分布表在对应的分布下边

  • 离散型的分布
    • 一,0-1分布
    • 二,几何分布
    • 三,二项分布
    • 四,泊松分布
    • 五,超几何分布
  • 连续性的分布
    • 一,均匀分布
    • 二,指数分布
    • 三,正态分布与标准正态分布
  • 格格不入的三个分布
    • 一,卡方分布
    • 二,t 分布
    • 三,F 分布

下边是我自己写的笔记可供大家下载(free)
传送门:概率论与数理统计(全)学习笔记.pdf

离散型的分布

一,0-1分布

有2种结果,实验只做1次。

P(X = k) = pk(1-p)1-k
数学期望:E(X) = p
方差:Var(X)=p(1-p)

二,几何分布

P(A) = p,事件A在第k次首次发生(前k-1次均未发生)。

记作:X ~ G(p)
P(X = k) = (1-p)k-1p
数学期望:1/p
方差:(1-p)/p2

三,二项分布

P(A) = p,在n次实验中,事件A发生了k次。

记作:X ~ B(n, p)
P(X = k) = Cnk pk(1-p)n-k
期望:E(X) = np
方差:Var(X) = np(1-p)

最可能值:
(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。
注:[x]为不超过x的最大整数。

!!!重点!!!
若满足二项分布X ~ B(n, p),其中n足够大(n≥100),且 np≤10 时。
可以将其近似于泊松分布 X ~ P(np)【λ = np】,然后在查表就可以了。

四,泊松分布

应用实例:泊松分布适合于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数,一块产品上的缺陷数,显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。

记作:X ~ P(λ)

数学期望:E(X) = λ
方差:Var(X) = λ

查表 ↓





五,超几何分布

共N个元素:

  • M个属于第1类
  • N - M个属于第2类

从中取出 n 个,在取出的n个中有 X=k 个属于第1类。

记作:X ~ H(n,M,N)

!!!重点!!!
当N很大,n相对N很小时,可近似为二项分布X ~ B(n, M/N)。

再从二项分布近似为泊松分布就可以查表了。

连续性的分布

一,均匀分布

是用示例:等车时间。。

数学期望:(a + b)/2
方差:(b - a)2/12

二,指数分布


数学期望:1 / λ
方差:1 / λ2

无记忆性

三,正态分布与标准正态分布



普通正态分布转化为标准正态分布


标准正态分布查表

格格不入的三个分布

一,卡方分布




查表(x:α值,y:n自由度)
传送门:整表链接

二,t 分布


查表
传送门1:完整的 t分布表(推荐)
传送门2:分单双侧的 t分布

三,F 分布



查表
传送门:完整的 F分布表








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