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

定义 1.2.2: 设Ω 为一样本空间，F 为Ω 某些子集所组成 的集合类，如果F 满足： （1）Ω ∈F ； （2）若 A∈F ，则对立事件 A∈F ； （3）若 A ∈ , n = 1, 2,L, n F 则可列并 ∈F

一、随机变量 二、离散型随机变量及其分布 三、随机变量的分布函数 四、连续型随机变量及其分布 五、随机变量的函数的分布

一、二维随机变量 二、边缘分布 三、相互独立的随机变量 四、两个随机变量的函数的分布

一、参数的假设检验 二、单个正态总体均值和方差的假设检验 三、两个正态总体参数的假设检验

1.概率的公式、概念比较多，怎么记？ 答：我们看这样一个模型，这是概率里经常见到的，从实际产品里面我们每次取一个产 品，而且取后不放回去，就是日常生活中抽签抓阄的模型。现在我说四句话，大家看看有什 么不同，第一句话\求一下第三次取到十件产品有七件正品三件次品，我们每次取一件，取 后不放回\

一、概率的定义 概率的公理化定义设E是随机试验,S是它的 样本空间,对于E的每一个事件A赋予一个实数P(A) 称之为事件A的概率,如果它满足下列三个条件:

一、二维随机变量的分布函数 二、二维离散型随机变量 三、二维连续型随机变量 四、课堂练习 五、小结 布置作业

一、边缘分布函数 二、离散型随机变量的边缘分布律 三、连续型随机变量的边缘概率密度 四、课堂练习 五、小结 布置作业

一、Z=X+Y的分布 二、M=max(x,y及N=min(X,的分布 三、课堂练习 四、小结布置作业