高三数学概率问题。求助？

解：
（1），
由题中表格可得2x2列联表如下：
男 10 45 55
女 15 30 45
合计 25 75 100
K²=n(ad-bc)²/[（a+b）（c+d）（a+c）（b+d）]
=100(45x15-30x10)²/(25x75x55x45)
≈303<3841
所以在犯错误的概率不超过005的前提下，不能认为是否为环保关注者与性别有关。
（2），
视频率为概率，用户为男环保达人的概率为：3/5；为女环保达人的概率为：2/5
①抽取的3名用户中既有男又有女“环保达人”的概率为：
P=1-（2/5）³-（3/5）³=18/25
②X的取值为：10,20,30,40；
P（x=10）=1/2x1/4=1/8;
P（x=20）=1/2x1/4+1/2x1/4x3/4=13/42;
P（x=30）=2x1/2x1/4x3/4-3/16;
P（x=40）=1/2x1/4x1/4=1/32;
所以X的分布列为：
X 10 20 30 40
P 3/8 13/32 3/16 1/32
∴E（x）=10x3/8+20x13/32+30x3/16+40x1/32=75/4=1875

『壹』 保险精算的数理基础

概率论，数理统计，还有一点应用统计这是数学2要考的，其他的就是数学分析，解析几何，线性代数，高等代数，常微分方程这些，这些是数学1要考的，再详细的就是考试大纲了，网上有查得到的，具体是：
数学1：
A 微积分（分数比例约为60％）
1 函数、极限、连续
2 一元函数微积分
3 多元函数微积分
4 级数
5 常微分方程
B 线形代数（分数比例约为30％）
1 行列式
2 矩阵
3 线性方程组
4 向量空间
5 特征值和特征向量
6 二次型
C 运筹学（分数比例约为10％）
1 线性规划
2 整数规划
3 动态规划
数学2：
A 概率论（分数比例约为50％）
1 概率的计算、条件概率、全概公式和贝叶斯公式
2 随机变量的数字特征，特征函数；联合分布律、边缘分布函数及边际概率密度的计算
3 大数定律及其应用
4 条件期望和条件方差
5 混合型随机变量的分布函数、期望和方差等
B 数理统计（分数比例约为35％）
1 了解数理统计的基本概念
2 掌握参数估计和假设检验的基本概念
3 奈曼一皮尔逊基本引理
4 参数估计的矩方法和最大似然估计法
5 无偏估计量
6 卡方分布、t-分布和F-分布
7 单因素方差分析
8 列联表
9 正态总体的均值和方差检验
10 简单线性回归
C 应用统计（分数比例约为15％）
1 多元线性回归模型参数的最小二乘估计
2 ARIMA模型的自相关函数及偏自相关函数
3 时间序列预测

『贰』 保险产生的数理基础是什么

概率论和大数法则是保险产生的数理基础。
商品经济的发展让大家意识到保险的必要性，但拿出多少钱来保，保什么，怎么赔付，这些都是需要解决的问题。风险有发生的概率，意味着可能发生，也可能不发生。这种随机性和不确定性是保险得以实现的数理基础。
运用大数法则的概率原理，找到风险随机发生的规律性，通过对风险发生概率的精准预测及实际损失的结果预判，计算保费，才能合理厘定保险费率，使在保险期限内收取地保险费和损失赔偿及其他费用开支相平衡，从而使保险公司的经营保持稳定，也可以更好更持续的为投保人提供保障服务。
『叁』 《概率论与数理统计》复习题

四、1、——几何分布
五、1、——中心极限定理
五、2、——（1）交事件的概率；（2）并事件的概率

『肆』 保险是以什么作为保险人,建立保险基金的树立基础的

保险人是指保险公司
投保人是买保险的人
被保险人是享有保障权益的个人或目标
建立保险基金的基础是投保人的现有财富与未来或预期财富之差决定的。
保险是解决经济缺口和潜在流失风险的保障工具。

『伍』 谁奠定了现代人寿保险的数理基础

1693年，埃德蒙哈雷以德国西里西亚勃来斯洛市1687至1691年按年龄分类的死亡统计资料为依据，编制了世界上第一张生命表，他精确表示了每个年龄的人的死亡率，并首次将生命表用于计算人寿保险费率，为现代人寿保险奠定了数理基础。

『陆』 商业保险与社会保险的差异之一是什么A：实施方式不同B：保险对象不同C：数理基础不同D：提供障碍不同。

这个问题很简单啊，答案是第四个

『柒』 社会保险与商业保险的共同之一是（）。 经营主题相同 承保方式相同 经营性质相同 数理基础相同

数理基础相同

『捌』 保险产生的最重要的数理基础是

概率论和大数法则。

概率论中，对联合概率分布求一次导数是不是边缘概率密度？

你好！不是，联合概率分布是二元函式，求偏导后仍然是二元函式。正确的做法时，先令联合概率分布函式中的一个变数趋于正无穷，得到边缘分布函式，再求导得到边缘概率密度。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

给出边缘分布怎样算联合概率分布

你好！如果两个变数独立，则联合分布等于边缘分布的乘积。如果不独立，还需要加其它条件才能计算。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

概率论中。边缘分布密度，条件密度，联合概率密度。关于x y 取值中的等于号怎么确定。给谁

f(x,y)就是联合概率密度 f(x,y)关于y求积分就是x的边缘概率密度 关于x求积分就是y的边缘概率密度 至于条件概率 我只想说 考的概率不大 我们都没练过这种题 只是稍微讲了下 建议不用细看

