概率论与数理统计期末复习

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  概率论与数理统计 第一章 概率论的基本概念

  1.1.1 前言 1.研究对象： 确定性现象：必然发生或不发生 随机现象：个别试验结果呈现不确定性，大量试验结果呈现统计规律性 2.概率论与数理统计： ​ 该学科是研究和揭示随机现象统计规律性的学科。 1.1.2 随机试验 1.定义： 可以在相同条件下重复进行； 每次试验的结果可

  2024年03月20日

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  【概率论和数理统计-基本概念】

  自然界的 现象 分为两类，一类是 确定现象 ，如正负电荷的吸引；一类是 随机现象 ，如抛硬币出现正负。 研究后发现，随机现象也有 统计规律性 。 随机试验 随机现象（通过随机试验，来研究随机现象。） 样本空间 样本点 随机事件（特定情况下，样本空间的一个子集。

  2024年02月03日

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  《概率论与数理统计》学习笔记

  重温《概率论与数理统计》进行查漏补缺，并对其中的概念公式等内容进行总结，以便日后回顾。 目录 第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章  多维随机变量及其分布 第四章  随机变量的数字特征 第五章  大数定律及中心极限定理 第六章  样本及抽样

  2024年02月03日

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  概率论与数理统计：第一章:随机事件及其概率

  ①古典概型求概率 ②几何概型求概率 ③七大公式求概率 ④独立性 (1)随机试验、随机事件、样本空间 1. 随机试验 E 2. 随机事件 A、B、C ① 必然事件 Ω ： P ( Ω ) = 1 P(Ω)=1 P ( Ω ) = 1 ② 不可能事件 Ø ： P ( Ø ) = 0 P(Ø)=0 P ( Ø ) = 0 3.样本空间 ① 样本点 ω = 基本事件 ② 样本空间

  2024年02月14日

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  概率论：数理统计基本概念——三大分布

  首先是X分布：    n=1的时候，f(y)就是正态分布平方的密度函数，这个可以用y=g(x)的密度函数计算方法来计算。 自由度是什么？： 很显然，几个X加起来，也就是自由度加起来：     接下来是t型分布：   这个T型分布建立在X型分布和标准正态分布上。   最后是F分布：    这

  2024年02月11日

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  概率论与数理统计思维导图

  2024年02月11日

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  概率论与数理统计常用公式大全

  A − B = A − A B = A B ‾ B = A ‾    ⟺    A B = ∅    且 A ∪ B = Ω ( 1 ) 吸 收 律    若 A ⊂ B , 则 A ∪ B = B , A B = A ( 2 ) 交 换 律    A ∪ B = B ∪ A , A B = B A ( 3 ) 结 合 律    ( A ∪ B ) ∪ C = A ∪ ( B ∪ C ) , ( A B ) C = A ( B C ) ( 4 ) 分 配 律    A ( B ∪ C ) = A B ∪ A C , A ∪ B C = ( A ∪

  2024年02月11日

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  概率论与数理统计基础知识

  本博客为《概率论与数理统计－－茆诗松（第二版）》阅读笔记，记录下来，以便自用。 连乘符号： ；总和符号： ；正比于： ∝ ；“任意”符号：∀；“存在”符号：∃； 随机现象所有基本结果的全体称为这个随机现象的基本空间。常用Ω={w}表示,其中元素w就是基本结果

  2024年02月09日

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  概率论与数理统计---随机变量的分布

  随机变量 随机变量就是随机事件的数值体现。 例如投色子记录色子的点数，记录的点数其实就是一个随机变量，他是这个点数出现的数值体现。 注意： 随机变量X = X(e) , 是一个单实值函数，每个随机事件的结果只能对应一个随机变量。 X(e)体现的是对随机事件的描述，本质

  2024年02月13日

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  概率论与数理统计发展历史简介

  概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释，但概率论通过一组公理来表达该概念，以严格的数学方式对待该概念。通常，这些公理用概率空间形式化概率，将取值在 0 到 1 之间的度量（称为概率度量）分配给称为样本空间的一组结果。样本空间的任何指定

  2024年02月10日

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