 内容1：概率论  内容2：贝叶斯定理  内容3：随机变量及其期望与方差

就随机现象而言，仅仅知道可能发生哪些 事件是不够的，更重要的是对事件发生的可能 性做出定量的描述.这就涉及到一个概念——事 件的概率(Probability)

直觉概率分析：三门问题 直觉的形式化：概率空间 条件概率与贝叶斯定理 随机变量及其期望与方差

第9章随机事件与概率 第七单元事件的独立性 一、学习目标 通过本节课的学习,理解事件独立性的概念,会用公式判别或根据实际判断 事件是否独立. 二、内容讲解 引例:某检修工人负责甲,乙两个车间机器的检修.已知甲车间机器需要检 修的概率是0.2,乙车间机器需要检修的概率是0.15,求检修工人空闲的概率

第9章随机事件与概率 第八单元全概率公式 一、学习目标 通过本节课的学习,知道全概率公式是加法公式和乘法公式的综合,是概率 论中的重要公式,要求会用它计算有关的概率问题. 二、内容讲解 全概率公式 全概率公式也是概率论的重要公式之一.它是概率加法公式和乘法公式的综 合应用.在引入全概率公式之前,先看一个例子 例设有5个乒乓球(3个新的,2个旧的)每次取一个,无放回地取两次, 求第2次取到新球的概率. 解设A={第1次取到新球},B={第2次取到新球}

概率与统计解答题精选 1.某人忘记了电话号码的最后一个数字,因而他随意地拨号,假设拨过了的号码不 再重复,试求下列事件的概率: (1)第3次拨号才接通电话; (2)拨号不超过3次而接通电话 解:设A1={第i次拨号接通电话},i=1,2,3. 9811

第三讲多维随机变量及其概率分布 内容提要 (1)联合分布函数与边缘分布函数(关系与性质) (2)二维离散型随机变量(联合分布律及性质边缘分布,条件分布,独立性判断) (3)二维连续型随机变量(联合密度函数及性质,概率计算,边缘密度,条件分布及密度,独立性判断) (4)独立随机变量及相关性质(独立性判断,相关计算) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合和、商、积与极值的分布) (6)常见的两个二维分布(二维均匀,二维正态以及它们的相关性质)

1.某仪器有三个灯泡，烧坏第一、第二、第三个灯泡的概率分别为 0.1，0.2， 0.3，并且相互独立．当烧坏一个灯泡时，仪器发生故障的概率为 0.25，当烧坏 两个灯泡时为 0.6，而当烧坏三个时为 0.9．求仪器发生故障的概率．

利用青海省安全监督管理局数据库近六年以来矿山事故数据,采用信息扩散理论,从矿山事故概率和矿山事故人员死亡概率两个方面对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析,建立了适合本地区特殊要求的矿山事故分析模型.分析模型、参数和预测结果均与实际情况吻合,说明应用信息扩散对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析,能够预测出该地区矿山企业年均发生事故的概率及矿山事故人员死亡概率

• 语言模型 • 什么是概率语言模型？如何比较两个模型？ • 怎样由文档生成语言模型？ • 语言模型的种类 • 语言模型如何应用到IR 中？ • 查询似然模型(Query Likelihood Model) • 平滑的方法：线性插值LM • 扩展的LM 方法