欢迎来到第壹文秘! | 帮助中心 分享价值,成长自我!
第壹文秘
全部分类
  • 幼儿/小学教育>
  • 中学教育>
  • 高等教育>
  • 研究生考试>
  • 外语学习>
  • 资格/认证考试>
  • 论文>
  • IT计算机>
  • 法律/法学>
  • 建筑/环境>
  • 通信/电子>
  • 医学/心理学>
  • ImageVerifierCode 换一换
    首页 第壹文秘 > 资源分类 > DOCX文档下载
    分享到微信 分享到微博 分享到QQ空间

    医药数理统计学习指导.docx

    • 资源ID:781738       资源大小:99.29KB        全文页数:21页
    • 资源格式: DOCX        下载积分:5金币
    快捷下载 游客一键下载
    账号登录下载
    三方登录下载: 微信开放平台登录 QQ登录
    下载资源需要5金币
    邮箱/手机:
    温馨提示:
    快捷下载时,如果您不填写信息,系统将为您自动创建临时账号,适用于临时下载。
    如果您填写信息,用户名和密码都是您填写的【邮箱或者手机号】(系统自动生成),方便查询和重复下载。
    如填写123,账号就是123,密码也是123。
    支付方式: 支付宝    微信支付   
    验证码:   换一换

    加入VIP,免费下载
     
    账号:
    密码:
    验证码:   换一换
      忘记密码?
        
    友情提示
    2、PDF文件下载后,可能会被浏览器默认打开,此种情况可以点击浏览器菜单,保存网页到桌面,就可以正常下载了。
    3、本站不支持迅雷下载,请使用电脑自带的IE浏览器,或者360浏览器、谷歌浏览器下载即可。
    4、本站资源下载后的文档和图纸-无水印,预览文档经过压缩,下载后原文更清晰。
    5、试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓。

