关于高三数学基础知识汇总

2023-11-28 16:35:26
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关于高三数学基础知识汇总

高三数学基础知识汇总:

两点分布的期望和方差

第一部分集合

(1)含n个元素的集合的子集数为2^n,真子集数为2^n-1;非空真子集的数为2^n-2;

(2)注意:讨论的时候不要遗忘了的情况。

(3)

第二部分函数与导数

1.映射:注意①第一个集合中的元素必须有象;②一对一,或多对一。

2.函数值域的求法:①分析法;②配方法;③判别式法;④利用函数单调性;

⑤换元法;⑥利用均值不等式;⑦利用数形结合或几何意义(斜率、距离、绝对值的意义等);⑧利用函数有界性(、、等);⑨导数法

3.复合函数的有关问题

(1)复合函数定义域求法:

①若f(x)的定义域为〔a,b〕,则复合函数f[g(x)]的定义域由不等式a≤g(x)≤b解出②若f[g(x)]的定义域为[a,b],求 f(x)的定义域,相当于x∈[a,b]时,求g(x)的值域。

(2)复合函数单调性的判定:

①首先将原函数分解为基本函数:内函数与外函数;

②分别研究内、外函数在各自定义域内的单调性;

③根据“同性则增,异性则减”来判断原函数在其定义域内的单调性。

注意:外函数的定义域是内函数的值域。

4.分段函数:值域(最值)、单调性、图象等问题,先分段解决,再下结论。

5.函数的奇偶性

⑴函数的定义域关于原点对称是函数具有奇偶性的必要条件;

⑵是奇函数;

⑶是偶函数;

⑷奇函数在原点有定义,则;

⑸在关于原点对称的单调区间内:奇函数有相同的单调性,偶函数有相反的单调性;

(6)若所给函数的解析式较为复杂,应先等价变形,再判断其奇偶性;

6.函数的单调性

⑴单调性的定义:

①在区间上是增函数当时有;

②在区间上是减函数当时有;

⑵单调性的判定

1定义法:

注意:一般要将式子化为几个因式作积或作商的形式,以利于判断符号;

②导数法(见导数部分);

③复合函数法(见2(2));

④图像法。

注:证明单调性主要用定义法和导数法。

7.函数的周期性

(1)周期性的定义:

对定义域内的任意,若有(其中为非零常数),则称函数为周期函数,为它的一个周期。

所有正周期中最小的称为函数的最小正周期。如没有特别说明,遇到的周期都指最小正周期。

(2)三角函数的周期

①;②;③;

④;⑤;

⑶函数周期的判定

①定义法(试值)②图像法③公式法(利用(2)中结论)

⑷与周期有关的结论

①或的周期为;

②的图象关于点中心对称周期为2;

③的图象关于直线轴对称周期为2;

④的图象关于点中心对称,直线轴对称周期为4;

8.基本初等函数的图像与性质

⑴幂函数:(;⑵指数函数:;

⑶对数函数:;⑷正弦函数:;

⑸余弦函数:;(6)正切函数:;⑺一元二次函数:;

⑻其它常用函数:

1正比例函数:;②反比例函数:;特别的

2函数;

9.二次函数:

⑴解析式:

①一般式:;②顶点式:,为顶点;

③零点式:。

⑵二次函数问题解决需考虑的因素:

①开口方向;②对称轴;③端点值;④与坐标轴交点;⑤判别式;⑥两根符号。

⑶二次函数问题解决方法:①数形结合;②分类讨论。

10.函数图象:

⑴图象作法:①描点法(特别注意三角函数的五点作图)②图象变换法③导数法

⑵图象变换:

1平移变换:ⅰ,2———“正左负右”

ⅱ———“正上负下”;

3伸缩变换:

ⅰ,(———纵坐标不变,横坐标伸长为原来的倍;

ⅱ,(———横坐标不变,纵坐标伸长为原来的倍;

4对称变换:ⅰ;ⅱ;

ⅲ;ⅳ;

5翻转变换:

ⅰ———右不动,右向左翻(在左侧图象去掉);

ⅱ———上不动,下向上翻(||在下面无图象);

11.函数图象(曲线)对称性的证明

(1)证明函数图像的对称性,即证明图像上任意点关于对称中心(对称轴)的对称点仍在图像上;

(2)证明函数与图象的对称性,即证明图象上任意点关于对称中心(对称轴)的对称点在的图象上,反之亦然;

注:

①曲线C1:f(x,y)=0关于点(a,b)的对称曲线C2方程为:f(2a-x,2b-y)=0;

②曲线C1:f(x,y)=0关于直线x=a的对称曲线C2方程为:f(2a-x,y)=0;

③曲线C1:f(x,y)=0,关于y=x+a(或y=-x+a)的对称曲线C2的方程为f(y-a,x+a)=0(或f(-y+a,-x+a)=0);

④f(a+x)=f(b-x)(x∈R)y=f(x)图像关于直线x=对称;

特别地:f(a+x)=f(a-x)(x∈R)y=f(x)图像关于直线x=a对称;

⑤函数y=f(x-a)与y=f(b-x)的图像关于直线x=对称;

12.函数零点的求法:

⑴直接法(求的根);⑵图象法;⑶二分法.

13.导数

⑴导数定义:f(x)在点x0处的导数记作;

⑵常见函数的导数公式:①;②;③;

④;⑤;⑥;⑦;

⑧。

⑶导数的"四则运算法则:

⑷(理科)复合函数的导数:

⑸导数的应用:

①利用导数求切线:注意:ⅰ所给点是切点吗?ⅱ所求的是“在”还是“过”该点的切线?

②利用导数判断函数单调性:

ⅰ是增函数;ⅱ为减函数;

ⅲ为常数;

③利用导数求极值:ⅰ求导数;ⅱ求方程的根;ⅲ列表得极值。

④利用导数最大值与最小值:ⅰ求的极值;ⅱ求区间端点值(如果有);ⅲ得最值。

14.(理科)定积分

⑴定积分的定义:

⑵定积分的性质:①(常数);

②;

③(其中。

⑶微积分基本定理(牛顿—莱布尼兹公式):

⑷定积分的应用:①求曲边梯形的面积:;

3求变速直线运动的路程:;③求变力做功:。

第三部分三角函数、三角恒等变换与解三角形

1.⑴角度制与弧度制的互化:弧度,弧度,弧度

⑵弧长公式:;扇形面积公式:。

2.三角函数定义:角中边上任意一点为,设则:

3.三角函数符号规律:一全正,二正弦,三两切,四余弦;

4.诱导公式记忆规律:“函数名不(改)变,符号看象限”;

5.⑴对称轴:;对称中心:;

⑵对称轴:;对称中心:;

6.同角三角函数的基本关系:;

7.两角和与差的正弦、余弦、正切公式:①

②③。

8.二倍角公式:①;

