熟练掌握事件的关系及运算 (2)理解频率和概率定义;熟练掌握概率的基本性质 (3)理解等可能概型的定义性质;,会计算等可能概型的概率 (4)理解条件概率的定义;熟练掌握加法公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式(5)理解事件独立性概念,掌握应用独立性进行概率计算 (二)随机变量及其分布 1、教学目的 了解随机变量的概念;理解离散型随机变量的分布律和连续型随机变量的概率密度的概念及性质,会利用性质确定分布律和概率密度;理解分布函数的概念及性质,会利用此概念和性质确定分布函数,会利用概率分布计算有关事件的概率;掌握正态分布、均匀分布、指数分布、0-1分布、二项分布、泊松分布,会求简单的随机变量函数的分布 2、教学重点与难点 (1)教学重点 ① 随机变量及其概率分布的概念; ② 离散型随机变量分布律的求法;

(完整word版)概率论与数理统计教案(48课时)

《概率论与数理统计》课程教案 第一章 随机事件及其概率 一.本章的教学目标及基本要求 (1) 理解随机试验、样本空间、随机事件的概念; (2) 掌握随机事件之间的关系与运算,; (3) 掌握概率的基本性质以及简单的古典概率计算; 学会几何概率的计算; (4) 理解事件频率的概念,了解随机现象的统计规律性以及概率的统计定义。了解概 率的公理化定义。 (5) 理解条件概率、全概率公式、Bayes 公式及其意义。理解事件的独立性。 二.本章的教学内容及学时分配 第一节 随机事件及事件之间的关系 第二节 频率与概率 2学时 第三节 等可能概型(古典概型) 2 学时 第四节 条件概率 第五节 事件的独立性 2 学时 三.本章教学内容的重点和难点 1) 随机事件及随机事件之间的关系; 2) 古典概型及概率计算; 3)概率的性质; 4)条件概率,全概率公式和Bayes 公式 5)独立性、n 重伯努利试验和伯努利定理 四.教学过程中应注意的问题 1) 使学生能正确地描述随机试验的样本空间和各种随机事件; 2) 注意让学生理解事件,,,,,A B A B A B A B AB A ???-=Φ…的具体含义,理解 事件的互斥关系; 3) 让学生掌握事件之间的运算法则和德莫根定律; 4) 古典概率计算中,为了计算样本点总数和事件的有利场合数,经常要用到排列和组 合,复习排列、组合原理; 5) 讲清楚抽样的两种方式——有放回和无放回; 五.思考题和习题 思考题:1. 集合的并运算?和差运算-是否存在消去律?

2. 怎样理解互斥事件和逆事件? 3. 古典概率的计算与几何概率的计算有哪些不同点?哪些相同点? 习题: 第二章 随机变量及其分布 一.本章的教学目标及基本要求 (1) 理解随机变量的概念,理解随机变量分布函数的概念及性质, 理解离散型和连续 型随机变量的概率分布及其性质,会运用概率分布计算各种随机事件的概率; (2) 熟记两点分布、二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布的分布律 或密度函数及性质; 二.本章的教学内容及学时分配 第一节 随机变量 第二节 第二节 离散型随机变量及其分布 离散随机变量及分布律、分布律的特征 第三节 常用的离散型随机变量 常见分布(0-1分布、二项分布、泊松分布) 2学时 第四节 随机变量的分布函数 分布函数的定义和基本性质,公式 第五节 连续型随机变量及其分布 连续随机变量及密度函数、密度函数的性质 2学时 第六节 常用的连续型随机变量 常见分布(均匀分布、指数分布、正态分布)及概率计算 2学时 三.本章教学内容的重点和难点 a) 随机变量的定义、分布函数及性质; b) 离散型、连续型随机变量及其分布律或密度函数,如何用分布律或密度函数求任何 事件的概率; c) 六个常见分布(二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布); 四.教学过程中应注意的问题 a) 注意分布函数(){}F x P X x =<的特殊值及左连续性概念的理解; b) 构成离散随机变量X 的分布律的条件,它与分布函数()F x 之间的关系; c) 构成连续随机变量X 的密度函数的条件,它与分布函数()F x 之间的关系; d) 连续型随机变量的分布函数()F x 关于x 处处连续,且()0P X x ==,其中x 为任

概率论与数理统计教学大纲

《概率论与数理统计》教学大纲 一、内容简介 《概率论与数理统计》是从数量侧面研究随机现象规律性的数学理论,其理论与方法已广泛应用于工业、农业、军事和科学技术中。主要包括:随机事件和概率,一维和多维随机变量及其分布,随机变量的数字特征,大数定律与中心极限定理,参数估计,假设检验等内容。 二、本课程的目的和任务 本课程是理工学科和社会学科部分专业的基础课程。课程内容侧重于讲解概率论与数理统计的基本理论与方法,同时在教学中结合各专业的特点介绍性地给出在科研、生产、社会等各领域中的具体应用。课程的任务在于使学生建立随机现象的基本概念和描述方法,掌握运用概率论和统计学原理对自然和人类社会的现象进行观察、描述和预言的方法和能力。为学生树立基本的概率论和统计思维素养,以及进一步在相关方向深造,打下基础。 三、本课程与其它课程的关系 学生在进入本课程学习之前,应学过:高等数学、线性代数。这些课程的学习,为本课程提供了必需的数学基础知识。本课程学习结束后,学生可具备进一步学习相关课程的理论基础,同时由于概率论与数理统计的理论与方法向各基础学科、工程学科的广泛渗透,与其他学科相结

