1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

教学目的:了解事件的概念及概率的三种定义(主观概率,古典概率及几何概率),重点掌握古典概率的 计算方法,掌握事件之间的几种常见关系,加法定理,全概率公式及贝叶斯公式,贝努利试验。 教学方法:课堂讲授。用引言的方式介绍确定性现象与不确定性现象,并指出不确定性现象是概率论的研 究对象

一、条件概率 简单地说,条件概率就是在一定附加 条件之下的事件概率 从广义上看,任何概率都是条件概率, 因为任何事件都产生于一定条件下的试验 或观察,但我们这里所说的“附加条件” 是指除试验条件之外的附加信息,这种附 加信息通常表现为“已知某某事件发生了

每一个事件都有它的发生概率 即给定事件A,存在着一个正数P与之对应, 称之为事件A的概率,记作P(A)或P{A} 最高的发生概率为1,表示必然发生. 最低的概率为0,表示不可能发生. 而一般的随机事件的概率介于0与1之间. 这里只是概率的数学上的规定,其实就是任 何一个事件到实数轴上的[0,1]区间的映射. 但怎样获得切合实际的一个事件的概率呢?

在上一节,运用概率基本公式,可以 根据一些事件的概率计算另一些事件的概 率.现在问题是这些已知概率又当如何获取 呢?或者说,怎样直接计算一些简单事件 的概率呢?本节在等可能概率模型下讨论 这一问题

2.1条件概率、乘法定理 在实际问题中,除了要考虑事件A的概率P(A)而外, 还要考虑事件A在“某事件B已经发生”这一附加条 件下的概率.这样的概率,人们称之为条件概率,记 为P(A|B).相应地,将P(A)称为无条件概率

一、概率的定义 一个随机事件在一次试验中可能发生,也可能不发生,但我们希望知道事件发生的可能性大 小,并且用数来刻划它。我们称用来刻画事件发生可能性大小的数为事件发生的概率。在概率论 发展初期,概率是用频率来定义,称为概率的统计定义。它的优点是比较直观,但是通过频率来 求概率,需要做的试验次数多、费时、费力,不严格,并且也不利于理论上的推广

《概率论数理统计》主要介绍的是概率论与数理统计。 概率论与数理统计是医药学类专业的一门重要的公共基础课, 它是一门从数量方面研究随机现象的客观规律性的数学学科 概率论是对随机现象统计规律演绎的研究,而数理统计是对 随机现象统计规律归纳的研究。二者在方法上有明显不同, 但作为一门学科,它们是互相渗透、互相联系的。概率论是 数理统计的基础,数理统计是概率论的应用 教学目的与教学要求:本课程讲述概率论与数理统计的 基本概念和基本方法

第9章随机事件与概率 第一单元随机事件与概率 一、学习目标 通过本节课的学习,知道概率统计是研究随机现象的客观规律的,通过随机事件,认识随机事件发生的可能性大小用数量表示即概率.对随机事件和概率的概念有初步了解 二、内容讲解 随机事件与概率 如,抛硬币试验观察抛硬币,哪个面朝上演示:抛硬币,哪个面朝上,具有不确定性英国数学家皮尔逊做24000次抛硬币试验

概率论第4章习题参考解答 1.若每次射击中靶的概率为0.7,求射击10炮,命中3炮的概率,至少命中3炮的概 率,最可能命中几炮 解:设为射击10炮命中的炮数,则B(100.7),命中3炮的概率为 PE=3}=C0.730.37=0.0090 至少命中3炮的概率,为1减去命中不到3炮的概率,为 P≥3}=1-P(5<3}=1-0.70.310-0.998 因np+p=10×0.7+0.7=7.7不是整数,因此最可能命中[77=7