(I)概率密度函数 设二维随机向量(X,Y)的分布函数为 F(x,y).如果存在一个非负函数f(x,y),使得对任 意实数x,y,总有 则称(X,Y)为连续型随机向量概率密度函数,简称概率密度

完备事件组 引例 全概率公式 贝叶斯公式 小结

定义若随机变量X的可能取值是有限 个或可列个,则称Ⅹ为离散型随机变量 描述ⅹ的概率特性常用概率分布或分布律

一、条件概率与乘法公式 引例袋中有7只白球,3只红球,白球中有4只木球,3只塑料球;红球中有2只木球

§1 随机试验 §2 样本空间·随机事件 §3 频率与概率 §4 等可能概型（古典概型） §5 条件概率

一、条件概率 二、乘法定理 三、全概率公式与贝叶斯公式

概率(或然率或几率)随机事件出现 的可能性的量度其起源与博弃问题有关 概率论是三门研究各些界随机现象数 规律的数学分支学科 16世纪意大利学者开始研究掷骰子等赌博 中的一些间题:17世纪中时法国数学家B帕 斯卡、荷兰数学家C.惠更斯基于排列组合的方 法,研究了较复杂的赌博间题,解决了“合理 分配赌注间题”(即得分问题)

《概率论与数理统计》课程教学课件（PPT讲稿）第01章 随机事件及其概率 1.5 条件概率、全概率公式与贝叶斯公式

• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架

一 随机事件 二 事件间的关系与运算 三 频率与概率