§7.1 什么是决策分析 §7.2 不确定型决策方法 §7.3 决策分析过程 §7.4 信息的价值 §7.5 先验概率和后验概率 §7.6 效用理论

1 Bernoulli试验和Bernoulli试验序列 2 二项分布定义 3 二项分布的条件 4 二项分布的概率函数 5 二项分布的特征

一、概率（probability） 1. 频率

• 贝叶斯规则 • 基于观察值，将类先验概率 和类条件密度转化为后验概率 • 贝叶斯决策 • 最小化总风险 • 最小化误差概率：选择最大后验概率的类别 • 贝叶斯决策是理论上的最优决策，贝叶斯风险是理论上的最小风险 • 判别函数 • 判决区域和判决边界 • 多元高斯概率密度函数 • 假设类条件概率密度满足高斯分布 • 判别函数 • 判决面

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

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

两者是紧密相联系的 概率论:纯数学的一个分支,从一些公理和定义出发,用演绎法( deduction)建立理论 统计学:应用数学的一个分支,用归纳法( induction)处理问题。 例如:掷硬币的实验 设p为掷硬币时其正面朝上的概率,则其反面朝上的概率为1;

5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

一、概率的概念 自然界和社会上的现象一般分为两类,一类称为必然现象如:水在一 个大气压下加热到摄氏100必然沸腾,同性电荷必然相互排斥等等。另一 类称为随机现象,即带有随机性、偶然性的现象。如:抛掷一枚均匀的硬 币,其结果可能是整面朝上,也可能是反面朝上,事先无法肯定。又如, 袋中装有红色和白色两种球,从中任意取出一只,取出的球可能是红色也 可能是白色,事先无法肯定等等

利用青海省安全监督管理局数据库近六年以来矿山事故数据,采用信息扩散理论,从矿山事故概率和矿山事故人员死亡概率两个方面对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析,建立了适合本地区特殊要求的矿山事故分析模型.分析模型、参数和预测结果均与实际情况吻合,说明应用信息扩散对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析,能够预测出该地区矿山企业年均发生事故的概率及矿山事故人员死亡概率