需要熟練的運(yùn)用重積分才能學(xué)概率論,而重積分又是高等數(shù)學(xué)中比較高級(jí)的東西,也就是說要把《高等數(shù)學(xué)》基本上完全掌握才行。
高中知識(shí)加高等數(shù)學(xué)中的微積分就可以解決。還涉及一些和函數(shù)有關(guān)基本概念,連續(xù),單調(diào)性,之后看教材就可以自學(xué)了,主要是抓住模型,和常用分布等。
概率與統(tǒng)計(jì)的一些概念和簡(jiǎn)單的方法,早期主要用于賭博和人口統(tǒng)計(jì)模型。隨著人類的社會(huì)實(shí)踐,人們需要了解各種不確定現(xiàn)象中隱含的必然規(guī)律性。
擴(kuò)展資料:事件包括單位事件、事件空間、隨機(jī)事件等。在一次隨機(jī)試驗(yàn)中可能發(fā)生的唯一的,且相互之間獨(dú)立的結(jié)果被稱為單位事件,用e表示。
在隨機(jī)試驗(yàn)中可能發(fā)生的所有單位事件的集合稱為事件空間,用S來表示。例如在一次擲骰子的隨機(jī)試驗(yàn)中,如果用獲得的點(diǎn)數(shù)來表示單位事件,那么一共可能出現(xiàn)6個(gè)單位事件。
則事件空間可以表示為S={1,2,3,4,5,6}。 上面的事件空間是由可數(shù)有限單位事件組成,事實(shí)上還存在著由可數(shù)無限以及不可數(shù)單位事件組成的事件空間,比如在一次直到獲得國徽面朝上的隨機(jī)擲硬幣試驗(yàn)中,其事件空間由可數(shù)無限單位事件組成。
參考資料來源:百度百科-概率論。
函數(shù)、積分、求導(dǎo)、連續(xù)等
指相對(duì)于初等數(shù)學(xué)而言,數(shù)學(xué)的對(duì)象及方法較為繁雜的一部分。
廣義地說,初等數(shù)學(xué)之外的數(shù)學(xué)都是高等數(shù)學(xué),也有將中學(xué)較深入的代數(shù)、幾何以及簡(jiǎn)單的集合論初步、邏輯初步稱為中等數(shù)學(xué)的,將其作為中小學(xué)階段的初等數(shù)學(xué)與大學(xué)階段的高等數(shù)學(xué)的過渡。
通常認(rèn)為,高等數(shù)學(xué)是由微積分學(xué),較深入的代數(shù)學(xué)、幾何學(xué)以及它們之間的交叉內(nèi)容所形成的一門基礎(chǔ)學(xué)科。
主要內(nèi)容包括:極限、微積分、空間解析幾何與向量代數(shù)、級(jí)數(shù)、常微分方程。
第一章 隨機(jī)事件和概率 1、隨機(jī)事件的關(guān)系與運(yùn)算 2、隨機(jī)事件的運(yùn)算律 3、特殊隨機(jī)事件(必然事件、不可能事件、互不相容事件和對(duì)立事件) 4、概率的基本性質(zhì) 5、隨機(jī)事件的條件概率與獨(dú)立性 6、五大概率計(jì)算公式(加法、減法、乘法、全概率公式和貝葉斯公式) 7、全概率公式的思想 8、概型的計(jì)算(古典概型和幾何概型) 第二章 隨機(jī)變量及其分布 1、分布函數(shù)的定義 2、分布函數(shù)的充要條件 3、分布函數(shù)的性質(zhì) 4、離散型隨機(jī)變量的分布律及分布函數(shù) 5、概率密度的充要條件 6、連續(xù)型隨機(jī)變量的性質(zhì) 7、常見分布(0-1分布、二項(xiàng)分布、幾何分布、超幾何分布、泊松分布、均勻分布、指數(shù)分布、正態(tài)分布) 8、隨機(jī)變量函數(shù)的分布(離散型、連續(xù)型) 第三章 多維隨機(jī)變量及其分布 1、二維離散型隨機(jī)變量的三大分布(聯(lián)合、邊緣、條件) 2、二維連續(xù)型隨機(jī)變量的三大分布(聯(lián)合、邊緣和條件) 3、隨機(jī)變量的獨(dú)立性(判斷和性質(zhì)) 4、二維常見分布的性質(zhì)(二維均勻分布、二維正態(tài)分布) 5、隨機(jī)變量函數(shù)的分布(離散型、連續(xù)型) 第四章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征 1、期望公式(一個(gè)隨機(jī)變量的期望及隨機(jī)變量函數(shù)的期望) 2、方差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式 3、運(yùn)算性質(zhì)(期望、方差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)) 4、常見分布的期望和方差公式 第五章 大數(shù)定律和中心極限定理 1、切比雪夫不等式 2、大數(shù)定律(切比雪夫大數(shù)定律、辛欽大數(shù)定律、伯努利大數(shù)定律) 3、中心極限定理(列維—林德伯格定理、棣莫弗—拉普拉斯定理) 第六章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念 1、常見統(tǒng)計(jì)量(定義、數(shù)字特征公式) 2、統(tǒng)計(jì)分布 3、一維正態(tài)總體下的統(tǒng)計(jì)量具有的性質(zhì) 4、估計(jì)量的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)(數(shù)學(xué)一) 5、上側(cè)分位數(shù)(數(shù)學(xué)一) 第七章 參數(shù)估計(jì) 1、矩估計(jì)法 2、最大似然估計(jì)法 3、區(qū)間估計(jì)(數(shù)學(xué)一) 第八章 假設(shè)檢驗(yàn)(數(shù)學(xué)一) 1、顯著性檢驗(yàn) 2、假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤 3、單個(gè)及兩個(gè)正態(tài)總體的均值和方差的假設(shè)檢驗(yàn) 。
首先求隨機(jī)事件的概率要用到高中學(xué)的排列組合知識(shí),完全用不到高數(shù)。
然后會(huì)涉及到隨機(jī)變量,要用到函數(shù)知識(shí)和微積分知識(shí)。接下來隨機(jī)變量的數(shù)字特征會(huì)用到一點(diǎn)兒線性代數(shù)里面矩陣的相關(guān)知識(shí)。
大數(shù)定律和中心極限定理用的也是微積分知識(shí)。以上屬于概率論的范疇。
數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分就是應(yīng)用概率論的基本理論,研究如何合理地獲取數(shù)據(jù)資料,如何根據(jù)試驗(yàn)和觀察得到的數(shù)據(jù),對(duì)隨機(jī)現(xiàn)象的客觀規(guī)律性做出種種合理的推斷,是對(duì)前面所學(xué)概率論知識(shí)的綜合應(yīng)用,當(dāng)然也會(huì)用到函數(shù)和微積分知識(shí)。
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