摘要: 运算法则 有关无穷小量的: 两个无穷小量之和为无穷小量 两个无穷小量之积为无穷小量 有限个无穷小量之和为无穷小量 有限个无穷小量之积为无穷小量 常数乘以无穷小量为无穷小量 有界函数与无穷小量之积为无穷小量 不可使用的: 两个无穷小量之商:不定式 注意必须2个极限都存在时才可以使用,否则不可以使用!! 阅读全文
posted @ 2025-08-22 13:19 tomcat4014 阅读(142) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 无穷小 某一函数在某一极限过程中的极限为0,则称该函数是在这一极限过程中的无穷小量; 函数f(x)f(x)f(x)满足以下极限之一: lim⁡x→x0f(x)=0或lim⁡x→∞f(x)=0 \lim_{x\to x_0}f(x)=0\quad 或 \quad \lim_{x\to\infty}f( 阅读全文
posted @ 2025-08-22 13:19 tomcat4014 阅读(111) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 引例 数列(无穷数列)本质上可以理解为的函数,即定义域为 N + \mathbb{N^+} N+的离散型特殊函数; 那么可以将数列的极限推广到函数的极限; 首先要解决在何处存在极限,对于数列来说,由于自变量仅存在一个 n n n,并且取值一定是 n → ∞ n \to \infty n→∞的;但是函 阅读全文
posted @ 2025-08-22 13:19 tomcat4014 阅读(72) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 定义 首先以下描述的所有数列都是无穷数列; 若随着 n n n的增长,数列的值趋向一个确定的值,或者等于某个确定的值也可以,就认为数列收敛; 当 n n n充分大时, x n x_n xn​​ 与 a a a 的差距可以任意小,无论是否相等; 随着 n n n增大,数列 x n x_n xn​​的值 阅读全文
posted @ 2025-08-22 13:19 tomcat4014 阅读(98) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 正态分布 引例一 定义随机变量 定义了一个连续均匀分布 U ( 0 , 1 ) U(0,1) U(0,1),并且定义了 n = 5 n=5 n=5个独立的随机变量 X 1 X_1 X1​到 X 5 X_5 X5​;并且均服从上述分布;即 X n ∼ U ( 0 , 1 ) , n = 1 , 2 , 阅读全文
posted @ 2025-08-01 14:34 tomcat4014 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 马尔可夫不等式 引例: 已知某市级平均身高为1.6米,那么超过2米的人一定不会很多;(因为一旦多了,那么均值就不可能是1.6米了)那至多有多少呢? 问题中并未描述分布情况,但有以下条件,设随机变量XXX为班级人员的身高(X>0X>0X>0);则E(X)=1.6E(X)=1.6E(X)=1.6,求P( 阅读全文
posted @ 2025-07-23 15:16 tomcat4014 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 指数分布 应用场景实例 引例1: 你站在公交站台等车,已知某路公交车平均每10分钟一班(即每小时6班)。假设车辆到达是完全随机的(比如司机可能因路况随机调整发车时间)。 问题: 如果你现在开始等车,下一辆公交车会在5分钟内到达的概率是多少? 如果你已经等了3分钟,接下来再等2分钟就能上车的概率是多少 阅读全文
posted @ 2025-07-17 17:16 tomcat4014 阅读(96) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 概率密度函数(PDF)与概率质量函数(PMF)说明 基本概念区分 对于连续型随机变量,通常使用 概率密度函数 (Probability Density Function, PDF) 进行描述;这与离散型随机变量使用的 概率质量函数 (Probability Mass Function, PMF) 有 阅读全文
posted @ 2025-07-17 09:51 tomcat4014 阅读(113) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 泊松分布 应用场景实例 1.某一包子铺,经过长期经营,得到平均每日可以卖出包子8个,问任意一日一个包子都没卖出去的概率是多少?(每卖出一个包子的事件均相互独立) 2.某一电子厂,长期制造一产品,平均每件产品上的缺陷数是4个,问随机抽取一个产品,产品上的缺陷数量有 k , k = 1 , 2 , 3 阅读全文
posted @ 2025-07-11 14:51 tomcat4014 阅读(186) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 二项分布 应用场景实例 一面不均匀的硬币,抛出为正面的概率是0.8;连续抛出12次,问出现5次正面的概率是多少?一般的,出现 0 , 1 , 2 , ⋯ , 12 0,1,2,\cdots ,12 0,1,2,⋯,12次正面的概率分别是多少? 辨析 注意,对于本例,每一次抛出,单独拿出来,可以认为服 阅读全文
posted @ 2025-07-11 14:50 tomcat4014 阅读(68) 评论(0) 推荐(0)