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

概率统计是研究随机现象统计规律性的学科。所谓随机现象是指在一定条件下，可能 发生也可能不发生的现象，具有不确定性。而另一类必然现象是指在一定条件下，必然发生 的现象，具有确定性。概率统计试图揭示随机现象的统计规律性，即大量重复试验所呈现出 的内在规律性。随机现象可通过随机试验产生，所谓随机试验就是满足下列条件的试验：

对一个随机事件A,在一次随机试验中,它是否会发生,事先不能确定但我们可以 问,在一次试验中,事件A发生的可能性有多大并希望找到一个合适的数来表征事件 在一次试验中发生的可能性大小为此,本节首先引入频率,它描述了事件发生的频繁程 度,进而引出表征事件在一次试验中发生的可能性大小的数-概率

一、概率的定义 概率的公理化定义设E是随机试验,S是它的 样本空间,对于E的每一个事件A赋予一个实数P(A) 称之为事件A的概率,如果它满足下列三个条件:

1.1.1 随机事件 1.1.2 事件的运算与关系 1.1.3 概率的统计定义 1.1.4 概率的古典定义 1.1.5 加法定理 1.1.6 乘法定理 1.1.7 全概率公式

一、条件概率 二、乘法公式 三、小结 布置作业

一、全概率公式 二、贝叶斯公式 三、小结 布置作业

一、频率的定义 二、概率的定义 三、小结布置作业

一、连续型随机变量及其概率密度的定义 二、概率密度的性质 三、三种重要的连续型随机变量 四、小结 布置作业

随机变量的概念在概率论和数理统计中具有基本的 重要性，随机变量的引入，使对随机现象的研究规范化 和数量化，从而可以把数学分析的方法引入概率论。 在实际问题中广泛存在着随机变量。它通常被分成 两大类。如果 可能取的值是有限个或至多可列 个，则称 为离散型随机变量；非离散型的范围 太广，其中最主要的也是实际问题中最常见的是连续 型随机变量