一、两个事件的独立性 定义若两事件A,B满足(AB)=P(A)P(B) (1)则称A,B独立,或称A,B相互独立注:当P(A)>0,P(B)>0时,A,B相互独立与A,B互不相容不能同时成立.但与S既相互独立又互不相容(自证)定理1设A,B是两事件,且P(A)>0,若AB相互独立,则(AB)=P(A).反之亦然定理2设事件A,B相互独立则下列各对事件也相互独立:A与B,A与B,A与B

一、条件分布 二、独立性

随机变量的独立性是概率论中的一个重要概念 两随机变量独立的定义是:

第一讲随机事件与概率 内容提要 (1)事件间的关系与运算(四种关系,三种运算) (2)概率及其简单性质(古典溉型,几何溉型,求逆公式,加法公式,减法公式) (3)条件概率及三大公式(乘法公式,全概率公式, Bayes公式) (4)事件独立性与Bernoulli概型(独立性的实质及应用, Bernoulli概型的三个模型)

一、事件的相互独立性 二、几个重要定理 三、例题讲解 四、小结

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

一、事件的独立性 例1已知袋中有5只红球,3只白球从袋中有放回地取球两次每次取1球设第i次

理解教育与生产力的关系、教育与政治、经济制度的关系、教育与人口、地理环境的关系、教育的相对独立性。树立“教育具有受制约性和相对独立性”的观念。培养学生辩正分析问题的意识和能力

1 概率论基础 1.1 为什么需要概率空间 1.1.1 理发师悖论 (Barber paradox) 1.1.2 贝特朗悖论 (Bertrand’s Paradox) 1.1.3 非悖论, 生日问题 1.2 概率空间 1.2.1 可测空间 1.2.2 概率空间 1.2.3 条件概率 1.2.4 全概率公式和 Bayes 公式 1.3 随机变量和分布函数 1.3.1 数字特征 1.3.2 矩函数 (Moment Generating Function) 1.3.3 特征函数 (Characteristic function) 1.3.4 反演公式及唯一性定理 1.3.5 多维随机变量的特征函数 1.4 独立性与条件期望 1.4.1 独立性 1.4.2 条件期望 1.4.3 条件分布 1.4.4 一般条件期望 ⋆ 2 随机过程的基本概念与类型 2.1 随机过程的背景 2.2 基本概念 2.3 有限维分布与 Kolmogorov 定理 2.3.1 随机过程的数字特征 2.4 随机过程的基本类型 2.4.1 平稳过程 2.4.2 独立增量过程 3 Brown 运动（维纳过程） 3.1 基本概念与性质 3.2 维纳过程的分布 3.3 维纳过程的数字特征 3.3.1 二次变差 3.4 Brown 运动的鞅性质 3.5 Brown 运动的最大值变量及反正弦律 3.6 Brown 运动的几种变化 3.6.1 Brown 桥 3.6.2 几何 Brown 运动 4 Poisson 过程 4.1 齐次泊松过程 4.1.1 Poisson 过程数学模型 4.1.2 齐次泊松过程的数字特征 4.1.3 时间间隔与等待时间的分布 4.1.4 到达时间的条件分布 4.1.5 更新计数过程 4.2 复合泊松过程 4.2.1 复合 Poisson 过程 4.3 非齐次泊松过程 (了解内容，不考察) 5 鞅 (Martingale) 过程 5.1 基本概念 5.2 鞅的停时定理及其应用 5.2.1 鞅的停时定理 5.3 连续鞅

第五节随机变量的相互独立性 设,n为随机变量,如果它们满足下列条件:对于实轴上任意两个集合S1,S2,如果事件{5eS1},{nS2}相互独立,那末,称n相互独立.直观地说,,η相互独立就是它们取值时互不牵连