本资料为重庆理工大学编写的《概率论与数理统计》课程期末复习题集，包含五套试题及详细解答，适合学生考前巩固和自我检测使用。
概率论与数理统计是数学中的两个重要分支，在许多工科学校如重庆理工大学的课程设置中占据着基础且不可或缺的地位。通过提供的复习题内容，我们可以总结出以下知识点：
1. 基本事件及其概率：第一道题目要求学生理解“至少一次没有投中”的表示方法，这是对基本事件和其概率计算的基础知识的应用。
2. 条件概率与独立性：第二题涉及已知条件下的P(A|B) 和 P(B|A)，需要利用两个随机变量的独立性质来确定未知的概率值。即如果两事件是相互独立的，则有P(AB)=P(A)*P(B)。
3. 随机变量及其概率分布函数：第三题中，连续型随机变量X遵循正态分布N(μ, σ²)，需要根据给定信息推导出具体的概率密度函数。
4. 泊松分布的应用：第四道题目要求学生计算泊松随机变量的期望值。泊松分布在描述罕见事件发生的次数时非常有用，并且在实际问题中有广泛的应用场景。
5. 二维连续型随机变量及其联合概率密度函数：第五题考察了两个变量之间的关系，需要掌握如何处理和分析它们的相关性及相互作用。
6. 数学期望与方差的计算方法：第七、八两道题目分别要求学生求解数学期望（衡量平均值）和方差（描述随机变量偏离其均值的程度）。这两项指标是概率论中的核心概念之一，用于评估数据集的中心趋势和离散程度。
7. 相关性分析与独立性的判定：第八题进一步探讨了两个随机变量X 和 Y 在相互独立情况下的联合分布以及相关系数ρ 的计算。相关系数可以用来描述两个变量之间的线性关系强度。
8. 样本标准差的求解过程：第九道题目涉及到了一组样本观测值的标准差，即数据分散程度的一个关键衡量指标。
9. 组合概率的应用实例：第二部分的问题中包括了这样一个经典问题，在10件产品中有3件次品的情况下计算至少有一件是次品的概率。这需要利用组合数学的知识来解决实际中的概率问题。
10. 全概公式与独立事件的结合使用：第三题和第四题分别展示了如何通过全概率定理求解条件概率以及在独立条件下简化这些公式的应用过程。
11. 极大似然估计方法的应用：第七道题目中，要求学生利用极大似然法来估算参数θ 的值。这种方法是统计推断领域中的一个重要工具。
12. 统计假设检验的使用场景：最后一题则涉及到了如何运用t 检验和卡方检验等手段来进行平均成绩是否为70分以及成绩方差是否等于216这样的判断问题，这些都是进行数据验证时常用的方法论基础之一。
通过这些复习题目练习，学生们不仅能加深对概率论与数理统计核心知识点的理解，还能掌握解决实际问题的有效方法。对于理工科专业的学生而言，这部分知识不仅是理论学习的基础部分，在他们未来从事工程设计、科学研究等方面的工作中也发挥着至关重要的作用。
5星
