§1.1 随机试验 §1.2 样本空间、随机事件 §1.3 频率与概率 §1.4 等可能概型（古典概型，几何概型） §1.5 条件概率 §1.6 独立性

一、 随机事件及其运算 二、概率的定义 三、等可能概型（古典概型） 四、条件概率 五、事件的独立性

本章在介绍概率论中最基本的两个概念——事件、概率的基础上，重点介绍生物科学研究中常用的几种随机变量的概率分布——正态分布、二项分布、波松分布以及样本平均数的抽样分布和t分布

5.1 随机事件及其概率 5.2 概率的性质与运算法则 5.3 离散型随机变量及其分布 5.4 连续型随机变量及其分布

4.1 度量事件发生的可能性 4.2 随机变量概率分布 4.3 由正态分布导出的几个重要分布 4.4 样本统计量的概率分布

第一节 基本概念 第二节 事件的概率 第三节 古典概率模型 第四节 条件概率 第五节 事件的独立性

1．n 个人随机地围一圆桌而坐，求甲、乙两人相邻而坐的概率． 2．从一付扑克牌（52 张）中任意抽取两张，求下列各事件的概率

4.3.1 ASK或PAM信号传输的最佳检测和错误概率 4.3.2 PSK信号传输的最佳检测和错误概率 4.3.3 QAM信号传输的最佳检测和错误概率

一、两个事件独立 前面我们已经看到,已知事件B发生,相当于提供了有关随 机试验结果的部分信息,它通常会影响我们对另一事件A发 生的概率大小的计算。但也经常会出现这样的情形B的发生 并没有改变事件A发生的概率,也就是 这时,我们称A和B相互独立。这是概率论中最重要的概念 之一

一． 概率的统计定义 若事件 A 在 n 次试验中出现了 m 次，称nm 为 A 出现的频率