概率论的发展史 随机事件(Random Events) 概率的统计定义 古典概型(Classical Probability) 几何概率（Geometric Probability) 条件概率(Conditional Probability) 事件的独立性(Independence of Events)

概率论的发展史 随机事件(Random Events) 概率的统计定义 古典概型(Classical Probability) 几何概率（Geometric Probability) 条件概率(Conditional Probability) 事件的独立性(Independence of Events)

§1.1 随机事件 §1.2 概率的定义 §1.3 条件概率、全概率公式和贝叶斯公式 §1.4 事件的独立性 §1.5 伯努利（Bernoulli）概型

在前一讲中,我们介绍了有关随机现象的 些基本概念,并说明了概率的含义和统计计算 方法。回忆一下,代表随机现象的样本空间, A为所关心或感兴趣的事件,P(A)为其发生的概 率大小 在本讲,我们将介绍两个简单,但非常有 用的概率模型

什么是小概率? 概率是从0到1之间的一个数,因此小概 率就应该是接近0的一个数 著名的英国统计家 Ronald fisher把20分 之1作为标准,这也就是0.05,从此005 或比0.05小的概率都被认为是小概率 Fisher没有任何深奥的理由解释他为什么 选择005,只是说他忽然想起来的

一、条件概率 二、乘法定理 三、全概率公式与贝叶斯公式 四、小结

从本书第1章到第8章，讲授的主题着重于概率论最基本的概念，如概率、条件概率、期望、大数定律和中心极限定理等.本书附有大量的有意义的练习，分为习题、理论习题和自检习题三大类，其中自检习题部分还给出全部解答，以供参考

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