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西工大概率论复习笔记,个人整理的笔记,每年考试内容相差不大,最后的区间估计如果不会推,直接背表就行,多刷题考试很简单。
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离散型随机变量
1
退化分布
P
{
X
=
C
}
=
1
数学期望:
E
(
X
)
=
C
方差:
D
(
X
)
=
0
2
两点分布
P
{
X
=
k
}
=
p
k
(
1
−
p
)
1
−
k
(
k
=
0,1
)
X
0
1
p
k
1-p
p
数学期望:
E
(
X
)
=
p
方差:
D
(
X
)
=
p
(
1
−
p
)
3
离散型均匀分布
P
{
X
=
x
k
}
=
1
n
(
k
=
1,2
,
…
,
n
)
数学期望:
E
(
X
)
=
1
n
∑
k
=
1
n
x
k
方差:
D
(
X
)
=
1
n
∑
k
=
1
n
(
x
k
−
E
(
X
)
)
2
4
二项分布,记作
X
B
(
n
,
p
)
P
{
X
=
k
}
=
B
(
k
,
n
,
p
)=
C
n
k
p
k
(
1
−
p
)
n
−
k
(
k
=
0,1,2
,
…
,
n
;
0
≤
p
≤
1
)
数学期望:
E
(
X
)
=
np
方差:
D
(
X
)
=
np
(
1
−
p
)
5
泊松分布,记作
X
P
(
λ
)
P
{
X
=
k
}
=
λ
k
k
!
e
−
λ
(
k
=
0,1,2
,
…
)
数学期望:
E
(
X
)
=
λ
方差:
D
(
X
)
=
λ
泊松定理:
n
很大时,可看作二项分布:
X
B
(
n
,
p
n
)
,且
lim
n
→
∞
n
p
n
=
λ
>
0
,则
X
P
(
λ
)
6
几何分布,描述事件
A
首次发生的概率
P
{
X
=
k
}
=
(
1
−
p
)
k
−
1
p
(
k
=
1,2
,
…
,
n
)
数学期望:
E
(
X
)
=
1
p
方差:
D
(
X
)
=
q
p
2
7
超几何分布,多用于废品率的计件检验
P
{
X
=
k
}
=
C
M
k
C
N
−
M
n
−
k
C
N
n
(
k
=
0,1
,2
,
…
,
min
{
M
,
n
})
数学期望:
E
(
X
)
=
nM
N
方差:
D
(
X
)
=
较复杂
,
不需要记住
连续性随机变量
1
均匀分布,记作
X
U
[
a
,
b
]
p
(
x
)
=
{
1
a
−
b
,
a
≤
x
≤
b
0
,
其他
F
(
x
)
=
{
0
,
x
≤
a
x
−
a
b
−
a
,
a
≤
x
≤
b
1
,
x
>
b
数学期望:
E
(
X
)
=
a
+
b
2
方差:
D
(
X
)
=
(
a
−
b
)
2
12
2
正态分布,记作
X
N
(
μ
,
σ
2
)
φ
(
x
)
=
1
√
2
π
σ
e
−
(
x
−
μ
)
2
2
σ
2
(
−
∞
≤
x
≤
+
∞
)
标准正态分布:
X
N
(
0,1
)
。通过变换
Y
=
X
−
μ
σ
,变成标准正态分布
φ
(
x
)
=
1
√
2
π
e
−
x
2
2
数学期望:
E
(
X
)
=
μ
方差:
D
(
X
)
=
σ
2
3
指数分布,记作
X
exp
(
λ
)
p
(
x
)
=
{
λ
e
−
λx
,
x
≥
0
0
,
x
<
0
数学期望:
E
(
X
)
=
1
λ
方差:
D
(
X
)
=
1
λ
2
随机事件的概率
定义:
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