第一节 概率论的基本概念 第二节 样本空间、随机事件 第三节 频率与概率 第四节 等可能概型(古典概型) 第五节 条件概率 第六节 独立性 一、事件的相互独立性 二、几个重要定理 三、例题讲解

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

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（电子教案）第一章 事件与概率 1.5 条件概率、全概率公式和贝叶斯公式一、条件概率

第1.1节 随机事件及其运算 第1.2节 概率的定义及性质 第1.3节 条件概率与乘法公式 第1.4节 全概率公式和贝叶斯公式 第1.5节 独立性及其应用

在前面的课程中,我们讨论了随机变量及 其分布,如果知道了随机变量X的概率分布, 那么X的全部概率特征也就知道了。 然而,在实际问题中,概率分布一般是较 难确定的.而在一些实际应用中,人们并不需 要知道随机变量的一切概率性质,只要知道它 的某些数字特征就够了

一、群同步系统的性能 群同步性能主要指标是包括漏同步概率P假同步概率P2及同步建立时间 13。下面,我们主要以连贯插入法为例进行分析。 a)漏同步概率P 由于干扰的影响,接收的同步码组中可能出现一些错误码元,从而使识别器 漏识已发出的同步码组,出现这种情况的概率称为漏同步概率,记为P 以n位巴克码识别器为例,设判决门限为6此时七位巴克码只要有一位码 出错,七位巴克码全部进入识别器时相加器输出由7变为5,因而出现漏同步

1-1随机事件的概率 目录索引 一随机事件 二事件间的关系与运算 三频率与概率

第一节 样本空间、随机事件 第二节 概率、古典概型 第三节 条件概率、全概率公式 第四节 独立性

2.2离散型随机变量及其概率分布 一、离散随机变量及分布律 定义若随机变量X的可能取值是有限个或可列个,则称Ⅹ为离散型随机变量描述ⅹ的概率特性常用概率分布或分布律

§1 随机事件 §2 随机事件的概率 §3 古典概型与几何概率 §4 乘法公式与全概率公式 §5 事件的独立性