②;③。

9.正、余弦定理:

⑴正弦定理:(是外接圆直径)

注:①;②;③。

⑵余弦定理:等三个;注:等三个。

10。几个公式:

⑴三角形面积公式:;

⑵内切圆半径r=;外接圆直径2R=

11.已知时三角形解的个数的判定:

第四部分立体几何

1.三视图与直观图:注:原图形与直观图面积之比为。

2.表(侧)面积与体积公式:

⑴柱体:①表面积:S=S侧+2S底;②侧面积:S侧=;③体积:V=S底h

⑵锥体:①表面积:S=S侧+S底;②侧面积:S侧=;③体积:V=S底h:

⑶台体:①表面积:S=S侧+S上底S下底;②侧面积:S侧=;③体积:V=(S+)h;

⑷球体:①表面积:S=;②体积:V=。

3.位置关系的证明(主要方法):

⑴直线与直线平行:①公理4;②线面平行的性质定理;③面面平行的性质定理。

⑵直线与平面平行:①线面平行的判定定理;②面面平行线面平行。

⑶平面与平面平行:①面面平行的判定定理及推论;②垂直于同一直线的两平面平行。

⑷直线与平面垂直:①直线与平面垂直的判定定理;②面面垂直的性质定理。

⑸平面与平面垂直:①定义---两平面所成二面角为直角;②面面垂直的判定定理。

注:理科还可用向量法。

4.求角:(步骤-------Ⅰ。找或作角;Ⅱ。求角)

⑴异面直线所成角的求法:

1平移法:平移直线,2构造三角形;

3②补形法:补成正方体、平行六面体、长方体等,4发现两条异面直线间的关系。

注:理科还可用向量法,转化为两直线方向向量的夹角。

⑵直线与平面所成的角:

①直接法(利用线面角定义);②先求斜线上的点到平面距离h,与斜线段长度作比,得sin。

注:理科还可用向量法,转化为直线的方向向量与平面法向量的夹角。

⑶二面角的求法:

①定义法:在二面角的棱上取一点(特殊点),作出平面角,再求解;

②三垂线法:由一个半面内一点作(或找)到另一个半平面的垂线,用三垂线定理或逆定理作出二面角的平面角,再求解;

③射影法:利用面积射影公式:,其中为平面角的大小;

注:对于没有给出棱的二面角,应先作出棱,然后再选用上述方法;

理科还可用向量法,转化为两个班平面法向量的夹角。

5.求距离:(步骤-------Ⅰ。找或作垂线段;Ⅱ。求距离)

⑴两异面直线间的距离:一般先作出公垂线段,再进行计算;

⑵点到直线的距离:一般用三垂线定理作出垂线段,再求解;

⑶点到平面的距离:

①垂面法:借助面面垂直的性质作垂线段(确定已知面的垂面是关键),再求解;

5等体积法;

理科还可用向量法:。

⑷球面距离:(步骤)

(Ⅰ)求线段AB的长;(Ⅱ)求球心角∠AOB的弧度数;(Ⅲ)求劣弧AB的长。

6.结论:

⑴从一点O出发的三条射线OA、OB、OC,若∠AOB=∠AOC,则点A在平面∠BOC上的射影在∠BOC的平分线上;

⑵立平斜公式(最小角定理公式):

⑶正棱锥的各侧面与底面所成的角相等,记为,则S侧cos=S底;

⑷长方体的性质

①长方体体对角线与过同一顶点的三条棱所成的角分别为则:cos2+cos2+cos2=1;sin2+sin2+sin2=2。

②长方体体对角线与过同一顶点的三侧面所成的角分别为则有cos2+cos2+cos2=2;sin2+sin2+sin2=1。

⑸正四面体的性质:设棱长为,则正四面体的:

1高:;②对棱间距离:;③相邻两面所成角余弦值:;④内切2球半径:;外接球半径:;

第五部分直线与圆

1.直线方程

⑴点斜式:;⑵斜截式:;⑶截距式:;

⑷两点式:;⑸一般式:,(A,B不全为0)。

(直线的方向向量:(,法向量(

2.求解线性规划问题的步骤是:

(1)列约束条件;(2)作可行域,写目标函数;(3)确定目标函数的最优解。

3.两条直线的位置关系:

4.直线系

5.几个公式

⑴设A(x1,y1)、B(x2,y2)、C(x3,y3),⊿ABC的重心G:();

⑵点P(x0,y0)到直线Ax+By+C=0的距离:;

⑶两条平行线Ax+By+C1=0与Ax+By+C2=0的距离是;

6.圆的方程:

⑴标准方程:①;②。

⑵一般方程:(

注:Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+F=0表示圆A=C≠0且B=0且D2+E2-4AF>0;

7.圆的方程的求法:⑴待定系数法;⑵几何法;⑶圆系法。

8.圆系:

⑴;

注:当时表示两圆交线。

⑵。

9.点、直线与圆的位置关系:(主要掌握几何法)

⑴点与圆的位置关系:(表示点到圆心的距离)

①点在圆上;②点在圆内;③点在圆外。

⑵直线与圆的位置关系:(表示圆心到直线的距离)

①相切;②相交;③相离。

⑶圆与圆的位置关系:(表示圆心距,表示两圆半径,且)

①相离;②外切;③相交;

④内切;⑤内含。

10.与圆有关的结论:

⑴过圆x2+y2=r2上的点M(x0,y0)的切线方程为:x0x+y0y=r2;

过圆(x-a)2+(y-b)2=r2上的点M(x0,y0)的切线方程为:(x0-a)(x-a)+(y0-b)(y-b)=r2;

⑵以A(x1,y2)、B(x2,y2)为直径的圆的方程:(x-x1)(x-x2)+(y-y1)(y-y2)=0。

第六部分圆锥曲线

1.定义:⑴椭圆:;

⑵双曲线:;⑶抛物线:略

2.结论

⑴焦半径:①椭圆:(e为离心率);(左“+”右“-”);

②抛物线:

⑵弦长公式:

;

注:(Ⅰ)焦点弦长:①椭圆:;②抛物线:=x1+x2+p=;(Ⅱ)通径(最短弦):①椭圆、双曲线:;②抛物线:2p。

⑶过两点的椭圆、双曲线标准方程可设为:(同时大于0时表示椭圆,时表示双曲线);

⑷椭圆中的结论:

①内接矩形最大面积:2ab;

②P,Q为椭圆上任意两点,且OP0Q,则;

③椭圆焦点三角形:<Ⅰ>.,();<Ⅱ>.点是内心,交于点,则;

④当点与椭圆短轴顶点重合时最大;

⑸双曲线中的结论:

①双曲线(a>0,b>0)的渐近线:;

②共渐进线的双曲线标准方程为为参数,≠0);

③双曲线焦点三角形:<Ⅰ>.,();<Ⅱ>.P是双曲线- =1(a>0,b>0)的左(右)支上一点,F1、F2分别为左、右焦点,则△PF1F2的内切圆的圆心横坐标为;

