概率统计和随机过程课件总复习

《概率统计和随机过程课件总复习》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、复习提纲1期末不考内容第四章第三节中Z=max(X,Y),或min(X,Y)其中(X,Y)连续型随机变量，求Z的分布，X,Y不独立时，不要求。独立时要求掌握.第七章分布，F分布，t分布密度不要求第八章第五节，(二元正态均值差，方差比的区间估计)第五章第五节第十二章第五节第十三章第三节第九章第三、四节，(二元正态均值差，方差比的检验，总体分布的检验)3第一章随机事件的概率随机事件与样本空间概率的定义与性质条件概率与乘法公式全概率公式与贝叶斯公式事件的独立性4基本要求1理解随机事件和样本空间的概念，掌握事件之间的关系与运算2理解并熟练掌握

2、概率的古典定义，会做计算3了解几何概率，了解概率的统计定义，公理化定义4熟练掌握概率的基本性质，会用于计算理解并掌握条件概率的定义，掌握乘法公式，全概率公式与贝叶斯公式7理解并会运用事件独立性的概念5重点：概率的概念，古典概率，加法公式，乘法公式，全概率公式，Bayes公式6第二章随机变量及其分布随机变量随机变量的分布函数离散性随机变量及其概率分布两点分布，二项分布，泊松分布连续型随机变量及其概率密度均匀分布，指数分布，正态分布7理解并熟练掌握分布函数，分布律，概率密度等概念及其性质，掌握分布函数与分布律，分布函数与密度的关系。掌握两

3、点分布，二项分布，泊松分布，均匀分布，指数分布，熟练掌握正态分布，查正态分布表。基本要求8重点随机变量及其分布函数，分布律，概率密度，两点分布，二项分布，泊松分布，均匀分布，指数分布，正态分布。9第三章二维随机变量联合分布边沿分布函数，边沿分布律，边沿密度条件分布律，条件概率密度相互独立的随机变量10基本要求掌握联合分布函数，联合分布律，联合概率密度的概念和性质掌握边沿分布的的概念及其与联合分布的关系掌握条件分布律，条件概率密度的概念和计算理解并运用随机变量独立性的概念11重点联合分布与边沿分布的关系，独立性随机变量12第四章随机变量

4、的函数的分布离散性随机变量的分布连续型随机变量的函数,的分布；基本要求1掌握随机变量的函数的分布的求解，2.X,Y独立时，的分布函数，概率密度的求法3了解正态随机变量的线性函数仍服从正态分布，掌握正态随机变量标准化方法重点离散型，连续型随机变量的函数的分布；两个独立随机变量的函数的分布:如min(x,y),max(x,y)等15定理1计算fZ(z)的方法:先构造一个新的二维随机变量(Z,U),它们是(X,Y)的函数，而Z=g(X,Y)比如Z=aX+bY+c等求(Z,U)的联合密度函数f(z,u)求边缘密度fZ(z)二维随机变量函数z=

5、g(x,y)的密度17第五章随机变量的数字特征数学期望，方差，常用随机变量的数学期望和方差；协方差和相关系数；矩，协方差矩阵18基本要求熟练掌握数学期望，方差的定义和性质，会计算随机变量及其函数的数学期望，方差。掌握常用分布各参数与数字特征的关系掌握协方差和相关系数的定义，会判别两个随机变量的相关性。对于矩的一般概念和协方差有所了解19重点数学期望，方差，协方差，相关系数及它们的性质20第六章大数定理和中心极限定理契比雪夫不等式；大数定理中心极限定理21基本要求掌握契比雪夫不等式了解契比雪夫大数定理，理解独立同分布的契比雪夫定理的意义

6、了解独立同分布的中心极限定理和德莫夫—拉普拉斯定理22重点契比雪夫不等式；以概率收敛的定义独立同分布的契比雪夫定理，贝努里大数定理23第七章统计量及其分布总体和样本样本矩和统计量统计量的分布(正态总体样本的线性函数的分布，分布，t分布，F分布)基本要求熟练掌握正态总体样本的线性函数的分布；熟练掌握分布，t分布，F分布的定义和性质，会查表。了解总体，个体，样本，统计量，顺序统计量概念，了解样本分布函数熟练掌握样本均值，样本方差重点正态总体样本的线性函数的分布；分布，,t分布，F分布的定义第八章参数估计参数的点估计点估计量的优良性置信区间

7、一个正态总体均值和方差的区间估计两个正态总体均值差和方差比的区间估计（不考）27基本要求理解点估计的概念，熟练掌握矩法、极大似然估计法掌握无偏估计、一致估计，了解最小方差无偏估计理解区间估计的概念，掌握置信区间、置信度、置信限、单侧置信限等概念熟练掌握一个正态总体均值和方差的区间估计28重点矩估计，极大似然估计，无偏估计一个正态总体均值和方差的区间估计29第九章假设检验假设检验问题：一个正态总体均值和方差的假设检验二个正态总体均值差、方差比的假设检验（不考）30基本要求理解假设检验的基础思想，掌握假设检验(双边检验、右边检验、左边检验

8、)的方法掌握一个正态总体均值和方差的假设检验了解二个正态总体均值差、方差比的假设检验（不考）31重点假设检验的思想一个正态总体均值和方差的假设检验32第十一章随机过程基本概念随机过程的定义及分类随机过程的概率分布随机过程