第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布

人工智能基础：几何概型的联系概率（复概率）与概率的补数定理

假设检验的基本问题 1、假设检验的基本原理 小概率事件原理 小概率思想是指小概率事件(P<0.01或 P<0.05等)在一次试验中基本上不会发生。 反证法思想是先提出假设(检验假设H),再 用适当的统计方法确定假设成立的可能性大 小,如可能性小,则认为假设不成立;反之, 则认为假设成立

一、填空题(每题2分) 1.信息出现的概率越小,则包含的信息就越 ,某消息的概率为1/16,其信 息 bit. 1111 2.四元离散信源的四个符号出现的概率,分别为(2,4,8,8),此信源的平 均信息量为 四元信源的最大平均信息量为

实验36计算概率举例 问题1:设随机向量(n)的概率密度函数为:

匹配滤波器是以抽样时刻信噪比最大为标准,构造接收机结构。而在数字通 信中,人们更关心判决输出的数据正确率。因此,使输出总误码率最小的最小差 错概率准则,更适合于作为数字信号接收的准则。为了便于讨论最小差错概率最 佳接收机,我们需首先建立数字信号接收的统计模型

§4～1 事件与概率 §4～2 概率分布（probability distribuution） §4～3 正态分布 normal distribution（高斯分布） §4～4 二项分布 §4～6 样本平均数的抽样分布 §4～7 t分布

第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t 分布

第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节波松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布

第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节波松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布