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虾米啊1
首页 > 学术期刊 > 随机变量函数的分布课程论文研究

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美妙琴色

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答:浙大教材是用来看概率论和数理统计部分的,不用全部看,只要看考纲要求的部分就行,高数看同济大学的教材概率统计随机事件和概率考试要求1.了解样本空间(基本事件空间)的概念,理解随机事件的概念,掌握事件的关系及运算.5.理解概率、条件概率的概念,掌握概率的基本性质,会计算古典型概率和几何型概率,掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式等.3.理解事件的独立性的概念,掌握用事件独立性进行概率计算;理解独立重复试验的概念,掌握计算有关事件概率的方法.随机变量及其分布考试要求1.理解随机变量的概念,理解分布函数的概念及性质,会计算与随机变量相联系的事件的概率.5.理解离散型随机变量及其概率分布的概念,掌握0-1分布、二项分布 、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布 及其应用.3.掌握泊松定理的结论和应用条件,会用泊松分布近似表示二项分布.4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握均匀分布 、正态分布 、指数分布及其应用,其中参数为 的指数分布 的概率密度为5.会求随机变量函数的分布.多维随机变量及其分布考试要求1.理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质.5.理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度、掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布.3.理解随机变量的独立性和不相关性的概念,掌握随机变量相互独立的条件,理解随机变量的不相关性与独立性的关系.4.掌握二维均匀分布和二维正态分布 ,理解其中参数的概率意义.5.会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布,会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布.随机变量的数字特征考试要求1.理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念,会运用数字特征的基本性质,并掌握常用分布的数字特征.5.会求随机变量函数的数学期望.3.了解切比雪夫不等式.大数定律和中心极限定理考试要求1.了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律).5.了解棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维—林德伯格中心极限定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理),并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率.数理统计的基本概念考试要求1.了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念,其中样本方差定义为5.了解产生 变量、 变量和 变量的典型模式;了解标准正态分布、 分布、分布和分布得上侧 分位数,会查相应的数值表.3.掌握正态总体的样本均值.样本方差.样本矩的抽样分布.4.了解经验分布函数的概念和性质.参数估计考试内容:点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法考试要求1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念.5.掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法.

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beibeidesignwang

引入: 可测量圆轴界面直径d,关心:截面面积 定义设X是随机变量,函数y=g(x),则以随机变量X 作为自变量的函数Y=g(X)也是随机变量,称之为随机变量 的函数。例如: 问题:已知X的概率分布,求Y=g(X)的概率分布。

设X具有以下分布律,试求 的分布律。

解:(矩阵法)

有两种方法:分布函数求导法、公式法(必须单调函数)。 分布函数求导法: 已知连续型随机变量 的概率密度函数 ,和分布函数 ,而 ,求 的概率分布,概率密度 和分布函数 。 ①由分布函数定义,求Y=g(X)分布函数。 其中积分区间就是g(X)≤y的不等式解。 ②对 ,就可解出。

设随机变量 具有概率密度 求随机变量 的概率密度。 解:分布函数求导法 ①第一步: ②第二步: 此时, 是分段函数,因此要对 在分段函数中进行讨论。 因此就有

设随机变量X具有概率密度 求随机变量 的概率密度。 ① 当 是不可能事件,故 当 综上所述,就有: ②

定理:设随机变量X具有概率密度 。 如果 是x的单调可导函数,即恒有 或 则'Y=g(X)'是连续型随机变量,其概率密度为 其中x=h(y)是y=g(x)的反函数, 证明:讨论 情形,此时g(x)单调增加 ,h'(y),h(y)单调增加 当 不可能事件, 当 必然事件, 当 综上所述: 单调递增,就是乘导数 单调递减,就是乘导数的相反数。 注:若 在有限区间[a,b]以外等于零,则只需假设在[a,b]上恒有 ,此时

设随机变量 ,试证明X的线性函数 也服从正态分布。 证明: , 故 的概率密度为: 即: 的 故 最终

推论:正态分布的线性函数,依然服从正态分布。

设电压 ,其中是一个已知的正常数, 相角 是一个随机变量,且有 ,试求电压V的概率密度。 解: 很显然V在区间 上是严格单调的,导函数大于0,因此可以采用公式法。 很显然 那么 又 ,那么 ( 因均匀分布)。

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