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考研數(shù)學(xué)概率 多維隨機(jī)變量及其分布復(fù)習(xí)

時(shí)間:2021-10-28 14:11:41 考研數(shù)學(xué) 我要投稿

考研數(shù)學(xué)概率 多維隨機(jī)變量及其分布復(fù)習(xí)

以下跟大家一起來(lái)具體分析一下,概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的第三章多維隨機(jī)變量及其分布該怎么學(xué)習(xí)。

考研數(shù)學(xué)概率 多維隨機(jī)變量及其分布復(fù)習(xí)

一、考試內(nèi)容

1.多維隨機(jī)變量及其分布

2.二維離散型隨機(jī)變量的概率分布、邊緣分布和條件分布

3.二維連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度、邊緣概率密度和條件密度

4.隨機(jī)變量的獨(dú)立性和不相關(guān)性

5.常用二維隨機(jī)變量的分布

6.兩個(gè)及兩個(gè)以上隨機(jī)變量簡(jiǎn)單函數(shù)的分布

二、考試要求

1.理解多維隨機(jī)變量的概念,理解多維隨機(jī)變量的分布的概念和性質(zhì),理解二維離散型隨機(jī)變量的概率分布、邊緣分布和條件分布,理解二維連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度、邊緣密度和條件密度,會(huì)求與二維隨機(jī)變量相關(guān)事件的概率。

2.理解隨機(jī)變量的獨(dú)立性及不相關(guān)性的概念,掌握隨機(jī)變量相互獨(dú)立的條件。

3.掌握二維均勻分布,了解二維正態(tài)分布的概率密度,理解其中參數(shù)的概率意義。

4.會(huì)求兩個(gè)隨機(jī)變量簡(jiǎn)單函數(shù)的分布,會(huì)求多個(gè)相互獨(dú)立隨機(jī)變量簡(jiǎn)單函數(shù)的`分布。

三、復(fù)習(xí)要點(diǎn)

1.二維離散型隨機(jī)變量

同一維離散型隨機(jī)變量類似,二維離散型隨機(jī)變量也是要求考生通過(guò)題目的信息,解決兩個(gè)問(wèn)題,一、兩隨機(jī)變量分別可以取哪些值;二、隨機(jī)變量取對(duì)應(yīng)值的概率是怎么計(jì)算的.應(yīng)該說(shuō),只要考生會(huì)寫(xiě)一維離散型隨機(jī)變量的分布律,那寫(xiě)出二維離散型隨機(jī)變量的聯(lián)合分布律難度應(yīng)該也不是很大.至于邊緣分布律和條件分布律,可以在聯(lián)合分布律的基礎(chǔ)上寫(xiě)出.部分考生理解起來(lái)覺(jué)得抽象的是條件分布律,其實(shí)道理仍然是一樣的,需要考慮在一個(gè)隨機(jī)變量取定某一值的條件下,另一個(gè)隨機(jī)變量可以取哪些值.另外,在計(jì)算一個(gè)隨機(jī)變量X=a時(shí),另一個(gè)隨機(jī)變量Y=b的概率是多少時(shí),無(wú)需記憶新的公式,直接帶入第一章學(xué)習(xí)的隨機(jī)事件的條件概率公式即可。

2.二維連續(xù)型隨機(jī)變量

聯(lián)合概率密度,重點(diǎn)掌握:一、概率密度在整個(gè)平面上積分是1,它的作用也主要是確定概率密度中的未知參數(shù);二、求二維連續(xù)型隨機(jī)變量落在一個(gè)平面區(qū)域內(nèi)的概率,即聯(lián)合概率密度在該區(qū)域上進(jìn)行二重積分.雖然公式與一維類似,但從計(jì)算的難度上講,二維的會(huì)更復(fù)雜一點(diǎn),要求考生會(huì)計(jì)算二重積分.在此,考生也應(yīng)該充分地意識(shí)到概率與高數(shù)還是存在緊密聯(lián)系的,概率的部分計(jì)算需要有一定的高數(shù)基礎(chǔ)。

邊緣概率密度和條件概率密度的公式推導(dǎo)可以不要求考生掌握,但是要求會(huì)用相應(yīng)的公式,也就是會(huì)帶公式計(jì)算邊緣概率和條件概率密度.如邊緣概率密度,求關(guān)于x的邊緣概率密度,積分變量是y.需要注意的是,如果聯(lián)合概率密度是一個(gè)分段函數(shù),那么邊緣概率密度也一定是一個(gè)分段函數(shù).另外,在計(jì)算的時(shí)候,考生要求會(huì)通過(guò)圖形,確定積分的上下限,函數(shù)的定義域.條件概率密度的計(jì)算,需要注意的是有沒(méi)有前提條件,在某個(gè)前提條件下,概率密度計(jì)算的公式是什么.關(guān)于邊緣概率密度和條件概率密度,是概率解答題?嫉闹R(shí)點(diǎn),這些知識(shí),需要大家先理解,然后做一定量的配套練習(xí),鞏固方法。

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