    医药数理统计学习指导.docx

    随机事件与概率一、学习目的和要求1 .掌握事件等的基本概念及运算关系;2 .熟练掌握古典概率及计算;3 .理解统计概率、主观概率和概率的公理化定义;4 .熟练掌握概率的加法公式、乘法公式及计算;5 .理解并掌握条件概率与事件独立性的概念并进行计算;6 .掌握并应用全概率公式和贝叶斯公式进行计算。二、内容提要(一)基本概念概念符号概率论的定义集合论的含义随机试验(试验)E具有以下特征的观测或试脸:1 .试脸在相同的条件下可重复地进行2 .试验的所有结果事先已知,且不止一个3 .每次试验恰好出现其中之一,但试脸前无法预知到底出现哪一个结果。样本空间试验所有可能结果组成的集合,即所有基本事件的全体全集基本事件(样本点)试验的每个不可再分的可能结果,即样本空间的元素元素随机事件(事件)A试脸中可能发生也可能不发生的结果,是由基本事件组成的样本空间的子集子集必然事件在试验中一定发生的事件全集不可能事件0在试验中一定不发生的事件,不含任何基本事件空集(二)事件间的关系关系符号概率论的定义集合论的含义包含AUB事件A的发生必然导致事件8的发生力是8的子集相等A=B力=8而且B-4与8相等和(并)A+B(AU0)事件彳与8中至少有一个事件发生4与8的并积(交)事件彳与8同时发生/1与8的交差A-B事件力发生同时8不发生彳与8的差互不相容AB=事件力与8不可能同时发生彳与8不相交对立A事件彳不发生A的补集(余集)(三)事件的运算规律运算律公式交换律A+FB+A,AFBA结合律("8)+C=(8+。,38)OA(Be)分配律("8)OAOBCy麻(BC)=(A+B)("C)差积转换律A-B=AB=A-AB对立律AA=0,4÷A=德摩根对偶律A+B=ABfAB=A+B(四)概率的定义类型定义公式古典概率P(八)二m_A所含的基本事件数基本事件总数统计概率P(/4)=P(m(八)=-)n公理化定义(基本性质)对样本空间中任意事件4对应的一个实数。(,满足公理1(非负性):OWHWl公理2(规范性):P()=1,P(0)=O公理3(可加性):若4,4,,4,,两两互不相P(4+4+4+)=P(4)+P(八)+P(八))+则称P3)为随机事件彳的概率。(五)概率的计算公式名称计算公式加法公式P(4÷8)=P(八)+P(B)P(AB)若48互不相容3生0):P5B)=P(八)+P(B)对立事件公式P(4=1P(W);P(八)=I-P(事件之差公式P(A-B)=P(Ay)-PQA由若84P(A-B)=P3)-P(B)条件概率公式P(BlQ=(Pa)>0)尸(八)乘法公式若P3)>0,P(AB)=P3)P(A')若P(B)0,P(48)=PQB)P3IB)当P(4A-1)>。时,有P(444)=P(4)P(4I4)P(4I44)P(4444)独立事件公式A.8相互独立:P(A的=P5P4,4,4相互独立:P(444)=P(4)P(4)P(八)全概率公式若4,A2f,4为完备事件组*,对事件8MB)=SP(八)P(BIAj)1-1逆概率公式(贝叶斯公式)若4,4,,4为完备事件组*,P(0>OP(Aj)P(81Aj)P(AjB)=-一L之P(Aj)P(8A)Z=I*完备事件组1.4,4,,4互不相容且P(4)>0(H,2,,4,4,42o4+4+Xf第三章随机变量及其分布一、学习目的和要求1o理解随机变量及其分布函数的概念;2 .熟练掌握离散型、连续型随机变量的分布及性质;3 .熟练掌握常用数字特征:数学期望£(心和方差。(心及其性质;4 .熟练掌握二项分布、泊松分布、正态分布等的性质及概率计算;5 .了解随机变量函数的分布:6o了解随机向量及分布函数的概念、性质;7o掌握离散型随机向量和连续型随机向量及其分布;8o掌握二维随机向量的数字特征;9. 了解契比晓雪夫不等式和大数定律及其意义;10. 掌握中心极限定理及其应用;11. 了解用EXCel计算二项分布、泊松分布、正态分布等常用分布的概率.二、内容提要(一)随机变量及常用分布1 .离散型随机变量及常用分布名称定义性质或背景备注分布律Pxf=pt,tA=1,2,或1oA0,A=1,2,2pt=1hlXXiXiXkPPPlPk01分布P或XPz1=P,P*0=q01QP二项分布方1的特例:8(1,p)(一重贝努里试验)E器PD()-pq二项分布B("“)Px=/(=CpkqfA=O,1,,n彳为"重贝努里试验中彳事件发生的次数ERnpP()=-npq泊松分布A)PX=k=3Le-fkA=O,1,2,-,>0是常数二项分布泊松近似公式c:PLsS今"(=np)(很大,夕较小)E能D(X)=超几何分布kz-PX=k=LMLN-M./A=1,2,min(Kn)无放回产品抽样试验当M+8时,/N时,IimCWM=CPkqi+禺E能也Nnv"M(Nti)(N-M)D(X)=;M(N-I)2 .