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1、概率论与数理统计课程总结 （第二十四讲）,第一章主要内容及要求：,1）熟练掌握事件的关系与运算法则：包含、交、并、差、互不相容、对立等关系和德摩根定律.会用事件的关系表示随机事件.,退 出,前一页,后一页,目 录,2）掌握概率的定义及性质，会求常用的古典概型中的 概率；,退 出,前一页,后一页,目 录,3）熟练运用条件概率的定义，乘法公式，全概公式，事件的独立性及性质求概率.,退 出,前一页,后一页,目 录,（7）若随机事件 A 与 B 相互独立，则,也相互独立.,（8）若 是相互独立的事件，则,（6）,退 出,前一页,后一页,目 录,第二章主要内容及要求：,1）掌握随机变量分布函数的定义及性
2、质:,F (x) 是一个单调不减右连续的函数；,退 出,前一页,后一页,目 录,2）掌握离散型随机变量分布率的定义和性质，会 求离散型随机变量的分布率；,退 出,前一页,后一页,目 录,3）会求离散型随机变量的分布函数；,退 出,前一页,后一页,目 录,4）掌握连续型随机变量概率密度的性质：会确定密 度函数中的未知参数，掌握分布函数与概率密度的 关系，会运用概率密度求连续型随机变量取值落在 实轴某一区间上的概率.,退 出,前一页,后一页,目 录,5）理解贝努里试验，掌握两点分布及其概率背景； X B ( 1, p ),7）掌握泊松分布；,6）掌握二项分布的概率背景，即会把实际问题中服从二项分布
3、的随机变量构设出来，运用有关公式求概率. 若 X 表示n重贝努里试验中成功出现的次数， 则 X B ( n , p ),退 出,前一页,后一页,目 录,8）掌握均匀分布: X U a , b,9）掌握指数分布:,退 出,前一页,后一页,目 录,10）掌握正态分布及其性质：理解一般正态分布函 数与标准正态分布函数的关系，会查表求概率，正 态变量的线性变换仍然是正态变量.,退 出,前一页,后一页,目 录,退 出,前一页,后一页,目 录,11）会运用定理及先求分布函数法求随机变量变量函数的分布.,退 出,前一页,后一页,目 录,第三章主要内容及要求：,1）掌握二维离散型随机变量分布率的定义；会求二维
4、离散型随机变量的分布率； 2）掌握二维连续型随机变量概率密度的性质：会运用概率密度求二维连续型随机变量取值落在平面某一区域上的概率.,退 出,前一页,后一页,目 录,3）掌握二维均匀分布的定义及性质；,4）会求边缘分布率和边缘概率密度；,退 出,前一页,后一页,目 录,5）掌握随机变量独立性的充分必要条件:,退 出,前一页,后一页,目 录,6）会求二维随机变量函数的分布：,（1）一般情形,（2）和的分布,退 出,前一页,后一页,目 录,（3）商的分布,（4）极值分布,退 出,前一页,后一页,目 录,7）掌握正态分布的性质：,退 出,前一页,后一页,目 录,第四章主要内容及要求：,1）熟练掌握期
5、望定义和性质；,退 出,前一页,后一页,目 录,2）会求随机变量函数的数学期望；,设 Y =g( X ), g( x ) 是连续函数，,退 出,前一页,后一页,目 录,3）熟练掌握方差的定义和性质；,4）掌握契比雪夫不等式,退 出,前一页,后一页,目 录,6）掌握协方差和相关系数的定义，不相关的定义及独立与不相关的关系；,COV( X, Y ) = E( X EX )( Y-EY ) = E XY EX EY,称 X,Y 不相关。,若X，Y 独立，则 X , Y 不相关.(反之，不然）,5）熟记两点分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布的期望值和方差值.,退 出,前一页,后一页
6、,目 录,1）掌握大数定律的定义；,第五章主要内容及要求：,2）掌握辛钦、贝努里、契比雪夫大数定律；,退 出,前一页,后一页,目 录,2）掌握独立同分布的中心极限定理和德莫佛-拉普拉斯定理；并会用这两个定理求概率；,退 出,前一页,后一页,目 录,第六章主要内容及要求：,1）掌握统计量的概念，会判断哪些样本的函数是统计量；,2）掌握正态总体的样本均值和样本方差的定义及其分布；,退 出,前一页,后一页,目 录,第七章主要内容及要求：,要会熟练运用矩法和极大似然法求估计量.,矩法求估计量的步骤：,退 出,前一页,后一页,目 录,极大似然法求估计量的步骤：(一般情况下),退 出,前一页,后一页,目 录,