内容正文:
专题09 概率与统计
【必备知识点】
1、抽样方法:
①简单随机抽样(总体个数较少)
②系统抽样(总体个数较多)
③分层抽样(总体中差异明显)
注意:在N个个体的总体中抽取出n个个体组成样本,每个个体被抽到的机会(概率)均为
。
2、总体分布的估计:
⑴一表二图:
①频率分布表——数据详实
②频率分布直方图——分布直观
③频率分布折线图——便于观察总体分布趋势
注:总体分布的密度曲线与横轴围成的面积为1。
⑵茎叶图:
①茎叶图适用于数据较少的情况,从中便于看出数据的分布,以及中位数、众位数等。
②个位数为叶,十位数为茎,右侧数据按照从小到大书写,相同的数据重复写。
3、总体特征数的估计:
⑴平均数:
;
取值为
的频率分别为
,则其平均数为
;
注意:频率分布表计算平均数要取组中值。
⑵方差与标准差:一组样本数据
方差:
;
标准差:
注:方差与标准差越小,说明样本数据越稳定。
平均数反映数据总体水平;方差与标准差反映数据的稳定水平。
⑶线性回归方程
①变量之间的两类关系:函数关系与相关关系;
②制作散点图,判断线性相关关系
③线性回归方程:
(最小二乘法)
注意:线性回归直线经过定点
。
第三章:概率
1、随机事件及其概率:
⑴事件:试验的每一种可能的结果,用大写英文字母表示;
⑵必然事件、不可能事件、随机事件的特点;
⑶随机事件A的概率:
.
2、古典概型:
⑴基本事件:一次试验中可能出现的每一个基本结果;
⑵古典概型的特点:
①所有的基本事件只有有限个;
②每个基本事件都是等可能发生。
⑶古典概型概率计算公式:一次试验的等可能基本事件共有n个,事件A包含了其中的m个基本事件,则事件A发生的概率
.
3、几何概型:
⑴几何概型的特点:
①所有的基本事件是无限个;
②每个基本事件都是等可能发生。
⑵几何概型概率计算公式:
;
其中测度根据题目确定,一般为线段、角度、面积、体积等。
4、互斥事件:
⑴不可能同时发生的两个事件称为互斥事件;
⑵如果事件
任意两个都是互斥事件,则称事件
彼此互斥。
⑶如果事件A,B互斥,那么事件A+B发生的概率,等于事件A,B发生的概率的和,
即:
⑷如果事件
彼此互斥,则有:
⑸对立事件:两个互斥事件中必有一个要发生,则称这两个事件为对立事件。
①事件
的对立事件记作
②对立事件一定是互斥事件,互斥事件未必是对立事件。
统计案例
1、回归分析
回归直线方程
,
其中
EMBED Equation.DSMT4
相关系数:
2、独立性检验
假设有两个分类变量X和Y,它们的值域分另为{x1, x2}和{y1, y2},其样本频数2
2列联表为:
y1
y2
总计
x1
a
b
a+b
x2
c
d
c+d
总计
a+c
b+d
a+b+c+d
若要推断的论述为H1:“X与Y有关系”,可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系,并且能较精确地给出这种判断的可靠程度.
具体的做法是,由表中的数据算出随机变量
的值
,其中
为样本容量,K2的值越大,说明“X与Y有关系”成立的可能性越大.
随机变量
越大,说明两个分类变量,关系越强;反之,越弱。
时,X与Y无关;
时,X与Y有95%可能性有关;
时X与Y有99%可能性有关.
(理科附加)
专题七:随机变量及其分布
1、基本概念
⑴互斥事件:不可能同时发生的两个事件.
如果事件
,其中任何两个都是互斥事件,则说事件
彼此互斥.
当
是互斥事件时,那么事件
发生(即
中有一个发生)的概率,等于事件
分别发生的概率的和,即
.
⑵对立事件:其中必有一个发生的两个互斥事件.事件
的对立事件通常记着
.
对立事件的概率和等于1.
.
特别提醒:“互斥事件”与“对立事件”都是就两个事件而言的,互斥事件是不可能同时发生的两个事件,而对立事件是其中必有一个发生的互斥事件,因此,对立事件必然是互斥事件,但互斥事件不一定是对立事件,也就是说“互斥”是“对立”的必要但不充分的条件.
⑶相互独立事件:事件
(或
)是否发生对事件
(或
)发生的概率没有影响,(即其中一个事件是否发生对另一个事件发生的概率没有影响).这样的两个事件叫做相互独立事件.
当
是相互独立事件时,那么事件
发生(即
同时发生)的概率,等于事件
分别发生的概率的积.即
.
若A、B两事件相互独立,则A与、与B、与也都是相互独立的.
⑷独立重复试验
①一般地,在相同条件下重复做的
次试验称为
次独立重复试验.
②独立重复试验的概率公式
如果在1次试验中某事件发生的概率是
,那么在
次独立重复试验中这个试验恰好发生
次的概率
⑸条件概率:对任意事件A和事件B,在已知事件A发生的条件下事件B发生的概率,叫做条件概率.记作P(B|A),读作A