④双曲线为等轴双曲线渐近线为渐近线互相垂直;

(6)抛物线中的结论:

①抛物线y2=2px(p>0)的焦点弦AB性质:<Ⅰ>.x1x2=;y1y2=-p2;

<Ⅱ>.;<Ⅲ>.以AB为直径的圆与准线相切;<Ⅳ>.以AF(或BF)为直径的圆与轴相切;<Ⅴ>. 。

②抛物线y2=2px(p>0)内结直角三角形OAB的性质:

<Ⅰ>.;<Ⅱ>.恒过定点;

<Ⅲ>.中点轨迹方程:;<Ⅳ>.,则轨迹方程为:;<Ⅴ>.。

③抛物线y2=2px(p>0),对称轴上一定点,则:

<Ⅰ>.当时,顶点到点A距离最小,最小值为;<Ⅱ>.当时,抛物线上有关于轴对称的两点到点A距离最小,最小值为 。

3.直线与圆锥曲线问题解法:

⑴直接法(通法):联立直线与圆锥曲线方程,构造一元二次方程求解。

注意以下问题:

①联立的关于“”还是关于“”的一元二次方程?

②直线斜率不存在时考虑了吗?

③判别式验证了吗?

⑵设而不求(代点相减法):--------处理弦中点问题

步骤如下:①设点A(x1,y1)、B(x2,y2);②作差得;③解决问题。

4.求轨迹的常用方法:(1)定义法:利用圆锥曲线的定义; (2)直接法(列等式);(3)代入法(相关点法或转移法);⑷待定系数法;(5)参数法;(6)交轨法。

第七部分平面向量

⑴设a=(x1,y1),b=(x2,y2),则:①a‖b(b≠0)a=b(x1y2-x2y1=0;

②a⊥b(a、b≠0)au2022b=0x1x2+y1y2=0.

⑵au2022b=|a||b|cos=x2+y1y2;

注:①|a|cos叫做a在b方向上的投影;|b|cos叫做b在a方向上的投影;

6au2022b的几何意义:au2022b等于|a|与|b|在a方向上的投影|b|cos的乘积。

⑶cos=;

⑷三点共线的充要条件:P,A,B三点共线;

附:(理科)P,A,B,C四点共面。

第八部分数列

1.定义:

⑴等差数列;

⑵等比数列

;

2.等差、等比数列性质

等差数列等比数列

通项公式

前n项和

性质①an=am+(n-m)d,①an=amqn-m;

②m+n=p+q时am+an=ap+aq②m+n=p+q时aman=apaq

③成AP③成GP

④成AP,④成GP,

等差数列特有性质:

1项数为2n时:S2n=n(an+an+1)=n(a1+a2n);;;

2项数为2n-1时:S2n-1=(2n-1);;;

3若;若;

若。

3.数列通项的求法:

⑴分析法;⑵定义法(利用AP,GP的定义);⑶公式法:累加法(;

⑷叠乘法(型);⑸构造法(型);(6)迭代法;

⑺间接法(例如:);⑻作商法(型);⑼待定系数法;⑽(理科)数学归纳法。

注:当遇到时,要分奇数项偶数项讨论,结果是分段形式。

4.前项和的求法:

⑴拆、并、裂项法;⑵倒序相加法;⑶错位相减法。

5.等差数列前n项和最值的求法:

⑴;⑵利用二次函数的图象与性质。

第九部分不等式

1.均值不等式:

注意:①一正二定三相等;②变形,。

2.绝对值不等式:

3.不等式的性质:

⑴;⑵;⑶;

;⑷;;

;⑸;(6)

4.不等式等证明(主要)方法:

⑴比较法:作差或作比;⑵综合法;⑶分析法。

第十部分复数

1.概念:

⑴z=a+bi∈Rb=0(a,b∈R)z=z2≥0;

⑵z=a+bi是虚数b≠0(a,b∈R);

⑶z=a+bi是纯虚数a=0且b≠0(a,b∈R)z+=0(z≠0)z2<0;

⑷a+bi=c+dia=c且c=d(a,b,c,d∈R);

2.复数的代数形式及其运算:设z1=a+bi,z2=c+di(a,b,c,d∈R),则:

(1)z1±z2=(a+b)±(c+d)i;⑵z1.z2=(a+bi)u2022(c+di)=(ac-bd)+ (ad+bc)i;⑶z1÷z2=(z2≠0);

3.几个重要的结论:

;⑶;⑷

⑸性质:T=4;;

(6)以3为周期,且;=0;

(7)。

4.运算律:(1)

5.共轭的性质:⑴;⑵;⑶;⑷。

6.模的性质:⑴;⑵;⑶;⑷;

第十一部分概率

1.事件的关系:

⑴事件B包含事件A:事件A发生,事件B一定发生,记作;

⑵事件A与事件B相等:若,则事件A与B相等,记作A=B;

⑶并(和)事件:某事件发生,当且仅当事件A发生或B发生,记作(或);

⑷并(积)事件:某事件发生,当且仅当事件A发生且B发生,记作(或);

⑸事件A与事件B互斥:若为不可能事件(),则事件A与互斥;

(6)对立事件:为不可能事件,为必然事件,则A与B互为对立事件。

2.概率公式:

⑴互斥事件(有一个发生)概率公式:P(A+B)=P(A)+P(B);

⑵古典概型:;

⑶几何概型:;

第十二部分统计与统计案例

1.抽样方法

⑴简单随机抽样:一般地,设一个总体的个数为N,通过逐个不放回的方法从中抽取一个容量为n的样本,且每个个体被抽到的机会相等,就称这种抽样为简单随机抽样。

注:①每个个体被抽到的概率为;

②常用的简单随机抽样方法有:抽签法;随机数法。

⑵系统抽样:当总体个数较多时,可将总体均衡的分成几个部分,然后按照预先制定的

规则,从每一个部分抽取一个个体,得到所需样本,这种抽样方法叫系统抽样。

注:步骤:①编号;②分段;③在第一段采用简单随机抽样方法确定其时个体编号;

④按预先制定的规则抽取样本。

⑶分层抽样:当已知总体有差异比较明显的几部分组成时,为使样本更充分的反映总体的情况,将总体分成几部分,然后按照各部分占总体的比例进行抽样,这种抽样叫分层抽样。

注:每个部分所抽取的样本个体数=该部分个体数

2.总体特征数的估计:

⑴样本平均数;

⑵样本方差;

⑶样本标准差=;

3.相关系数(判定两个变量线性相关性):

注:⑴>0时,变量正相关;<0时,变量负相关;

⑵①越接近于1,两个变量的线性相关性越强;②接近于0时,两个变量之间几乎不存在线性相关关系。

4.回归分析中回归效果的判定:

⑴总偏差平方和:⑵残差:;⑶残差平方和:;⑷回归平方和:-;⑸相关指数。

注:①得知越大,说明残差平方和越小,则模型拟合效果越好;

②越接近于1,,则回归效果越好。

5.独立性检验(分类变量关系):

随机变量越大,说明两个分类变量,关系越强,反之,越弱。

第十四部分常用逻辑用语与推理证明

1.四种命题:

⑴原命题:若p则q;⑵逆命题:若q则p;

⑶否命题:若p则q;⑷逆否命题:若q则p

注:原命题与逆否命题等价;逆命题与否命题等价。

2.充要条件的判断:

(1)定义法----正、反方向推理;

(2)利用集合间的包含关系:例如:若,则A是B的充分条件或B是A的必要条件;若A=B,则A是B的充要条件;

3.逻辑连接词:

⑴且(and):命题形式pq;pqpqpqp

⑵或(or):命题形式pq;真真真真假

⑶非(not):命题形式p.真假假真假

假真假真真

假假假假真

4.全称量词与存在量词

⑴全称量词-------“所有的”、“任意一个”等,用表示;

全称命题p:;

全称命题p的否定p:。

⑵存在量词--------“存在一个”、“至少有一个”等,用表示;

特称命题p:;

特称命题p的否定p:;

第十五部分推理与证明

1.推理:

⑴合情推理:归纳推理和类比推理都是根据已有事实,经过观察、分析、比较、联想,在进行归纳、类比,然后提出猜想的推理,我们把它们称为合情推理。

①归纳推理:由某类食物的部分对象具有某些特征,推出该类事物的全部对象都具有这些特征的推理,或者有个别事实概括出一般结论的推理,称为归纳推理,简称归纳。

注:归纳推理是由部分到整体,由个别到一般的推理。

②类比推理:由两类对象具有类似和其中一类对象的某些已知特征,推出另一类对象也具有这些特征的推理,称为类比推理,简称类比。

注:类比推理是特殊到特殊的推理。

⑵演绎推理:从一般的原理出发,推出某个特殊情况下的结论,这种推理叫演绎推理。

注:演绎推理是由一般到特殊的推理。

“三段论”是演绎推理的一般模式,包括:

⑴大前提---------已知的一般结论;

⑵小前提---------所研究的特殊情况;

⑶结论---------根据一般原理,对特殊情况得出的判断。

二.证明

⒈直接证明

⑴综合法

一般地,利用已知条件和某些数学定义、定理、公理等,经过一系列的推理论证,最后推导出所要证明的结论成立,这种证明方法叫做综合法。综合法又叫顺推法或由因导果法。

⑵分析法

一般地,从要证明的结论出发,逐步寻求使它成立的充分条件,直至最后,把要证明的结论归结为判定一个明显成立的条件(已知条件、定义、定理、公理等),这种证明的方法叫分析法。分析法又叫逆推证法或执果索因法。

2.间接证明------反证法

一般地,假设原命题不成立,经过正确的推理,最后得出矛盾,因此说明假设错误,从而证明原命题成立,这种证明方法叫反证法。

附:数学归纳法(仅限理科)

一般的证明一个与正整数有关的一个命题,可按以下步骤进行:

⑴证明当取第一个值是命题成立;

⑵假设当命题成立,证明当时命题也成立。

那么由⑴⑵就可以判定命题对从开始所有的正整数都成立。

这种证明方法叫数学归纳法。

注:①数学归纳法的两个步骤缺一不可,用数学归纳法证明问题时必须严格按步骤进行;

3的取值视题目而4定,5可能是1,6也可能是2等。

第十六部分理科选修部分

1.排列、组合和二项式定理

⑴排列数公式:=n(n-1)(n-2)…(n-m+1)=(m≤n,m、n∈N*),当m=n时为全排列 =n(n-1)(n-2)…3.2.1=n!;

⑵组合数公式:(m≤n),;

⑶组合数性质:;

⑷二项式定理:

①通项:②注意二项式系数与系数的区别;

⑸二项式系数的性质:

①与首末两端等距离的二项式系数相等;②若n为偶数,中间一项(第+1项)二项式系数最大;若n为奇数,中间两项(第和+1项)二项式系数最大;

(6)求二项展开式各项系数和或奇(偶)数项系数和时,注意运用赋值法。

2.概率与统计

⑴随机变量的分布列:

①随机变量分布列的性质:pi≥0,i=1,2,…;p1+p2+…=1;

②离散型随机变量:

Xx1X2…xn…

PP1P2…Pn…

期望:EX=x1p1+x2p2+…+xnpn+…;

方差:DX=;

注:;

③两点分布:

X01期望:EX=p;方差:DX=p(1-p).

P1-pp

4超几何分布:

一般地,在含有M件次品的N件产品中,任取n件,其中恰有X件次品,则其中,。

称分布列

X01…m

P…

为超几何分布列,称X服从超几何分布。

⑤二项分布(独立重复试验):

若X~B(n,p),则EX=np,DX=np(1-p);注:。

⑵条件概率:称为在事件A发生的条件下,事件B发生的概率。

注:①0P(B|A)1;②P(B∪C|A)=P(B|A)+P(C|A)。

⑶独立事件同时发生的概率:P(AB)=P(A)P(B)。

⑷正态总体的概率密度函数:式中是参数,分别表示总体的平均数(期望值)与标准差;

(6)正态曲线的性质:

①曲线位于x轴上方,与x轴不相交;②曲线是单峰的,关于直线x=对称;

③曲线在x=处达到峰值;④曲线与x轴之间的面积为1;

5当一定时,6曲线随质的变化沿x轴平移;

7当一定时,8曲线形状由确定:越大,9曲线越“矮胖”,10表示总体分布越集中;

越小,曲线越“高瘦”,表示总体分布越分散。

注:P=0.6826;P=0.9544

P=0.9974

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2023-11-23 23:09:081

什么是两点分布

伯努利分布(the Bernoulli distribution)是一个离散型机率分布,为纪念瑞士科学家詹姆斯·伯努利(Jacob Bernoulli 或James Bernoulli)而命名.当伯努利试验成功,令伯努利随机变量为1.若伯努利试验失败,令伯努利随机变量为0.其成功机率为p,失败机率为q =1-p,在N次试验后,其成功期望E(X)为p,方差D(X)为p(1-P) .伯努利分布又称两点分布.
2023-11-23 23:09:171