连续型随机变量及常用分布名称定义性质或背景备注密度函数f(x)对任意水6有Pa<-fbf()dxJa1. O202. fff(x)dx=J-B3o对任意常数a,有PX三a=0等价定义:对X的分布函数有F(X)=-<<+正态分布N(,2)f(X)=1e-_8K+Pa<b=Zb-IA、4一、(-)-(-)E(X)二DCX)=2标准正态分布N(0,1)(X)二-7Uj2-oo<K+oo1. (-x)=1(X)2. (x)可查表EX)=0P(X)=1计算其中(X)是分布函数指数分布£()/*)=exyx0(),x<0常用作“寿命”分布O为常数E()=1P(八)=1/2均匀分布bf(X)=,axbb-a0,其它,直线上几何概率模型的分布描述E(X)=36)/2D(X)=3a)2/12对数正态分布LNW)F(X)2x0,(InX一川2-e2-',x>0x0若/服从对数正态分布LN(/,2),则InM,2)E(X)=e""ZXX)=(e2-l)e2韦布尔分布欣叫,)F0,(×)xax<a加二1且二0时为指数分布;加=3o5时近似于正态分布分布函数为(x-afr(x)=l-e,(X)3 .随机变量的分布函数类型定义性质备注通用定义F(X)=P启x,-oo<<+oo1. 0F(x)1;2. 7(-oo)=O,FG)=13o厂(x)对X单调不减4oF(%)为右连续Pab=Ab)一尸(a)离散型X户(X)NP,,xlx-8VxV+8Pk=PX=k=F(Xk)-F(Xk-O)连续型XF(x)=j刈,-<<+尸(x)=F(x)Pa<Xb=7(M-(二)随机变量的数字特征类型定义,性质备注数学期望-KO离散型F()=EXkPk*=11.£(C)=C(C为常数)描述随机变量E()连续型E(八)=2(x)dr2. E(CA)=C-E(X)3. £(Z±W=F(八)±£(»4. 若KY相互独立,则E(XD=£(八)£(X)所有可能取值的平均水平方差D(X)D(X)=£(/-£(>«)2J1. D(0=0(C为常数)2. D(C)C)=C2P(八)3o若Ky相互独立,则DX±r)=D(Z)+D4.D(X)=F(Y)-(E«2描述随机变量取值相对于均值的平均离散程度标准差(X)(x)=D(x)=JEKX-EX协方差COV(尤Cov(X,X)=£(/-£(X)(/-£(r)=£(/r)-E(X)-E(力1 oCov(aX、bY)-abCov(尤Y)2 .Cov(%H,Y)=Cov(%,Y)+Cov(,力3 .4与Y独立Cov(其力二O40D(/±及=P(Z)+P(K)±2Cov(X,Y)描述X与y的偏差的关联程度相关系数XY_COV(XMPxY呵X)氏Y)1. IXYI1;2. |=1存在常数a、b使得P右ab=1;3. 彳与y独立彳与y不相关,反之不一定成立。描述彳与y间线性相关程度;XY=0,称X与y不相关;(三)随机变量函数的分布类型)的分布函数片仪刀的分布数学期望公式离散型X的分布律P*z*J二04,A=1,2,y的分布律为P()=Pk,H,2,。若有某些g(x,)相等,则对其作适当的并项,即对应概率相加E(Y)=EIg(X)=Zg(XJp*连续型方的密度为分布函数法:Fy(S=Pry=Pg(X)y=fx(x)dxJ(xg(x),vX右g()的密度:fy(。二尸(y)E(Y)=Elg(X)fx(X)定理公式法:=+1g(x)(x)dx若y=g/7W)是f(y)=(X)在分(X)非零区间上严格单调,*g(x)的反函数(>,)'(y)La<y<0,其它,(四)二维随机向量及分布1o二维离散型随机向量名称定义性质或试验背景备注联合分布律px=Xi,丫=yJ=p.j,i,j=1,2,1。p0,/,e/=1,2,,+QO4«>2op,=lf=l=li联合分布律的列表结构(概率分布表)X的边缘分布PX=Xj=ZPy=Pr,?=z=l,2随机变量彳的分布律由联合分布律“行值相加”y的边缘分布户卜=力=gp*=P./,/=1,2,.随机变量Y的分布律由联合分布律“列值相加“独立性彳与丫相互独立Pij=PiPrAj=1,

    注意事项

    本文(医药数理统计学习指导.docx)为本站会员(p**)主动上传,第壹文秘仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知第壹文秘(点击联系客服),我们立即给予删除!

    温馨提示:如果因为网速或其他原因下载失败请重新下载,重复下载不扣分。




    关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服 - 联系我们

    copyright@ 2008-2023 1wenmi网站版权所有

    经营许可证编号:宁ICP备2022001189号-1

    本站为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,本站只是中间服务平台,本站所有文档下载所得的收益归上传人(含作者)所有。第壹文秘仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。若文档所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知第壹文秘网,我们立即给予删除!

    收起
    展开