第9章随机事件与概率 第9章随机事件与概率典型例题与综合练习 一、典型例题 1.随机事件 例1判断下列事件是否随机事件: (1)元旦,买来1台全自动洗衣机,运行200小时不出故障 (2)某射手的射击命中率为90%,他连续射击3次全命中 (3)在1个大气压下,90C的水沸腾,变为水蒸气 (4)把1枚壹元的硬币放在桌面上,出现正面朝上 (5)从次品率为5%的一批产品中,任取1个产品是次品 (6)掷1颗骰子,出现偶数点或奇数点

6.1 结构设计的目标 6.2 直接概率设计法 6.3 概率极限状态的实用设计表达式

• 概率分布与伪随机数生成 • 统计量分析 • 数理统计分析方法及计算机实现 • 统计假设检验 • 方差分析及计算机求解

到目前为止，我们所讨论的两种抽样方法—简单随机抽 样和分层抽样都有一个共同的特点：总体或层中每个个体被 抽中入样的概率都是相同的。对于各单元所处地位几乎 “ 平等” 的总体，这种抽样原则既公正又方便。但在许多社 会经济活动中并非所有单元地位相同，这时就需要采用不等 概率抽样方法

第一单元U检验 一、学习目标 通过本课的学习,掌握小概率事件原理,同时熟练掌握单正态总体均值的检 验(U检验)方法 二、内容讲解 1.小概率事件 假设检验是与点估计、区间估计有区别的另一类问题. 点估计面临的问题是:总体里含有未知参数解决的方法是根据样本求出一个 量去代替未知参数;区间估计面临的问题也是总体里含有未知参数,解决的方法是 确定一个区间以一定的概率去包含未知参数;而假设检验面临的问题更加广泛

大数定律和中心极限定理是概率论的重要基本理 论,它们揭示了随机现象的重要统计规律,在概率 论与数理统计的理论研究和实际应用中都具有重要 的意义。本章将介绍这方面的主要内容

第一章 事件与概率 第二章 随机变量及其分布 第三章 随机变量的数字特征 第四章 数理统计的基本概念及抽样分布 第五章 参数估计 第六章 假设检验

一、随机现象 从亚里士多德时代开始哲学家们就已经认识到随机性在生活中的作用,但直到20世 纪初,人们才认识到随机现象亦可以通过数量化方法来进行研究概率论就是以数量化方法 来研究随机现象及其规律性的一门数学学科而我们学过的微积分等课程则是研究确定性

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件）第一章 事件与概率 §1.2 概率和频率

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