二项分布的方差怎么求

问题一:二项分布的均值、方差 均值与方差的性质 先说一下期望吧 期望就是事件发生以前你对结果的一个预期 说明白一点就是均值 先用最简单的两点分布(伯努利分布)给你解释再说二项分布 两点分布的意思就是譬如说你扔硬币 结果有两个 分别是正面和反面 发生正面的概率为p 反面就为q=1-p 如果是正面你就得1分 反面就0分 现在我们算一下你的期望 假设你的得分用x表示 那么期望E(x)=p*1+q*0=p 所以从这个可以看出期望就是你的不同情况下的得分乘以他发生的概率再求和 再说说方差 方差是描述你所得到的分数的离散情况 前面我们不是已经计算了期望 也就是均值吗 那你想想如果我们要判断你得分的离散情况该怎么办呢 就得求出你的得分与均值的差对吧 但是如果我们只用差来表示的话 就会存在绝对值 所以为了计算的简便性我们就求这些差的平方和 所以才有了方差 还是借用两点分布 D就是代表方差 所以D(x)=p*(1-E(x))^2+q*(0-E(x))^2=qp 现在算一下二项分布 E(x)=0*q^n*C(n,0)+1*p*q^(n-1)*C(n,1)+...+n*p^n*C(n,n)=np 方差是D(x)=q^n*C(n,0)*(0-E(x))^2+p*q^(n-1)*C(n,1)*(1-E(x))^2+...+p^n*C(n,n)*(n-E(x))^2=npq 另外关于均值和方差的性质 其中x是随机变量 a和b都是常数 譬如说你有一个随机变量x 另外还有一个随机变量等于ax+b 如果你用前面的期望和方差公式算出了x的期望和方差 那么ax+b的期望和方差你就不用再用那么复杂的公式了 而是可以直接用这个性质的公式来计算 PS: E是代表对括号里面的随机变量求期望 D是代表对括号里的随机变量求方差 问题二:求二项分布式的方差公式是怎么推出来的?推到一半不会了。 这个比较麻烦 要利用一些二项式的性质 期望如下: 方差如下:
2023-11-23 23:09:251

帮我总结一下高中期望和方差的公式好么?要快O(∩_∩)O谢谢

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2023-11-23 23:09:352

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数学期望,方差的计算公式是??

方程D(X)=E{[X-E(X)]^2}=E(X^2) - [ E(X)]^2,其中 E(X)表示数学期望。若x1,x2,x3......xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]方差即偏离平方的均值,称为标准差或均方差,方差描述波动程度。对于连续型随机变量X,若其定义域为(a,b),概率密度函数为f(x),连续型随机变量X方差计算公式:D(X)=(x-μ)^2 f(x) dx。离散型:如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。
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设ξ是这两点间距离,它的分布函数是: f(x): =2(h-x)/h^2,0
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随机变量同分布]指的是两个随机变量具有相同的概率分布具体来说,两个随机变量X和Y如果满足以下条件,就称它们具有相同的分布对于任意实数x,P(X <= x)= P(Y <=)2.对于任意实数x和y,P(X <= x,Y<=y)= P(X <= x)* P(Y <= y)其中P表示概率例如,投掷一枚骰子和投掷一枚硬币都是伯努利试验,因此它们的随机变量(分别记作X和Y)具有相同的分布。又例如,从正态分布中抽取的两个随机变量也具有相同的分布。需要注意的是,同分布的两个随机变量并不一定具有相同的数学期望和方差。例如,从正态分布中抽取的两个随机变量它们的数学期望和方差可能并不相同。而离散型变量同分布是指两个或多个离散型随机变量具有相同的概率分布。具体来说,如果两个随机变量X和Y的取值分别为{x1,x2,...,xn}和y1,y2,...,yn),并且对于任意实数xi和yj,都有P(X <= xi)= P(Y <= yj),那么我们就称X和Y具有相同的离散分布例如,在一系列抛硬币的结果中,每枚硬币的正反面都是一个离散随机变量,它们的概率分布都是0.5,因此这些硬币的正反面结果就是同分布的。需要注意的是,同分布的两个离散随机变量并不一定具有相同的数学期望和方差。例如,从两点分布中抽取的两个随机变量,它们的数学期望和方差可能并不相同。
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2023-11-23 23:13:513

概率论考试重点

概率统计重点难点第一章 随机事件和概率  重点内容是:事件的关系:包含,相等,互斥,对立,完全事件组,独立;事件的运算:并,交,差;运算规律:交换律,结合律,分配律,对偶律;概率的基本性质及五大公式:加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式;利用独立性进行概率计算,伯努力试验计算。  近几年单独考查本章的考题相对较少,但是大多数考题中将本章的内容作为基础知识来考核。  第二章 随机变量及其分布  本章的主要内容是:随机变量及其分布函数的概念和性质,分布律和概率密度,随机变量的函数的分布,一些常见的分布:0-1分布、二项分布、超几何分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布及它们的应用。而重点要求会计算与随机变量相联系的事件的概率,用泊松分布近似表示二项分布,以及随机变量简单函数的概率分布。  近几年单独考核本章内容不太多,主要考一些常见分布及其应用、随机变量函数的分布。  第三章 二维随机变量及其分布  本章是概率论重点部分之一,尤其是二维随机变量及其分布的概念和性质,边缘分布,边缘密度,条件分布和条件密度,随机变量的独立性及不相关性,一些常见分布:二维均匀分布,二维正态分布,几个随机变量的简单函数的分布。  第四章 随机变量的数字特征  本章内容是:随机变量的数字特征:数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数,常见分布的数字特征。而重点是利用数字特征的基本性质计算具体分布的数字特征,根据一维和二维随机变量的概率分布求其函数的数学期望第五章 大数定律和中心极限定理  本章内容包括三个大数定律:切比雪夫定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律,以及两个中心极限定理:棣莫弗——拉普拉斯定理、列维——林德伯格定理。  本章的内容不是重点,也不经常考,只要把这些定律、定理的条件与结论记住就可以了。  常见题型有  1.估计概率的值  2.与中心极限定理相关的命题  第六章 数理统计的基本概念  数理统计的基本概念主要是总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩。重点是正态总体的抽样分布,包括样本均值、样本方差、样本矩、两个样本的均值差、两个样本方差比的抽样分布。这会涉及标准正态分布、分布、 分布和 分布,要掌握这些分布对应随机变量的典型模式及它们参数的确定,这些分布的分位数和相应的数值表。  本章是数理统计的基础,也是重点之一。  1.样本容量的计算  2.分位数的求解或判定  4.总体或统计量的分布函数的求解或判定或证明  5.求总体或统计量的数字特征  第七章 参数估计  本章的主要内容是参数的点估计、估计量与估计值的概念、一阶或二阶矩估计和最大似然估计法、未知参数的置信区间、单个正态总体均值和方差的置信区间、两个总体的均值差和方差比的置信区间。而重点是矩估计法和最大似然估计法,有时要求验证所得估计量的无偏性。  常见题型有  1.统计量的无偏性、一致性或有效性  2.参数的矩估计量或矩估计值或估计量的数字特征  3.参数的最大似然估量或估计量或估计量的数字特征  4.求单个正态总体均值的置信区间
2023-11-23 23:14:272

