概率论概念、公式整理(共9页).doc

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第1章 随机事件及其概率
（1）排列组，如果满足两两独立的条件，
P(AB)=P(A)P(B)；P(BC)=P(B)P(C)；P(CA)=P(C)P(A)
并且同时满足P(ABC)=P(A)P(B)P(C)
那么A、B、C相互独立。
对于n个事件类似。
（14）伯努利概型
我们作了次试验，且满足
每次试验只有两种可能结果，发生或不发生；
次试验是重复进行的，即发生的概率每次均一样；
每次试验是独立的，即每次试验发生与否与其他次试验发生与否是互不影响的。
这种试验称为伯努利概型，或称为重伯努利试验。
第二章 随机变量及其分布
（1）离散型随机变量的分布律
设离散型随机变量的可能取值为Xk(k=1,2,…)且取各个值的概率，即事件(X=Xk)的概率为
P(X=xk)=pk，k=1,2,…，
则称上式为离散型随机变量的概率分布或分布律。有时也用分布列的形式给出：
。
显然分布律应满足下列条件：
（1），， （2）。
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（2）连续型随机变量的概率密度
设是随机变量的分布函数，若存在非负函数，对任意实数，有
，
则称为连续型随机变量。称为的概率密度函数或密度函数，简称概率密度。
密度函数具有下面2个性质：
1° 。
2° 。
（4）分布函数
设为随机变量，是任意实数，则函数
称为随机变量X的分布函数，本质上是一个累积函数。
可以得到X落入区间的概率。分布函数表示随机变量落入区间（– ∞，x]内的概率。
分布函数具有如下性质：
1° ；
2° 是单调不减的函数，即时，有 ；
3° ， ；
对于离散型随机变量，；
对于连续型随机变量， 。
（5）六大分布
0-1分布
P(X=1)=p, P(X=0)=q
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二项分布
在重贝努里试验中，设事件发生的概率为。事件发生的次数是随机变量，设为，则可能取值为。
， 其中，
则称随机变量服从参数为，的二项分布。记为。
当时，，，这就是（0-1）分布，所以（0-1）分布是二项分布的特例。
泊松分布
设随机变量的分布律为
，，，
则称随机变量服从参数为的泊松分布，记为.
均匀分布
设随机变量的值只落在[a，b]内，其密度函数在[a，b]上为常数，即
 
a≤x≤b
其他，
则称随机变量在[a，b]上服从均匀分布，记为X~U(a，b)。
分布函数为
 
a≤x≤b
0， x<a，