1.1随机事件和样本空间 1.2概率和频率 1.3古典概型 1.4概率的公理化定义及概率的性质

1、OLS估计量的概率分布 B的概率分布 首先,服从正态分布的随机变量的线性组合仍然 服从正态分布。 其次,B分别是的线性组合,因此B的概率分 布取决于随机误差项μ 因此在μ是正态分布的假设下,每一个B也 服从正态分布,其分布特征(密度函数)由其均值和方差唯 一决定

河南中医药大学：《应用统计学》课程教学资源（电子教案）07教学设计 第5章 概率与概率分布 5.1 随机事件及其概率 5.2 概率的性质与运算法则

概率由**而来是人尽皆知的。扑克牌中包含着丰富的概率问题

引例一个纸桶中装有10个大小、形状完全相同的球.将球编号为1—10把球搅匀, 蒙上眼睛从中任取一球因为抽取时这些球被抽到的可能性是完全平等的,所以我们没有理 由认为这10个球中的某一个会比另一个更容易抽得,也就是说这10个球中的任一个被抽 取的可能性均为 这样一类随机试验是一类最简单的概率模型,它曾经是概率论发展初期主要的研究对象

离散型随机变量是指只能取有限个或可列个数值的随机变量．要掌握离散型随机变量X的分布规律或概率分布，就必须且只需知道X的所有可能取值以及取每一个可能值的概率．

按处理可靠度的水平,国际上把以概率理论为基础的极限状态设计法分为三个水准: 水准Ⅰ半概率极限状态设计法; 水准Ⅱ近似概率极限状态设计法; 水准全概率极限状态设计法

一、事件的频率 二、概率的公理化体系

§5.1 随机事件及其概率 §5.2 概率的性质与运算法则 §5.3 离散型随机变量及其分布 §5.4 连续型随机变量及其分布

对一个随机事件A,在一次随机试验中,它是否会发生,事先不能确定但我们可以 问,在一次试验中,事件A发生的可能性有多大并希望找到一个合适的数来表征事件 在一次试验中发生的可能性大小为此,本节首先引入频率,它描述了事件发生的频繁程 度,进而引出表征事件在一次试验中发生的可能性大小的数-概率