§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

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

引入随机变量的概念. 由于随机 变量概念的引入，我们可利用微积分知识， 更全面更深刻地揭示随机现象的内在规律

1. 将一枚均匀的硬币抛两次，事件 A, B,C 分别表示“第一次出现正面”，“两次 出现同一面”，“至少有一次出现正面”。试写出样本空间及事件 A, B,C 中的样本 点

一、单个正态总体均值的检验 二、两个正态总体均值差的检验 三、小结布置作业

四、非正态总体均值差的区间估计 三、两个正态总体参数的区间估计 二、非正态总体均值的区间估计 一、一个正态总体参数的区间估计

四、两个非正态总体均值的假设检验 三、两个正态总体参数的假设检验 二、非正态总体均值的假设检验 一、一个正态总体参数的假设检验

一．填空题： 1． 设X1 , X2 ,Xn是独立同分布的随机变 量序列,且均值为 ,方差为 2  ,那么当 n充 分大时 , 近 似 有 X ~ 或

一、连续型随机变量及其概率密度的定义 二、概率密度的性质 三、三种重要的连续型随机变量 四、小结 布置作业

一、二维随机变量的分布函数 二、二维离散型随机变量及其分布 三、二维连续型随机变量及其分布