一 、频率的定义与性质 三 、概率的计算方法 二 、概率的公理化定义

第一章概率论基础知识 1.事件、概率和概率空间 1.1随机事件的运算和概率 1.2代数(城)和Bore集

§1.1 随机事件及其运算 §1.2 概率的定义及其确定方法 §1.3 概率的性质 §1.4 条件概率 §1.5 独立性

4.1 研究对象及相关概率 4.2 贝叶斯决策 4.3 贝叶斯分类器的错误率 4.4 聂曼-皮尔逊决策 4.5 概率密度函数的参数估计 4.6 概率密度函数的非参数估计 4.7 后验概率密度分类的势函数方法

一、条件概率 二、乘法定理 三、全概率公式与贝叶斯公式

概率论的发展史 随机事件(Random Events) 概率的统计定义 古典概型(Classical Probability) 几何概率（Geometric Probability) 条件概率(Conditional Probability) 事件的独立性(Independence of Events)

概率论的发展史 随机事件(Random Events) 概率的统计定义 古典概型(Classical Probability) 几何概率（Geometric Probability) 条件概率(Conditional Probability) 事件的独立性(Independence of Events)

§1.1 随机事件 §1.2 概率的定义 §1.3 条件概率、全概率公式和贝叶斯公式 §1.4 事件的独立性 §1.5 伯努利（Bernoulli）概型

1、(11分)在射击中,最多的环数为1环,一射手命中10环的概率等于0.2,命中9环的概率等于0.25,命中8环的概率等于0.15,求该射手打三发得到不少于28环的概率

第四章条件概率事件的相互独立性及试验的相互独立性 第一节条件概率乘法定理