方差公式是什么

一.方差的概念与计算公式  例1两人的5次测验成绩如下:  x:50,100,100,60,50e(x)=72;  y:73,70,75,72,70e(y)=72。  平均成绩相同,但x不稳定,对平均值的偏离大。  方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。  单个偏离是  消除符号影响  方差即偏离平方的均值,记为d(x):  直接计算公式分离散型和连续型,具体为:  这里是一个数。推导另一种计算公式  得到:“方差等于平方的均值减去均值的平方”,即  ,  其中  分别为离散型和连续型计算公式。称为标准差或均方差,方差描述波动程度。  二.方差的性质  1.设c为常数,则d(c)=0(常数无波动);  2.d(cx)=c2d(x)(常数平方提取);  证:  特别地d(-x)=d(x),d(-2x)=4d(x)(方差无负值)  3.若x、y相互独立,则  证:记  则  前面两项恰为d(x)和d(y),第三项展开后为  当x、y相互独立时,  ,  故第三项为零。  特别地  独立前提的逐项求和,可推广到有限项。  三.常用分布的方差  1.两点分布  2.二项分布  x~b(n,p)  引入随机变量xi(第i次试验中a出现的次数,服从两点分布)  ,  3.泊松分布(推导略)  4.均匀分布  另一计算过程为  5.指数分布(推导略)  6.正态分布(推导略)  ~  正态分布的后一参数反映它与均值的偏离程度,即波动程度(随机波动),这与图形的特征是相符的。  例2求上节例2的方差。  解根据上节例2给出的分布律,计算得到  工人乙废品数少,波动也小,稳定性好。
2023-11-23 23:14:373

两点分布的期望和方差是什么?

两点分布的期望和方差是二项分布期望:Ex=np方差:Dx=np(1-p)(n是n次独立事件p为成功概率)两点分布期望:Ex=p方差:Dx=p(1-p)。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。方差的作用它反映了一组数据与其平均值的偏离程度。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
2023-11-23 23:15:291

两点分布的期望和方差是怎样的?

两点分布的期望和方差是二项分布期望:Ex=np方差:Dx=np(1-p)(n是n次独立事件p为成功概率)两点分布期望:Ex=p方差:Dx=p(1-p)。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。方差的作用它反映了一组数据与其平均值的偏离程度。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
2023-11-23 23:15:411

两点分布的期望与方差分别是多少呢?

两点分布的期望和方差是二项分布期望:Ex=np方差:Dx=np(1-p)(n是n次独立事件p为成功概率)两点分布期望:Ex=p方差:Dx=p(1-p)。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。方差的作用它反映了一组数据与其平均值的偏离程度。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
2023-11-23 23:15:541

两点分布的期望和方差是什么?

二项分布的期望和方差:二项分布期望np,方差np(1-p);0-1分布,期望p方差p(1-p)。最简单的证明方法是:X可以分解成n个相互独立的,都服从以p为参数的(0-1)分布的随机变量之和:X=X1+X2+...+Xn,Xi~b(1,p),i=1,2...nP{Xi=0}=1-p,P(Xi=1)=pEXi=0*(1-p)+1*p=pE(Xi^2)=0^2*(1-p)+1^2*p=pDXi=E(Xi^2)-(EXi)^2=p-p^2=p(1-p)EX=EX1+EX2+...+EXn=npDX=DX1+DX2+...+DXn=np(1-p)统计学意义:当数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大,数据的波动越大;方差越小,数据的波动就越小。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差;样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,样本方差或样本标准差越大,样本数据的波动就越大。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数,它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根,用S表示。
2023-11-23 23:16:081

两点分布的期望和方差公式是什么?

两点分布的期望和方差是二项分布期望:Ex=np方差:Dx=np(1-p)(n是n次独立事件p为成功概率)两点分布期望:Ex=p方差:Dx=p(1-p)。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。方差的作用它反映了一组数据与其平均值的偏离程度。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
2023-11-23 23:16:141

请问方差和分布的期望有什么关系?

两点分布的期望和方差是二项分布期望:Ex=np方差:Dx=np(1-p)(n是n次独立事件p为成功概率)两点分布期望:Ex=p方差:Dx=p(1-p)。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。方差的作用它反映了一组数据与其平均值的偏离程度。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
2023-11-23 23:16:271

在长为L的线段上任选两点,求两点间距离的数学期望与方差

两点间距离的数学期望为E(x)=∫xf(x)dx=L/3,方差为D(x)=E(x^2)-E(x)^2=L^2/18。解:本题利用了数学期望和方差的性质求解。分布函数为F(x)=2x/L-(x/L)^2分布密度函数为f(x)=2/L-2x/L^2故期望为E(x)=∫xf(x)dx=L/3方差为D(x)=E(x^2)-E(x)^2=L^2/18答:期望为E(x)=∫xf(x)dx=L/3,方差为D(x)=E(x^2)-E(x)^2=L^2/18。扩展资料:数学期望的性质:1、设X是随机变量,C是常数,则E(CX)=CE(X)。2、设X,Y是任意两个随机变量,则有E(X+Y)=E(X)+E(Y)。3、设X,Y是相互独立的随机变量,则有E(XY)=E(X)E(Y)。4、设C为常数,则E(C)=C。方差的性质:1、设C是常数,则D(C)=02、设X是随机变量,C是常数,则有3、设 X 与 Y 是两个随机变量,则参考资料来源:百度百科-数学期望
2023-11-23 23:16:424

在区间【0,a】上任取两点x,y求这两点距离的数学期望和方差

取数轴上的区间[0,a],两点的坐标为随机变量A,B, 则A,B相互独立,都服从[0,h]上的均匀分布, 分布函数为F(x)=0,x<0时,F(x)=x/a,0≤x≤a时,F(x)=1,x>h时. 两点距离X=|A-B|=max(A,B)-min(A,B) EX=Emax(A,B)-Emin(A,B). max(A,B)的分布函数G(x)=[F(x)]^2,由此可求出Emax(A,B)=2a/3. min(A,B)的分布函数H(x)=1-[1-F(x)]^2,由此可求出Emin(A,B)=a/3. EX=Emax(A,B)-Emin(A,B)=a/3.方差是DX=a^2/18.
2023-11-23 23:17:091

