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概率论和数理统计是数学的重要分支，广泛应用于科学、工程、经济等领域。这里是主要知识点的详细汇总。

一、概率论

1. 基本概念

   • 随机试验：结果不确定但所有可能结果已知的实验。
   • 样本空间：随机试验所有可能结果的集合。
   • 随机事件：样本空间的子集。
   • 概率：事件发生的可能性，满足非负性、规范性和可列可加性。

2. 条件概率与独立性

   • 条件概率：事件A在事件B发生的条件下发生的概率，公式为 ( $P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}$ )。
   • 独立性：事件A和B独立，当且仅当 ( $P(A\cap B)=P(A)P(B)$ )。

3. 随机变量及其分布

   • 随机变量：将样本空间映射到实数的函数。

   • 离散型随机变量：取有限或可数无限个值。

   • 连续型随机变量：取值充满某个区间。

   • 分布函数：( $F(x)=P(X\le x)$ )。

   • 概率密度函数（PDF）：连续型随机变量的概率密度函数 ( $f(x)$ ) 满足

     ( $P(a\le X\le b)={\int }_a^{b}f(x)dx$ )。

4. 常见分布

   • 离散型：
     • 二项分布 ( $B(n,p)$ )
     • 泊松分布 ( $P(\lambda )$ )
     • 几何分布
   • 连续型：
     • 均匀分布 ( $U(a,b)$ )
     • 正态分布 ( $N(\mu ,{\sigma }^2)$ )
     • 指数分布

5. 多维随机变量

   • 联合分布：两个或多个随机变量的联合分布函数 ( $F(x,y)=P(X\le x,Y\le y)$ )。
   • 边缘分布：联合分布中单个随机变量的分布。
   • 条件分布：给定一个随机变量的值，另一个随机变量的分布。
   • 独立性：两个随机变量独立，当且仅当联合分布等于边缘分布的乘积。

6. 期望与方差

   • 期望：随机变量的平均值，( $E(X)=\sum x_i{p}_i$ )（离散型）或 ( $E(X)=\int xf(x)dx$ )（连续型）。
   • 方差：随机变量与其期望的偏离程度，( $Var(X)=E[(X-E(X){)}^2]$ )。

7. 大数定律与中心极限定理

   • 大数定律：当试验次数趋近于无穷大时，样本均值趋近于期望值。
   • 中心极限定理：大量独立随机变量的和近似服从正态分布。

二、数理统计

1. 基本概念

   • 总体与样本：总体是研究对象的全体，样本是从总体中抽取的部分。
   • 统计量：样本的函数，如样本均值、样本方差。
   • 抽样分布：统计量的概率分布。

2. 参数估计

   • 点估计：用样本统计量估计总体参数，常用方法有矩估计和最大似然估计。
   • 区间估计：给出参数的估计区间，如置信区间。

3. 假设检验

   • 基本步骤：提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、做出决策。
   • 常见检验：
     • Z检验
     • t检验
     • 卡方检验
     • F检验

4. 回归分析

   • 线性回归：研究因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。
   • 最小二乘法：通过最小化误差平方和来估计回归系数。

5. 方差分析

   • 单因素方差分析：比较多个总体均值是否相等。
   • 多因素方差分析：研究多个因素对因变量的影响。

6. 非参数统计

   • 非参数方法：不依赖于总体分布的具体形式，如符号检验、秩和检验。

三、常用公式与定理

1. 概率公式

   • 全概率公式：( $P(A)=\sum P(A|B_i)P(B_i)$ )
   • 贝叶斯公式：( $P(B_i|A)=\frac{P(A|B_i)P(B_i)}{\sum P(A|B_j)P(B_j)}$ )

2. 期望与方差的性质

   • ( $E(aX+b)=aE(X)+b$ )
   • ( $Var(aX+b)=a^{2}Var(X)$ )
   • ( $E(X+Y)=E(X)+E(Y)$ )
   • ( $Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y)$ )

3. 协方差与相关系数

   • 协方差：( $Cov(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]$ )
   • 相关系数：( ${\rho }_{XY}=\frac{Cov(X,Y)}{\sqrt{Var(X)Var(Y)}}$ )

4. 中心极限定理

   • 若 ( $X_1,X_2,\dots ,X_n$ ) 独立同分布，且 ( $E(X_i)=\mu$ )，( $Var(X_i)={\sigma }^2$ )，则当 ( $n \to \infty $) 时，( $\frac{\sum X_i-n\mu }{\sqrt{n}\sigma }$ ) 近似服从标准正态分布。

四、应用实例

1. 概率论应用

   • 赌博游戏：计算赢的概率。
   • 保险：计算风险与保费。

2. 数理统计应用

   • 质量控制：通过抽样检验产品质量。
   • 医学研究：通过假设检验评估药物效果。

总结

概率论研究随机现象的规律，数理统计则通过数据分析推断总体特性。两者相辅相成，广泛应用于各个领域。掌握这些知识点，有助于更好地理解和应用概率统计方法。