合发展成不少边缘学科,所以它是许多新的重要学科的基础,学生应对本课程予以足够的重视。 四、本课程的基本要求 概率论与数理统计是一个有特色的数学分支,有自己独特的概念和方法,内容丰富,结果深刻。通过对本课程的学习,学生应该建立用概率和统计的语言对随机现象进行描述的基本概念,熟练掌握概率论与数理统计中的基本理论和分析方法,能熟练运用基本原理解决某些实际问题。具体要求如下: (一)随机事件和概率 1、理解随机事件的概念,了解样本空间的概念,掌握事件之间的关系和 运算。 2、理解概率的定义,掌握概率的基本性质,并能应用这些性质进行概率 计算。 3、理解条件概率的概念,掌握概率的加法公式、乘法公式、全概率公 式、贝叶斯公式,并能应用这些公式进行概率计算。 4、理解事件的独立性概念,掌握应用事件独立性进行概率计算。 5、掌握伯努利概型及其计算。 (二)随机变量及其概率分布 1、理解随机变量的概念 2、理解随机变量分布函数的概念及性质,理解离散型随机变量的分布律 及其性质,理解连续型随机变量的概率密度及其性质,会应用概率分

概率论与数理统计浙大版概述

§3.2 二维 r.v.的条件分布 ,2,1,,),(====j i p y Y x X P ij j i 设二维离散型 r.v. ( X ,Y )的分布 若 )(1>===∑∞ =?j ij i i p x X P p 则称 ? = ===i ij i j i p p x X P y Y x X P )(),(为在 X = x i 的条件下, Y 的条件分布律 ,2,1=j ) (i j x X y Y P ===记作 二维离散 r.v.的条件分布律

若 , 0)(1 >===∑∞ =?i ij j j p y Y P p 则称 j ij j j i p p y Y P y Y x X P ?====)(),(为在 Y = y j 的条件下X 的条件分布律 ,2,1=i ) (j i y Y x X P ===记作 类似乘法公式 ) ()(),(i j i j i x X y Y P x X P y Y x X P ======) ()(j i j y Y x X P y Y P ====或 ,2,1,=j i

类似于全概率公式 ) ,()(1 1∑∑∞ =∞======j j i j ij i y Y x X P p x X P ) ()(1 j j j i y Y P y Y x X P ====∑∞ = ,2,1=i ) ,()(1 1∑∑∞ =∞======i j i i ij j y Y x X P p y Y P ) ()(1i i i j x X P x X y Y P ====∑∞ = ,2,1=j

例1把三个球等可能地放入编号为 1, 2, 3 的三个盒子中, 每盒可容球数无限. 记X 为落入 1 号盒的球数, Y 为落入 2 号盒的球数,求 (1) 在Y = 0 的条件下,X 的分布律; (2) 在X = 2 的条件下,Y 的分布律.

概率论与数理统计考试试卷与答案

0506 一.填空题(每空题2分,共计60 分) 1、A、B 是两个随机事件,已知p(A) 0.4,P(B) 0.5,p(AB) 0.3 ,则p(A B) 0.6 , p(A -B) 0.1 ,P(A B)= 0.4 , p(A B) 0.6。 2、一个袋子中有大小相同的红球6只、黑球4只。(1)从中不放回地任取2 只,则第一次、第二次取红色球的概率为:1/3 。(2)若有放回地任取 2 只,则第一次、第二次取红色球的概率为:9/25 。( 3)若第一次取一只球观查球颜色后,追加一只与其颜色相同的球一并放入袋中后,再取第二只,则第一次、第二次取红色球的概率为:21/55 。 3、设随机变量X 服从B(2,0.5)的二项分布,则p X 1 0.75, Y 服从二项分 布B(98, 0.5), X 与Y 相互独立, 则X+Y 服从B(100,0.5),E(X+Y)= 50 , 方差D(X+Y)= 25 。 4、甲、乙两个工厂生产同一种零件,设甲厂、乙厂的次品率分别为0.1、 0.15.现从由甲厂、乙厂的产品分别占60%、40%的一批产品中随机抽取 一件。 ( 1)抽到次品的概率为:0.12 。 2)若发现该件是次品,则该次品为甲厂生产的概率为:0.5 6、若随机变量X ~N(2,4)且(1) 0.8413 ,(2) 0.9772 ,则P{ 2 X 4} 0.815 , Y 2X 1,则Y ~ N( 5 ,16 )。

7、随机变量X、Y 的数学期望E(X)= -1,E(Y)=2, 方差D(X)=1 ,D(Y)=2, 且 X、Y 相互独立,则:E(2X Y) - 4 ,D(2X Y) 6 。 8、设D(X) 25 ,D( Y) 1,Cov( X ,Y) 2,则D(X Y) 30 9、设X1, , X 26是总体N (8,16)的容量为26 的样本,X 为样本均值,S2为样本方 差。则:X~N(8 ,8/13 ),25S2 ~ 2(25),X 8 ~ t(25)。 16 s/ 25 10、假设检验时,易犯两类错误,第一类错误是:”弃真” ,即H0 为真时拒绝H0, 第二类错误是:“取伪”错误。一般情况下,要减少一类错误的概率,必然增大另一类错误的概率。如果只对犯第一类错误的概率加以控制,使之

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