二项分布的均值、方差 均值与方差的性质

先说一下期望吧 期望就是事件发生以前你对结果的一个预期 说明白一点就是均值先用最简单的两点分布(伯努利分布)给你解释再说二项分布两点分布的意思就是譬如说你扔硬币 结果有两个 分别是正面和反面 发生正面的概率为p 反面就为q=1-p 如果是正面你就得1分 反面就0分 现在我们算一下你的期望 假设你的得分用x表示那么期望E(x)=p*1+q*0=p 所以从这个可以看出期望就是你的不同情况下的得分乘以他发生的概率再求和 再说说方差 方差是描述你所得到的分数的离散情况 前面我们不是已经计算了期望 也就是均值吗 那你想想如果我们要判断你得分的离散情况该怎么办呢 就得求出你的得分与均值的差对吧 但是如果我们只用差来表示的话 就会存在绝对值 所以为了计算的简便性我们就求这些差的平方和 所以才有了方差 还是借用两点分布 D就是代表方差 所以D(x)=p*(1-E(x))^2+q*(0-E(x))^2=qp现在算一下二项分布 E(x)=0*q^n*C(n,0)+1*p*q^(n-1)*C(n,1)+...+n*p^n*C(n,n)=np方差是D(x)=q^n*C(n,0)*(0-E(x))^2+p*q^(n-1)*C(n,1)*(1-E(x))^2+...+p^n*C(n,n)*(n-E(x))^2=npq另外关于均值和方差的性质 其中x是随机变量 a和b都是常数 譬如说你有一个随机变量x 另外还有一个随机变量等于ax+b 如果你用前面的期望和方差公式算出了x的期望和方差 那么ax+b的期望和方差你就不用再用那么复杂的公式了 而是可以直接用这个性质的公式来计算 PS: E是代表对括号里面的随机变量求期望 D是代表对括号里的随机变量求方差
2023-11-23 23:17:171

二项分布的均值、方差 均值与方差的性质

先说一下期望吧 期望就是事件发生以前你对结果的一个预期 说明白一点就是均值先用最简单的两点分布(伯努利分布)给你解释再说二项分布两点分布的意思就是譬如说你扔硬币 结果有两个 分别是正面和反面 发生正面的概率为p 反面就为q=1-p 如果是正面你就得1分 反面就0分 现在我们算一下你的期望 假设你的得分用x表示那么期望E(x)=p*1+q*0=p 所以从这个可以看出期望就是你的不同情况下的得分乘以他发生的概率再求和 再说说方差 方差是描述你所得到的分数的离散情况 前面我们不是已经计算了期望 也就是均值吗 那你想想如果我们要判断你得分的离散情况该怎么办呢 就得求出你的得分与均值的差对吧 但是如果我们只用差来表示的话 就会存在绝对值 所以为了计算的简便性我们就求这些差的平方和 所以才有了方差 还是借用两点分布 D就是代表方差 所以D(x)=p*(1-E(x))^2+q*(0-E(x))^2=qp现在算一下二项分布 E(x)=0*q^n*C(n,0)+1*p*q^(n-1)*C(n,1)+...+n*p^n*C(n,n)=np方差是D(x)=q^n*C(n,0)*(0-E(x))^2+p*q^(n-1)*C(n,1)*(1-E(x))^2+...+p^n*C(n,n)*(n-E(x))^2=npq另外关于均值和方差的性质 其中x是随机变量 a和b都是常数 譬如说你有一个随机变量x 另外还有一个随机变量等于ax+b 如果你用前面的期望和方差公式算出了x的期望和方差 那么ax+b的期望和方差你就不用再用那么复杂的公式了 而是可以直接用这个性质的公式来计算 PS: E是代表对括号里面的随机变量求期望 D是代表对括号里的随机变量求方差
2023-11-23 23:17:256

二项分布的均值、方差 均值与方差的性质

二项分布的背景是,做n次实验,每次成功的概率都是p..要计算成功次数x = k的概率。P{x=k} = C(n,k)p^k(1-p)^(n-k), k=0,1,2,...,n-1,n.其中,C(n,k)表示从 n 次实验中任选k次的选法数目。。C(n,k) = n!/[k!(n-k)!].. n!是n的阶乘。。5! = 5*4*3*2*1期望是平均值的意思。。成功次数x的期望,是平均成功次数的意思。。每次成功概率为p, n次实验的平均成功次数 = n*p..好理解,好记。计算公式复杂点。。E(X) 表示期望。。因E是expectation(期望)的首字母。。E(X) = Sum_{k:0->n}kP{x=k} = Sum{k:0->n}kC(n,k)p^k(1-p)^(n-k)= Sum_{k:1->n}kC(n,k)p^k(1-p)^(n-k)= Sum_{k:1->n}k*n!/[k!(n-k)!]p^k(1-p)^(n-k)= Sum_{k:1->n}n!/[(k-1)!(n-1-k+1)!]p*p^(k-1)(1-p)^(n-1-k+1)= npSum_{k:1->n}(n-1)!/[(k-1)!(n-1-k+1)!]p^(k-1)(1-p)^(n-1-k+1)= npSum_{m:0->n-1}(n-1)!/[m!/(n-1-m)!]p^m(1-p)^(n-1-m)= npSum表示求和。。Sum_{k:0->n}f(k),表示f(0) + f(1) + f(2) + ... + f(n).最后一个等式来自归一性。..概率之和为1.【做n-1次实验,要么成功0次,要么成功1次,要么成功2次,。。。,要么成功n-1次。。所以,成功0次的概率+成功1次的概率+。。。+成功n-1次的概率=1】方差表示实际成功次数与期望之间的差距的平方。。D(X)表示方差。。因D是deviation(差别)的首字母【其实一般用V代表方差,Variance(方差)。。但不知为何,偏偏有人选用D。。】计算公式为,D(X) = E[X - E(X)]^2 = E(X^2) - (EX)^2我们先看E[X(X-1)], 再计算E(X^2) = E[X(X-1) + X] = E[X(X-1)] + EX,最后,再计算DX。E[X(X-1)] = Sum_{k:0->n}k(k-1)P{x=k} = Sum{k:0->n}k(k-1)C(n,k)p^k(1-p)^(n-k)= Sum_{k:2->n}k(k-1)C(n,k)p^k(1-p)^(n-k)= Sum_{k:2->n}k(k-1)*n!/[k!(n-k)!]p^k(1-p)^(n-k)= Sum_{k:2->n}n!/[(k-2)!(n-2-k+2)!]p^2*p^(k-2)(1-p)^(n-2-k+2)= n(n-1)p^2Sum_{k:2->n}(n-2)!/[(k-2)!(n-2-k+2)!]p^(k-2)(1-p)^(n-2-k+2)= n(n-1)p^2Sum_{m:0->n-2}(n-2)!/[m!/(n-2-m)!]p^m(1-p)^(n-2-m)= n(n-1)p^2E(X^2) = E[X(X-1)] + EX = n(n-1)p^2 + np.D(X) = E(X^2) - (EX)^2 = n(n-1)p^2 + np - (np)^2 = n^2p^2 - np^2 + np - (np)^2= np(1-p).方差用来描述随机性在期望周围的波动程度。。比如扔硬币。。扔10次,每次扔到字的概率为0.5那么,在这10次实验中,拿到字的次数服从二项分布b(10,0.5).拿到字的期望次数为10*0.5 = 5(次)。但每组10次扔硬币时,肯定不会都出现5次字。。具体到某组10次扔硬币时,预测到大概会出现5次字。方差描述的是,实际扔出字的次数与5之间差别的平方。。此时,方差=10*0.5(1-0.5) = 2.52.5的平方根=1.58(次)说明实际扔出字的次数与之间差别不超过2次的机会很大。。【精确的描述有切比雪夫不等式和哈弗丁不等式~~】性质:a,b都是常数。。E(ax+b), 是说,随机变量ax + b(随机变量x的线性函数)的期望。。期望运算是线性运算。。【线性变换的期望 = 期望的线性变换,E(ax+b) = E(ax) + E(b) = aEx + b】..[常数的期望=常数, E(b) = b. ]方差是非线性变换。。D(ax+b),是说,随机变量ax + b(随机变量x的线性函数)的方差。。D(ax+b) = E[ax+b-E(ax+b)]^2 = E[ax+b - aEx - b]^2 = E[ax - aEx]^2 = a^2E[x - Ex]^2 = a^2D(x).
2023-11-23 23:17:534

