《概率论数理统计》主要介绍的是概率论与数理统计。 概率论与数理统计是医药学类专业的一门重要的公共基础课, 它是一门从数量方面研究随机现象的客观规律性的数学学科 概率论是对随机现象统计规律演绎的研究,而数理统计是对 随机现象统计规律归纳的研究。二者在方法上有明显不同, 但作为一门学科,它们是互相渗透、互相联系的。概率论是 数理统计的基础,数理统计是概率论的应用 教学目的与教学要求:本课程讲述概率论与数理统计的 基本概念和基本方法

二、概率的公理化定义及概率的性质 一、概率的统计定义 三、概率的古典定义 四、概率的几何定义

1.1 随机事件 1.2 事件的关系和运算 1.3 古典概率 1.4 几何概率 1.5 统计概率 1.6 概率的公理化定义

二、乘法公式 一、条件概率 三、全概率公式 四、贝叶斯公式

从本章起我们开始介绍统计推断它是数理统计的一个重要组 成部分。所谓统计推断就是利用样本(子样)提供的信息对总体的 某些统计特性进行估计和判断,从而认识总体。统计推断分为两大 类,一类是参数估计,另一类是假设检验。本章介绍参数估计

1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

一、 条件概率 例 1.8 考虑有两个孩子家庭（假定男女出生率一样）

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（电子教案）第一章 事件与概率 1.5 条件概率、全概率公式和贝叶斯公式一、条件概率

一、概率的定义 一个随机事件在一次试验中可能发生,也可能不发生,但我们希望知道事件发生的可能性大 小,并且用数来刻划它。我们称用来刻画事件发生可能性大小的数为事件发生的概率。在概率论 发展初期,概率是用频率来定义,称为概率的统计定义。它的优点是比较直观,但是通过频率来 求概率,需要做的试验次数多、费时、费力,不严格,并且也不利于理论上的推广

概率统计是从数量上来研究随机现象统计规律的,为了便于 数学上的推导和计算,必须把随机事件数量化,由于随机因素 的影响,使试验出现各种不同的结果,因而用来描述随机事件 量也随着以偶然的方式取不同的值,当把一个随机试验的不同 结果用一个变量来表示时,便得到随机变量。 引入随机变量之后,使我们有可能利用数学分析 的方法来研究随机试验。随机变量是研究随机试验 的有效工具