(浙大第四版)概率论与数理统计知识点总结
第1章 随机事件及其概率
nPm?（1）排列组合公式 nCm?m! 从m个人中挑出n个人进行排列的可能数 (m?n)!m! 从m个人中挑出n个人进行组合的可能数 n!(m?n)!（2）加法和乘法原理 （3）一些常见排列 （4）随机试验和随机事件 （5）基本事件、样本空间和事件 （6）事件的关系与运算 加法原理（两种方法均能完成此事）：m+n 某件事由两种方法来完成，第一种方法可由m种方法完成，第二种方法可由n种方法来完成，则这件事可由m+n 种方法来完成。 乘法原理（两个步骤分别不能完成这件事）：m×n 某件事由两个步骤来完成，第一个步骤可由m种方法完成，第二个步骤可由n 种方法来完成，则这件事可由m×n 种方法来完成。 重复排列和非重复排列（有序） 对立事件（至少有一个） 顺序问题 如果一个试验在相同条件下可以重复进行，而每次试验的可能结果不止一个，但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果，则称这种试验为随机试验。 试验的可能结果称为随机事件。 在一个试验下，不管事件有多少个，总可以从其中找出这样一组事件，它具有如下性质： ①每进行一次试验，必须发生且只能发生这一组中的一个事件； ②任何事件，都是由这一组中的部分事件组成的。 这样一组事件中的每一个事件称为基本事件，用?来表示。 基本事件的全体，称为试验的样本空间，用?表示。 一个事件就是由?中的部分点（基本事件?）组成的集合。通常用大写字母A，B，C，…表示事件，它们是?的子集。 ?为必然事件，?为不可能事件。 不可能事件（?）的概率为零，而概率为零的事件不一定是不可能事件；同理，必然事件（Ω）的概率为1，而概率为1的事件也不一定是必然事件。 ①关系： 如果事件A的组成部分也是事件B的组成部分，（A发生必有事件B发生）：A?B 如果同时有A?B，B?A，则称事件A与事件B等价，或称A等于B：A=B。 A、B中至少有一个发生的事件：A?B，或者A+B。 属于A而不属于B的部分所构成的事件，称为A与B的差，记为A-B，也可表示为A-AB或者AB，它表示A发生而B不发生的事件。 1
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A、B同时发生：A?B，或者AB。A?B=?，则表示A与B不可能同时发生，称事件A与事件B互不相容或者互斥。基本事件是互不相容的。 ?-A称为事件A的逆事件，或称A的对立事件，记为A。它表示A不发生的事件。互斥未必对立。 ②运算： 结合率：A(BC)=(AB)C A∪(B∪C)=(A∪B)∪C 分配率：(AB)∪C=(A∪C)∩(B∪C) (A∪B)∩C=(AC)∪(BC) 德摩根率：i?1??Ai??Aii?1 ?A?B?A?B，A?B?A?B 设?为样本空间，A为事件，对每一个事件A都有一个实数P(A)，若满足下列三个条件： 1° 0≤P(A)≤1， 2° P(Ω) =1 （7）概率3° 对于两两互不相容的事件A1，A2，…有 的公理化????定义 P???Ai????P(Ai)?i?1?i?1 常称为可列（完全）可加性。 则称P(A)为事件A的概率。 1° ????1,?2??n?， 1。 n设任一事件A，它是由?1,?2??m组成的，则有 P(A)=?(?1)?(?2)???(?m)? =P(?1)?P(?2)???P(?m) 2° P(?1)?P(?2)??P(?n)?（8）古典概型 ?mA所包含的基本事件数? 基本事件总数n若随机试验的结果为无限不可数并且每个结果出现的可能性均匀，同时样本空间中的每一个基本事件可以使用一个有界区域来描述，（9）几何则称此随机试验为几何概型。对任一事件A， 概型 L(A)P(A)?。其中L为几何度量（长度、面积、体积）。 L(?)（10）加P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB) 法公式 当P(AB)＝0时，P(A+B)=P(A)+P(B) P(A-B)=P(A)-P(AB) （11）减当B?A时，P(A-B)=P(A)-P(B) 法公式 当A=Ω时，P(B)=1- P(B) 1