高中数学选修2-3概率中提到的两点分布,为什么随机变量X的值必须是0和1啊,别的不行么

1、因为随机变量只有两个取值,这两个取值一般以x=0和x=1来表示,所以这样的分布叫两点分布。 2、假如某随机变量Y只取值3和4这两个,也属于两点分布。3、为什么一定要以x=0和x=1来表示这唯二的随机变量呢,这个就和随机变量的期望和方差有关,因为取x=0和x=1的话,期望和方差有比较好的公式可记忆。
2023-11-23 23:18:022

二项分布的样本均值和方差怎么计算?

LZ对公式和矩估计理解有误啊,矩估计原理认为样本的n阶中心钜和n阶原点矩和总体的n阶中心钜和n阶原点矩相同,也就是说,可以假设你测试的这一共400次的实验,所求得的均值可以代表整个母体数据的均值,你测了400次,平均值是0.4375,那么可以理解为不论测试多少次,抛硬币的平均值就是0.4375;所以你的公式算错了:p=400p/n=400*0.4375/n=不论测试多少次出现正面的次数情况,这个里面的n不是400 是任意数量,因为你用400求出的概率就等于任意实验次数求出的概率,我们假设他们是近似的,几乎一样的,这个实验方法就是矩估计原理,这样说可能比较清楚 样本的n肯定小于母体总量N 我所说的n随机也是在N范围内的,所以原题是让你求置信区间.可能是我讲的还不太清楚,导致LZ误解了,矩估计其实就是你通过样本测试对母体情况的一种猜测,这种猜测的前提是我们假设样本的情况是近似于母体的情况的,打个比方你投掷硬币100次得到了一个平均值,这个平均值是可以代表投掷1000次产生的平均值,因为我们假设这两个值是近似的,LZ太执泥于公式了,对公式没有吃透啊.正如LZ举的例子,产品的总数N我们不知道,我们就可以随机抽取n个样本进行测试,把测试结果假设定义为所有产品的特征,因为我们假设样本具有母体特征,两个值是近似的,这就是我们为什么不用测试所有产品,只要测试部分产品的原理,不知道这样解释LZ是否能理解:) 说个更简单的例子 其实矩估计就是在一个大长方型未知的情况下,通过已知的一个同比例缩小的小长方型,求大长方型长和宽比例的方法.这样讲比较直观.
2023-11-23 23:18:124

方差的随机变量的期望和方差

离散型X服从两点分布,则X服从超几何分布,即,则X服从二项分布,即,则X服从泊松分布,即,则 连续型X服从均匀分布,即,则,X服从指数分布,即, 则X 服从正态分布,即, 则X 服从标准正态分布,即, 则求正态分布的数学期望&&方差设,求E(X),D(X).令,由于,所以,已知E(Z)=0,D(Z)=1,从而
2023-11-23 23:18:191

两点分布方差公式是怎么推出来的 D(X)=p(1-p)^2?

方差公式没有平方啊,就是p(1-p) 两点分布嘛:1的概率为p,0为(1-p) 均值E(x)=p 方差D(x)=p[(1-p)^2]+(1-p)[(0-p)^2] =p(1-p)[p+(1-p)] =p(1-p) 课本上有的,好好看看书,
2023-11-23 23:18:311

两点分布与二项分布有何区别?

一、性质不同1、两点分布:在一次试验中,事件A出现的概率为P,事件A不出现的概率为q=l -p,若以X记一次试验中A出现的次数,则X仅取0、I两个值。2、二项分布:是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其它各次试验结果无关,事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。二、特点不同1、两点分布:是试验次数为1的伯努利试验。2、二项分布:是试验次数为n次的伯努利试验。扩展资料:二项分布的图形特点:(1)当(n+1)p不为整数时,二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值;(2)当(n+1)p为整数时,二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。二项分布的应用条件:1、各观察单位只能具有相互对立的一种结果,如阳性或阴性,生存或死亡等,属于两分类资料。2、已知发生某一结果(阳性)的概率为π,其对立结果的概率为1-π,实际工作中要求π是从大量观察中获得比较稳定的数值。参考资料来源:百度百科-两点分布参考资料来源:百度百科-二项分布
2023-11-23 23:18:472

二项分布两点分布是什么意思?

二项分布是指在n次独立的重复实验中,成功事件发生的次数服从二项分布的概率分布。而两点分布是指随机变量只能取两个值的离散分布,其中一个值的概率为p,另一个值的概率为1-p。两点分布也可以看作是二项分布的一种特殊情况,当n=1时,二项分布即为两点分布。
2023-11-23 23:19:571

样本均值和总体均值相等吗?

相等。理论根源是辛钦大数定律,样本之间是独立同分布,当数据样本量很大的时候,样本观测值的平均值和总体的数学期望是在一个极小的误差范围内。矩估计法, 也称矩法估计,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩(即所考虑的随机变量的幂的期望值)的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。接着使用样本矩取代(未知的)总体矩,解出感兴趣的参数。从而得到那些参数的估计。用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法,如果总体中有 K个未知参数,可以用前 K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩,然后利用未知参数与总体矩的函数关系,求出参数的估计量。扩展资料:注意事项:分布列相当于把每种情况都列出来,然后分别计算每种情况发生的概率,然后列成表格的形式。分布列可以分为两点分布(两种情况),超几何分布,n次独立重复试验(n次等可能情况)等,不同的模型有不同的解题方式,注意区分。期望&方差:给出了期望和方差的计算方式,期望是概率乘以对应的x值,方差是浮动程度,和期望相关。同时注意两个分布列A和B,期望和方差虽自变量变化的规律。参考资料来源:百度百科-数理统计参考资料来源:百度百科-正态分布参考资料来源:百度百科-矩估计参考资料来源:百度百科-极大似然估计参考资料来源:人民网-2009-2014考研数学真题概率论考点解析
2023-11-23 23:21:101

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