一．事件的关系 1．包含和相等： 包含：记为 A ⊂ B，称为 B 包含 A。表示 A 发生必然导致 B 发生

什么是参数估计? 参数是刻画总体某方面概率特性的数量. 当此数量未知时,从总体抽出一个样本, 用某种方法对这个未知参数进行估计就 是参数估计. 例如,~N(u,o2) 若从2未知,通过构造样本的函数,给出 它们的估计值或取值范围就是参数估计 的内容 点估计区间估计

例1某班有学生23名,其中有5名女同学,今从 班上任选4名学生去参观展览,被选到的女同 学数ξ是一个随机变量,求ξ的分布 解ξ可取0,1,2,3,4,这5个值,相应概率为

连续型随机变量的概率密度 1)定义:如果对于随机变量 X 的分布函数 F(x)存在非负函数 ϕ( ) x ，使对于任意实数 x, x ∈R

例5市上供应灯泡中,甲厂产品(A)占70%,乙 厂(A)占30%,甲,乙厂的产品合格率分别为 95%,80%,B表示产品合格,求总合格率P(B) 解由于B=AB+AB为二互斥事件之和

第一讲 事件及其概率 1. 事件及其关系和运算 （1）事件之间的关系： 包含、相等、互不相容、对立(互逆) （2）事件之间的运算及运算率： 和(并）、差、积（交）

5n重贝努里概型 一.独立随机试验设E1与E2是两个随机试验, 如果E1的各个结果与E2的各个结果相互独立, 则称E1与E2是相互独立的随机试验. 二.n次相互独立试验 如果随机试验E1,E2,…,En的各个结果 相互独立,则称E1,E2,…,En为相互独 立的随机试验

第三章随机变量及其分布 3-3条件分布 一、条件分布律 二、条件分布函数 三、条件概率密度

3-1二维随机变量 1、二维随机变量 2、联合分布函数 3、联合分布律 4、联合概率密度

什么是参数估计? 参数是刻画总体某方面概率特性的数量. 当此数量未知时,从总体抽出一个样本, 用某种方法对这个未知参数进行估计就 是参数估计