已知两个变数X,Y的联合概率密度函式为f(x,y),求当X≤Y时，变数X的概率分布？

已知两个变数X,Y的联合概率密度函式为f(x,y),求当X≤Y时，变数X的概率分布？
解：
F(x|X≤y)=P(X≤x|X≤y)= P(X≤x,X≤y)/P(X≤y)
= P(X≤min(x,y))/P(X≤y)
= F(min(x,y))/F(y)
此处分子分母的F都是X的分布函式。供参考。

联合概率密度分布是什么求解释

i don't know

概率密度为f(x,y)=2-x-y,求x,y的边缘概率密度

（1）关于x的边际密度函式Px(x):
当0≤x≤1时
Px(x)=∫f(x,y)dy,关于y从－∞积到＋∞=∫（2-x-y）dy，关于y从0积到1
其中原函式为：（2y-xy-y²/2）
Px(x)=(2-x-½)-0=3/2-x
当x＞1或者x＜0时
Px(x)=0
（2）关于y的边际密度函式Py(y):
当0≤x≤1时
Py(y)=∫f(x,y)dx,关于x从－∞积到＋∞=∫（2-x-y）x，关于x从0积到1
其中原函式为：（2x-x²/2-xy）
Py(y)=(2-½-y)-0=3/2-y
当y＞1或者y＜0时
Py(y)=0

边缘概率密度怎么求

若知道联合概率密度,就只需要对除了该变数以外的其他变数做积分就可以了

X的边缘概率密度用联合概率密度在(-∞,+∞)上对y求积分，
Y的边缘概率密度用联合概率密度在(-∞,+∞)上对x求积分

求y的边缘密度，对x作全积分
求x的边缘密度，对y作全积分
全部是常数范围很容易判断
如果有非矩形范围的联合密度函式
比如 x²<y<1
对y作 x²~1的积分得到fx(x)
对x作 -根号y~根号y的积分得到fy(y)

概率论中标准正态分布的概率密度要怎么积分

如果是计算概率，那就要用分布函式，但是它的分布函式是不能写成正常的解析式的。一般的计算方法就是，将标准正态分布函式的分布函式在各点的值计算出来制成表，实际计算时通过查表找概率。非标准正态分布函式可以转换成标准正态分布再算。当然数学软体就不用查表了，直接就有答案了。手算就得查表。
概率密度的数学定义：对于随机变数X，若存在一个非负可积函式p(x)(﹣∞ < x < ﹢∞)，使得对于任意实数a, b(a < b)，都有（公式如右图），则称p(x)为X的概率密度。

解：

f(y)=

∫(-∞到∞)f(x,y)dx

=∫(y到1)48y(2-x)dx

=24xy(4-x)|(y到1)

=24y(3-4y+y²) (0

关于x的边际密度函数Px(x):

当0≤x≤1时

Px(x)=∫f(x,y)dy,关于y从－∞积到＋∞=∫（2-x-y）dy,关于y从0积到1

其中原函数为：（2y-xy-y²/2）

Px(x)=(2-x-½)-0=3/2-x

当x＞1或者x＜0时

Px(x)=0

关于y的边际密度函数Py(y):

当0≤x≤1时

Py(y)=∫f(x,y)dx,关于x从－∞积到＋∞=∫（2-x-y）x,关于x从0积到1

其中原函数为：（2x-x²/2-xy）

Py(y)=(2-½-y)-0=3/2-y

当y＞1或者y＜0时

Py(y)=0

扩展资料

求边缘概率密度的方法：

求y的边缘密度,对x作全积分，求x的边缘密度,对y作全积分，全部是常数范围很容易判断，如果有非矩形范围的联合密度函数。

例：

概率转化为面积：

联合概率P(X=a,Y=b)，满足X=a且Y=b的面积，边缘概率P(X=a)，不考虑Y的取值，所有满足X=a的区域的总面积，条件概率P(X=a|Y=b)，在Y=b的前提下，满足X=a的面积（比例）。

概率论，数理统计，还有一点应用统计这是数学2要考的，其他的就是数学分析，解析几何，线性代数，高等代数，常微分方程这些，这些是数学1要考的，再详细的就是考试大纲了，网上有查得到的，具体是：
数学1：
A 微积分（分数比例约为60％）
1 函数、极限、连续
2 一元函数微积分
3 多元函数微积分
4 级数
5 常微分方程
B 线形代数（分数比例约为30％）
1 行列式
2 矩阵
3 线性方程组
4 向量空间
5 特征值和特征向量
6 二次型
C 运筹学（分数比例约为10％）
1 线性规划
2 整数规划
3 动态规划
数学2：
A 概率论（分数比例约为50％）
1 概率的计算、条件概率、全概公式和贝叶斯公式
2 随机变量的数字特征，特征函数；联合分布律、边缘分布函数及边际概率密度的计算
3 大数定律及其应用
4 条件期望和条件方差
5 混合型随机变量的分布函数、期望和方差等
B 数理统计（分数比例约为35％）
1 了解数理统计的基本概念
2 掌握参数估计和假设检验的基本概念
3 奈曼一皮尔逊基本引理
4 参数估计的矩方法和最大似然估计法
5 无偏估计量
6 卡方分布、t-分布和F-分布
7 单因素方差分析
8 列联表
9 正态总体的均值和方差检验
10 简单线性回归
C 应用统计（分数比例约为15％）
1 多元线性回归模型参数的最小二乘估计
2 ARIMA模型的自相关函数及偏自相关函数
3 时间序列预测

卡方检验
你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别，
正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2，
还有一个变量3是权重，例数
数据录入完成后，先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里
，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares，
然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值，
后面是自由度，然后是P值。
和卡方检验 *** 作一样的，多勾选一个精确选项

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