概率论是研究随机事件的规律性的一个数学分支,直观地说是指这样的事件:在 一次试验中,它出现与否是具有偶然性的, 但是在大量重复试验中,它却是具有内在的必然性即规律性的

前言 第一章随机事件及其概率 1.同一问题的概型未必唯一 2.事件间的关系 (1)由A-B=C推不出A=BC (2)由A=BC推不出A-B=C

我们把试验作为一个广泛的术语,包括科学试验、调查和观察。例如抛一枚硬币观 察落地后哪一面向上和在一袋种子中取出一粒测定其能否发芽等都可看做是一次试验。 显然这样的试验可以在相同的条件下重复进行,每次试验可能的结果有多个。 随机事件:把一次试验所有可能的结果都称为事件

第一节 样本空间、随机事件 第二节 概率、古典概型 第三节 条件概率、全概率公式 第四节 独立性

这一讲我们介绍了全概率公式、贝叶斯公式它们是加法公式和乘法公式的综合运用,同学们可通过进一步的练习去掌握它们.值得一提的是，后来的学者依据贝叶斯公式的思想发展了一整套统计推断方法，叫作“贝叶斯统计”.可见贝叶斯公式的影响

第四单元古典概型与概率性质 一、学习目标 通过本节课的学习,会计算简单的古典概型的概率问题掌握概率的性质,为概率的计算打下基础 二、内容讲解 1.古典概型:

1.2概率的定义及计算 历史上概率的三次定义 1.古典定义概率的最初定义 2。统计定义基于频率的定义 3。公理化定义1930年后由前苏联数学家柯尔莫哥洛夫给出

1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

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

1907年由俄罗斯数学家马尔可夫（A.Markov）提出， 并由蒙特-卡罗(Mote-Carlo)加以发展。 用于分析随机事件未来发展变化的趋势，即利用某 一变量的现状和动向去预测该变量未来的状态及动 向，以预测未来某特定时期可能发生的变化，以便 采取相应的对策