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P(AB)为事件A发生条P(A)P(AB)（12）条件下，事件B发生的条件概率，记为P(B/A)?。 件概率 P(A)条件概率是概率的一种，所有概率的性质都适合于条件概率。 例如P(Ω/B)=1?P(B/A)=1-P(B/A) 乘法公式：P(AB)?P(A)P(B/A) （13）乘更一般地，对事件A1，A2，…An，若P(A1A2…An-1)>0，则有 P(A1A2…An)?P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2)……P(An|A1A2…法公式 An?1)。 定义 设A、B是两个事件，且P(A)>0，则称①两个事件的独立性 设事件A、B满足P(AB)?P(A)P(B)，则称事件A、B是相互独立的。 若事件A、B相互独立，且P(A)?0，则有 P(B|A)?P(AB)P(A)P(B)??P(B)P(A)P(A) 若事件A、B相互独立，则可得到A与B、A与B、A与B也都（14）独相互独立。 立性 必然事件?和不可能事件?与任何事件都相互独立。 ?与任何事件都互斥。 ②多个事件的独立性 设ABC是三个事件，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。 设事件B1,B2,?,Bn满足 1°B1,B2,?,Bn两两互不相容，P(Bi)?0(i?1,2,?,n)， n（15）全A??Bi概公式 i?12°， （分类讨论的 则有 P(A)?P(B1)P(A|B1)?P(B2)P(A|B2)???P(Bn)P(A|Bn)。 （16）贝叶斯公式 设事件B1，B2，…，Bn及A满足 1° B1，B2，…，Bn两两互不相容，P(Bi)>0，i?1，2，…，n， 2° 则 A??Bii?1n，P(A)?0，（已经知道结果 求原因 1
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P(Bi/A)?P(Bi)P(A/Bi)?P(B)P(A/B)jjj?1n，i=1，2，…n。 此公式即为贝叶斯公式。 P(Bi)，（i?1，2，…，n），通常叫先验概率。P(Bi/A)，（i?1，2，…，n），通常称为后验概率。贝叶斯公式反映了“因果”的概率规律，并作出了“由果朔因”的推断。 我们作了n次试验，且满足 ? 每次试验只有两种可能结果，A发生或A不发生； ? n次试验是重复进行的，即A发生的概率每次均一样； ? 每次试验是独立的，即每次试验A发生与否与其他次试验A发生与否是互不影响的。 （17）伯这种试验称为伯努利概型，或称为n重伯努利试验。 努利概型 用p表示每次试验A发生的概率，则A发生的概率为1?p?q，用Pn(k)表示n重伯努利试验中A出现k(0?k?n)次的概率， Pn(k)?Cnpkqn?k，k?0,1,2,?,n。 k（1）离散型随机变量的分布律 第二章 随机变量及其分布 设离散型随机变量X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X的概率分布或分布律。有时也用分布列的形式给出： Xx1,x2,?,xk,?|P(X?xk)p1,p2,?,pk,?。 显然分布律应满足下列条件： （1）pk?0，k?1,2,?， （2）k?1??pk?1。 （2）连设F(x)是随机变量X的分布函数，若存在非负函数f(x)，对任意实续型随数x，有 机变量xF(x)??f(x)dx的分布??， 密度 则称X为连续型随机变量。f(x)称为X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4个性质： 1° f(x)?0。 2° ?????f(x)dx?1。 1
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（3）离P(X?x)?P(x?X?x?dx)?f(x)dx 散与连续型随积分元f(x)dx在连续型随机变量理论中所起的作用与P(X?xk)?pk机变量的关系 在离散型随机变量理论中所起的作用相类似。 （4）分设X为随机变量，x是任意实数，则函数 布函数 F(x)?P(X?x) 称为随机变量X的分布函数，本质上是一个累积函数。 P(a?X?b)?F(b)?F(a) 可以得到X落入区间(a,b]的概率。分布函数F(x)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° 0?F(x)?1, ???x???； 2° F(x)是单调不减的函数，即x1?x2时，有 F(x1)?F(x2)； 3° F(??)?limF(x)?0， F(??)?limF(x)?1； x???x???4° F(x?0)?F(x)，即F(x)是右连续的； 5° P(X?x)?F(x)?F(x?0)。 对于离散型随机变量，F(x)?xk?xx?pk； 对于连续型随机变量，F(x)?（5）八0-1分布 大分布 ???f(x)dx 。 P(X=1)=p, P(X=0)=q 1
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