HENU~国商计科概率论复习

2024年春季概率论复习

第二章知识点

  • 分布函数的性质:掌握分布函数的定义、性质及其应用。

  • 正态分布标准化计算概率:了解正态分布的标准化方法,并利用标准正态分布表计算概率。

  • 指数分布的期望与方差:熟悉指数分布的期望和方差公式及其推导。

  • 离散型变量函数的分布:掌握离散型随机变量函数的分布计算方法。

  • 连续性随机变量的概率密度的性质、分布:理解连续型随机变量概率密度的性质,掌握其分布计算。

第三章知识点

  • 二维随机变量的边缘分布:学会计算二维随机变量的边缘分布。

  • 二维离散型变量的分布律:掌握二维离散型随机变量的分布律及其性质。

  • 连续型变量的条件、联合、边缘概率密度:理解连续型随机变量的条件概率密度、联合概率密度和边缘概率密度的概念及计算方法。

  • 两个随机变量函数的分布:掌握两个随机变量函数的分布计算方法。

第四章知识点

  • 连续型变量的期望与方差:掌握连续型随机变量期望和方差的计算方法。

  • 方差的性质:熟悉方差的性质及其应用。

  • 协方差的计算:掌握协方差的计算方法及其意义。

  • 连续型二维随机变量的期望、协方差、相关系数、方差的性质:理解连续型二维随机变量的期望、协方差、相关系数和方差的性质及其相互关系。

  • 离散型二维随机变量的期望:掌握离散型二维随机变量期望的计算方法。

  • 随机变量函数的期望:掌握随机变量函数期望的计算方法。

附有例题,私信发送

相关推荐
SUNX-T4 小时前
【机器学习理论】朴素贝叶斯网络
人工智能·机器学习·概率论
codingexpert4043 天前
使用 Julia Distributions.jl 进行概率分布处理
开发语言·概率论·julia
洛谷之蒟蒻5 天前
P3978 [TJOI2015] 概率论
概率论
西猫雷婶5 天前
神经网络|(七)概率论基础知识-贝叶斯公式
概率论
西猫雷婶5 天前
神经网络|(六)概率论基础知识-全概率公式
概率论
phoenix@Capricornus5 天前
统计学中的样本&概率论中的样本
概率论
2302_796984745 天前
正态分布与柯西分布的线性组合与副本随机变量同分布
人工智能·机器学习·概率论
电通一枝花6 天前
最大值的期望 与 期望的最大值
概率论
西猫雷婶8 天前
神经网络|(四)概率论基础知识-古典概型
人工智能·神经网络·概率论