2016年考研数学复习,公式是首要掌握的基础和关键。新东方在线整理了概率论与数理统计部分的重要公式,希望考生收藏背诵,并在复习中灵活的掌握和运用,提升解题能力。
2016年考研数学概率与统计公式:二维随机变量
(1)联合分布 | 离散型 | 如果二维随机向量 (X,Y)的所有可能取值为至多可列个有序对(x,y),则称 为离散型随机量。 设 =(X,Y)的所有可能取值为 ,且事件{ = }的概率为pij,,称
为 =(X,Y)的分布律或称为X和Y的联合分布律。联合分布有时也用下面的概率分布表来表示:
这里pij具有下面两个性质: (1)pij≥0(i,j=1,2,…); (2) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
连续型 | 对于二维随机向量 ,如果存在非负函数 ,使对任意一个其邻边分别平行于坐标轴的矩形区域D,即D={(X,Y)|a
则称 为连续型随机向量;并称f(x,y)为 =(X,Y)的分布密度或称为X和Y的联合分布密度。 分布密度f(x,y)具有下面两个性质: (1) f(x,y)≥0; (2) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(2)二维随机变量的本质 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(3)联合分布函数 | 设(X,Y)为二维随机变量,对于任意实数x,y,二元函数
称为二维随机向量(X,Y)的分布函数,或称为随机变量X和Y的联合分布函数。 分布函数是一个以全平面为其定义域,以事件 的概率为函数值的一个实值函数。分布函数F(x,y)具有以下的基本性质: (1) (2)F(x,y)分别对x和y是非减的,即 当x2>x1时,有F(x2,y)≥F(x1,y);当y2>y1时,有F(x,y2) ≥F(x,y1); (3)F(x,y)分别对x和y是右连续的,即
(4) (5)对于 . | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(4)离散型与连续型的关系 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(5)边缘分布 | 离散型 | X的边缘分布为 ; Y的边缘分布为 。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
连续型 | X的边缘分布密度为
Y的边缘分布密度为
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(6)条件分布 | 离散型 | 在已知X=xi的条件下,Y取值的条件分布为
在已知Y=yj的条件下,X取值的条件分布为
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连续型 | 在已知Y=y的条件下,X的条件分布密度为 ; 在已知X=x的条件下,Y的条件分布密度为
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(7)独立性 | 一般型 | F(X,Y)=FX(x)FY(y) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
离散型 |
有零不独立 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
连续型 | f(x,y)=fX(x)fY(y) 直接判断,充要条件: ①可分离变量 ②正概率密度区间为矩形 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
二维正态分布 |
=0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
随机变量的函数 | 若X1,X2,…Xm,Xm+1,…Xn相互独立, h,g为连续函数,则: h(X1,X2,…Xm)和g(Xm+1,…Xn)相互独立。 特例:若X与Y独立,则:h(X)和g(Y)独立。 例如:若X与Y独立,则:3X+1和5Y-2独立。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(8)二维均匀分布 | 设随机向量(X,Y)的分布密度函数为
其中SD为区域D的面积,则称(X,Y)服从D上的均匀分布,记为(X,Y)~U(D)。 例如图3.1、图3.2和图3.3。 y 1
D1 O 1 x
图3.1
y
1
O 2 x
图3.2
y
d
c O a b x 图3.3
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(9)二维正态分布 | 设随机向量(X,Y)的分布密度函数为
其中 是5个参数,则称(X,Y)服从二维正态分布, 记为(X,Y)~N( 由边缘密度的计算公式,可以推出二维正态分布的两个边缘分布仍为正态分布, 即X~N( 但是若X~N( ,(X,Y)未必是二维正态分布。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(10)函数分布 | Z=X+Y | 根据定义计算: 对于连续型,fZ(z)= 两个独立的正态分布的和仍为正态分布( )。 n个相互独立的正态分布的线性组合,仍服从正态分布。 , | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Z=max,min(X1,X2,…Xn) | 若 相互独立,其分布函数分别为 ,则Z=max,min(X1,X2,…Xn)的分布函数为:
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分布 | 设n个随机变量 相互独立,且服从标准正态分布,可以证明它们的平方和
的分布密度为
我们称随机变量W服从自由度为n的 分布,记为W~ ,其中
所谓自由度是指独立正态随机变量的个数,它是随机变量分布中的一个重要参数。 分布满足可加性:设
则
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t分布 | 设X,Y是两个相互独立的随机变量,且
可以证明函数
的概率密度为
我们称随机变量T服从自由度为n的t分布,记为T~t(n)。
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F分布 | 设 ,且X与Y独立,可以证明 的概率密度函数为
我们称随机变量F服从第一个自由度为n1,第二个自由度为n2的F分布,记为F~f(n1, n2).
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