1, 교환법칙, 결합법, 분배율, 모건법칙; (문제 해결의 기초)
2. 고전적인 확률-유한 등 가능성, 기하학적 모델-무한 등 가능성;
3, 추첨 원칙-순서와 무관;
4. 소확률원칙-소확률사건은 한 번의 테스트에서 발생할 수 없고, 일단 발생하면 법칙의 정확성을 의심하게 된다.
조건 확률: 한 조건의 확률은 0 보다 커야 합니다.
개요: 이유 > 결과 베이지안: 결과 >; 이유;
7. 호환성은 이벤트에 의해 정의되고 독립성은 확률에 의해 정의됩니다.
제 2 장
1, 0- 1 분포, 이항 분포, 포아송 분포 값은 모두 0 부터 시작합니다.
2. 분포 함수는 오른쪽 연속이고, 분포 함수는 가능한 오른쪽 연속으로 써야 합니다.
분포 함수 및 확률 밀도의 특성;
연속 무작위 변수의 지정된 값의 확률은 0 입니다.
5. 확률 0 이 반드시 불가능한 사건은 아니다. 확률 1 이 반드시 필연적인 사건은 아니다.
정규 분포의 그래픽 특성;
7. 가능한 한 정의방법에 따라 함수의 분포를 찾아 정의에 따라 기본 공식을 작성합니다.
8. 세그먼트가 단조로울 때 세그먼트에 공식을 사용하고 추가해야 합니다.
제 3 장 (이 장은 실수하기 쉽다)
1, 2 차원 분포 함수의 특성; (단일 증가 함수 대신 빼기 함수가 아닙니다. 오른쪽 연속)
2, 분포 함수는 반드시 정의해야 합니다. 그림에 주의하세요.
3. 가장자리 분포를 계산할 때, 서로 다른 변수의 간격이 어디에 사용되는지 주의해라. X 의 가장자리 분포를 구하려면 먼저 x 의 간격을 분할한 다음 y 가 다른 구간의 모든 구간을 적분합니다 (y 는 다른 구간에서 다른 함수 표현식을 가질 수 있음).
4 e 의 음의 반 t 제곱은 음의 무한대에서 양의 무한대로 적분됩니다. (절강 3 P83)
조건부 확률은 동일합니다. 해당 간격에주의하십시오. 이 문제의 세부 사항에서 실점을 유감스럽게 생각합니다.
6.max(x, y) 와 min(x, y) 이 서로 독립하면 어떻게 됩니까? 독립동분포란 무엇입니까? (참조 08 객관식 질문)
7. 일반적으로 변수가 서로 독립적인 경우에만 가장자리 분포를 결정할 수 있습니다.
제 4 장
1, 시리즈의 절대 수렴, 기대 존재;
기대와 같음 기대와 같음, xy 사이에는 관계가 필요하지 않습니다. 예상 곱은 예상 곱과 같고 xy 는 서로 독립적이어야 합니다.
3. 절강 삼p120: 분해 아이디어 및 p126;
독립 및 종속 시간 분산 및 차이;
독립 발사는 중요하지 않습니다. 독립은 무관성에서 추론할 수 없다. 관련이 없는 것은 단지 선형일 뿐, 관련이 없다. 제목에서 xy 사이의 관계를 표현할 수 있다면 (보통) 독립이 아니다.
2 차원 정규 분포와 독립 비 상관 관계 동등성;
7. 힌트: 적분을 구할 때 대칭을 이용할 수 있는 경우도 있습니다.
8. 한 개, 400 개, 그 댓글에 P 140, T(4)=3! (사용할 수 있다면, 문제를 푸는 것이 매우 편리할 것이다.)
제 5 장
1, 체비세프 타르수스의 법칙 조건: 서로 독립적이며 분산과 상한선의 존재성에 부합한다.
2. 진심대수의 법칙의 조건: 독립, 동분포, 기대존재;
3. 이항 분포, 포아송 정리, 타르수라플라스 정리를 살펴봅시다.
제 6 장
1, 샘플의 변수는 독립적으로 분포됩니다.
통계에는 알 수없는 매개 변수가 포함되어 있지 않습니다.
3, X2 분포의 기대와 분산, 작년 진문의 마지막 줄을 보세요.
T 분포 대칭 a 의 대칭 공식을 살펴보십시오.
3 가지 분포 형태를 마스터해야합니다.
6.P 168 은 후기의 시찰과 예상에 매우 도움이 된다.
제 7 장
1, 모멘트는 X 의 1, 2 승의 기대로 추정됩니다.
2. 최대 우도 추정! 최대 우도 추정을 위한 두 가지 방법을 결합할 수 있습니다. (당신의 생각을 열어 라)
간격 추정; 책을 잘 읽을 수 있다면 이해하기 어렵지 않을 것이다. 그렇지 않으면 P205 를 베끼면 읽을 것이 없다. ) 을 참조하십시오
제 8 장
1. 거부된 도메인의 기호는 가정 P229 를 대체하는 기호와 동일합니다.
2.P436 기대와 분산;