一、理解并能应用统计思想 二、熟练掌握常用方法: 三、假设检验、方差分析、回归分析、实验设计等 四、了解其它统计方法的适用范围、限制条件等 1.1 随机现象与统计规律性 1.2 样本空间与事件 1.3 概率 1.4 概率的运算 1.5 独立性 1.6 全概公式

概率分析的应用主要是确定事件发生的概率。通 常这个事件是个故障,因此,它与系统的可靠性有关 可靠性=R≡1-P{故障} 假设故障与下面的条件有关:

1概率概念概述 本节的目的是为了快速地回顾概率论中的一些基本概念。 1.1结论和事件 我们认为试验或行为是可以多次重复进行的每次重复进行的结果可 记为.某事件A是满足一定条件结果的集合,一个基本事件仅包括一个 单一的结果

第零章背景与基本要求 第一章事件与概率 第二章条件概率与统计独立 第三章随机变量与分布函数 第四章数字特征与特征函数 第五章极限定理

数学期望 随机变量的方差与标准差 条件数学期望

一、频率与频率稳定性 频率 设A是一个事件在相同的条件下进 行n次试验,在这n次试验中事件A发生 了m次。则称m为事件A在n次试验中 发生的频数或频次,称m与n的比值m/n 为事件A在n次试验中发生的频率,记 为fn(A)

试验 为了研究随机现象,就要对客观事物进行观察.观察的过程称为试验. 概率论里所研究的试验有下列特点: 在相同的条件下试验可以重复进行; (2)每次试验的结果具有多种可能性,而且在试验之前可以明确试验的所有可能结果; (3)在每次试验之前不能准确地预言该次试验将出现哪一种结果

第一章 随机事件与概率 第二章 随机变量函数及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 大数定律和中心极限定理 1.1 随机事件及其运算（1） 1.1 随机事件及其运算（2） §1.2 概率与频率（1） §1.2 概率与频率（2） §1.3 概率的性质 时间 §1.4 条件概率（1） §1.4 条件概率（2） §1.5 事件的独立性 时间 2.1 随机变量及其分布(1) 2.1 随机变量及其分布（2） 2.2 随机变量的数学期望 2.4 常用离散分布 2.5 常用连续分布（1） 2.5 常用连续分布（2） 2.6 随机变量函数的分布 2.7 分布的其他特征数 3.4 多维随机变量的特征数（2） 3.5 条件分布和条件期望 4.2 特征函数 4.3 大数定律（1） 4.3 大数定律（2） 4.4 中心极限定理（1） 4.4 中心极限定理（2）

二、条件分布 设(,n)的联合分布律为 P15=x,=y}=p(i,ji,广=1,2 若P印y}>0,则在事件{=}发生的条件 下事件{=x}1,2,发生的条件概率为

第三章随机变量及其分布 3-3条件分布 一、条件分布律 二、条件分布函数 三、条件概率密度