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概率空间 随机变量与分布函数 数字特征、矩母函数与特征函数 收敛性 独立性与条件期望
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常用的概率密度函数分布的数学形式 相应的平均值与方差 相关的应用范围
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长沙理工大学:《高等代数与解析几何》课程教学资源(辅导讲义)线性代数与概率论——第十三讲 随机事件和概率
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1、解:自左往右数,排第 i 个字母的事件为 Ai,则
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1 Erlang分布 若X的概率密度为
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第一章 古典概型与概率测度的公理化 1.4 局部极限定理与积分极限定理 1.5 中心极限定理
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3.1. 甲、乙两台机器一天中出现次品的概率分布分别为:
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第六章 马尔可夫链 6.4 条件概率与乘法公式 6.5 全概公式与逆概公式 6.6 独立性
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第一讲随机事件与概率 内容提要 (1)事件间的关系与运算(四种关系,三种运算) (2)概率及其简单性质(古典溉型,几何溉型,求逆公式,加法公式,减法公式) (3)条件概率及三大公式(乘法公式,全概率公式, Bayes公式) (4)事件独立性与Bernoulli概型(独立性的实质及应用, Bernoulli概型的三个模型)
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本章是推断统计的基础。主要内容包括:基础概率,概率的数学性质,概率分布、期望值与变异数推断统计研究如何依据样本资料对总体性质作出推断,这是以概率论为基础的
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