§1.1 随机事件及其运算 §1.2 随机事件的概率 §1.3 概率的基本运算法则 §1.4 全概率公式与贝叶斯公式(Bayesian formula) §1.5 贝努里概型

1、事件的关系运算 2、概率的运算 3、事件的独立性 4、条件概率 5、全概率公式及贝叶斯公式

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

上一次作业的问题 主要是许多人仍然没有按照标准格式解题. 问题是没有假设事件或者假设事件的概率, 正式解题的时候必须先作假设,即按下面两 种格式之一: 假设事件A为或者写成假设概率P(A)为 的概率

条件概率与乘法公式 引例袋中有7只白球,3只红球,白球中 有4只木球,3只塑料球;红球中有2只木球, 1只塑料球 现从袋中任取1球,假设每个球被取到 的可能性相同.若已知取到的球是白球,问 它是木球的概率是多少?古典概型 设A表示任取一球,取得白球; B表示任取一球,取得木球

《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT讲稿）概率论与数理统计知识点总结

一、连续型随机变量及其概率密度 定义如果对随机变量X的分布函数F(x),存非负可积函数f(x)使得对于任意实数x有 F(x)=(X sx)= s()则称X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数简称为概率密度或密度函数

1.2概率的直观意义及其运算 一、概率直观意义 随机事件发生的可能性大小是一个客观存在的量

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

§1.1 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