概率论与数理统计第4讲.ppt
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概率论与数理统计第四讲由乘法公式P(AB)=P(B)P(A|B)知,当事件A与B独立时,即P(A|B)=P(A)时,有P(AB)=P(A)P(B).定义1:若两事件A,B满足P(AB)=P(A)P(B),则称A与B相互独立,或称A,B独立。例1:从一副不含大小王的扑克牌中任取一张,记A={抽到K},B={抽到黑色的牌}。前面是根据两事件独立的定义得出A,B独立的结论,我们也可以通过计算条件概率的办法得到A,B独立的结论。如:一批产品共n件,从中抽取2件,设Ai={第i件是合格品},i=1,2。请问:如图的
概率论与数理统计第4讲.pptx
§1.4条件概率一条件概率的概念先由一个简单的例子引入条件概率的概念引例一批同型号产品由甲乙两厂生产产品结构如下表:从这批产品中随意地取一件则这件产品为次品的概率为在已知取出的产品是甲厂生产的条件下它是次品的概率为记"取出的产品是甲厂生产的"这一事件为A"取出的产品为次品"这一事件为B.在事件A发生的条件下求事件B发生的概率这就是条件概率记作P(B|A).在本例中我们注意到:记"取出的产品是甲厂生产的"这一事件为A"取出的产品为次品"这一事件为B.事实上容易验证对一般的古典概型
《概率论与数理统计》第21讲.ppt
在第二章中,我们讨论了一维随机变量函数的分布,现在我们进一步讨论:一、离散型分布的情形解:依题意由卷积公式例3设X和Y相互独立,X~B(n1,p),Y~B(n2,p),求Z=X+Y的分布.例4设X和Y的联合密度为f(x,y),求Z=X+Y的密度.化成累次积分,得由概率密度与分布函数的关系,即得Z=X+Y的概率密度为:特别,当X和Y独立,设(X,Y)关于X,Y的边缘密度分别为fX(x),fY(y),则上述两式化为:为确定积分限,先找出使被积函数不为0的区域为确定积分限,先找出使被积函数不为0的区域教材上例5
《概率论与数理统计》第32讲.ppt
在前面的课程中,我们已经了解了假设检验的基本思想,并讨论了当总体分布为正态时,关于其中未知参数的假设检验问题.例如,从1500到1931年的432年间,每年爆发战争的次数可以看作一个随机变量,椐统计,这432年间共爆发了299次战争,具体数据如下:在概率论中,大家对泊松分布产生的一般条件已有所了解,容易想到,每年爆发战争的次数,可以用一个泊松随机变量来近似描述.也就是说,我们可以假设每年爆发战争次数分布X近似泊松分布.又如,某钟表厂对生产的钟进行精确性检查,抽取100个钟作试验,拨准后隔24小时以后进行检
《概率论与数理统计》第24讲.ppt
前面我们介绍了随机变量的数学期望和方差,对于多维随机变量,反映分量之间关系的数字特征中,最重要的,就是本讲要讨论的任意两个随机变量X和Y的协方差,记为Cov(X,Y),定义为Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)若X1,X2,…,Xn两两独立,,上式化为协方差的大小在一定程度上反映了X和Y相互间的关系,但它还受X与Y本身度量单位的影响.例如:二、相关系数相关系数的性质:2.X和Y独立时,=0,但其逆不真.例1设X服从(-1/2,1/2)内的均匀分布,而Y=cosX,存在常数a,b(b≠0),考虑以