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?

一、抽样分布 有时,总体分布的类型虽然已知,但其中含有未知参数此时需对总体的未知参数或对 总体的重要数字特征(如数学期望、分差等)进行统计推断,此类问题称为参数统计推断在 参数统计推断问题中,常需利用总体的样本构造出合适的统计量,并使其服从或渐近地服从 已知的总体分布.统计学中泛称统计量分布为抽样分布

§6.1 总体和样本 §6.2 三个统计中常见的分布

从本章开始将介绍一些数理统计的基本知识和一些常用的数理统计方法

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

•第1.1节 随机事件及其运算 •第1.3节 条件概率与乘法公式 •第1.2节 概率的定义及性质 •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

一、等可能概型 二、典型例题 三、几何概率 四、小结

北京工业大学：《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程电子教案（PPT教学课件）第二讲 第一章 随机事件 第2节 事件的概率 第3节 古典概率模型

广西大学：《概率论与数理统计》课程电子教案（PPT课件）第一章 概率论的基本概念 1.5 条件概率

二、 随机现象 四、 小结 一、 概率论的诞生及应用 三、 随机试验