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内容举例: 第七章 随机变量及其分布 知识点1 条件概率与乘法公式 (1)条件概率:条件概率:设 A ,B 为两个随机事件,且 P(A)>0 ,我们称 P(B│A)=P(AB)/P(A) 为在事件 A 发生的条件下,事件 B 发生的条件概率,简称条件概率。 (2)乘法公式:对任意两个事件 A 与 B ,若 P(A)>0 ,则 P(AB)=P(B│A)P(A) 我们称上式为概率的乘法公式。 知识点2 全概率公式与贝叶斯公式 (1)全概率公式:设 A_1 ,A_2 ,…,A_n 是一组两两互斥的事件,A_1∪A_2∪…∪A_n=Ω ,且 P(A_i )>0 ,i=1,2,…,n ,则对任意的事件 B⊆Ω ,有 P(B)=∑_(i=1)^n▒〖P(A_i )P(B│A_i ) 〗 我们称上面的公式为全概率公式。 (2)贝叶斯公式:设 A_1 ,A_2 ,…,A_n 是一组两两互斥的事件,A_1∪A_2∪…∪A_n=Ω ,且 P(A_i )>0 ,i=1,2,…,n ,则对任意的事件 B⊆Ω ,P(B)>0 ,有 P(A_i│B)=(P(A_i )P(B│A_i ))/P(B) =(P(A_i )P(B│A_i ))/(∑_(k=1)^n▒〖P(A_k )P(B│A_k ) 〗) ,i=1,2,…,n 我们称上面的公式为贝叶斯公式。 知识点3 离散型随机变量 (1)随机变量:对于随机试验样本空间 Ω 中的每个样本点 ω ,都有唯一的实数 X(ω) 与之对应,我们称 X 为随机变量。 (2)离散型随机变量:可能取值为有限个或可以一一列举的随机变量,我们称为离散型随机变量。 (3)两点分布::离散型随机变量 X 的分布列如下表所示。 X 0 1 P 1-p p 我们称 X 服从两点分布或0-1分布。 知识点4 离散型随机变量的数字特征 (1)分布列:设离散型随机变量 X 的可能取值为 x_1,x_2,…,x_n ,我们称 X 取每一个值 x 的概率 P(X=xi)=p ,i=1,2,…,n 为 X 的概率分布列,简称分布列。 (2)数学期望:若离散型随机变量 X 的分布列如下表所示, X x_1 x_2 … x_n P p_1 p_2 … p_n 则称 E(x)=x_1 p_1+x_2 p_2+⋯+x_n p_n=∑_(i=1)^n▒〖x_i p_i 〗 为随机变量 X 的均值或数学期望,数学期望简称期望。 (3)方差、标准差:我们称 D(X)=(x_1-E(X))^2 p_1+(x_2-E(X))^2 p_2+⋯+(x_n-E(X))^2 p_n =∑_(i=1)^n▒〖(x_i-E(X))^2 p_i 〗 为随机变量 X 的方差,有时也记为 Var(X),并称 √(D(X) ) 为随机变量 X 的标准差,记为 σ(X) 。 知识点5 二项分布与超几何分布 (1)伯努利试验:我们把只包含两个可能结果的试验叫做伯努利试验。我们将一个伯努利试验独立地重复进行 n 次所组成的随机试验称为“n 重伯努利试验”。 (2)二项分布:在 n 重伯努利试验中,设每次试验中事件 A 发生的概率为 p(0<p<1) ,用 X 表示事件 A 发生的次数,则 X 的分布列为 P(x=k)=C_n^k p^k (1-p)^(n-k) ,k=0,1,2,…,n 如果随机变量 X 的分布列具有上式的形式,则称随机变量 X 服从二项分布,记作 X~B(n,p) 。 (3)超几何分布:假设一批产品共有 N 件,其中有 M 件次品.从 N 件产品中随机抽取 n 件(不放回),用 X 表示抽取的 n 件产品中的次品数,则 X 的分布列为 P(X=k)=(C_M^k C_(N-M)^(n-k))/(C_N^n ) ,k=m,m+1,m+2,…,r 其中 n,N,M∈N^* ,M≤N ,n≤N ,m=max{0,n-N+M} ,r=min{n,M} 。如果随机变量 X 的分布列具有上式的形式,那么称随机变量 X 服从超几何分布。
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