 §3.1 二维随机变量  §3.2 边缘分布  §3.3 条件分布  §3.4 相互独立的随机变量  §3.5 两个随机变量的函数的分布

§2.1 随机变量 §2.2 离散型随机变量及其概率分布 §2.3 随机变量的分布函数 §2.4 连续型随机变量及其概率密度 §2.5 随机变量的函数的分布

第一章 生物信息学的概念及其发展历史 第二章 生物学数据库及其检索 第三章 序列比对原理 第四章 蛋白质结构预测与分析 第五章 真核生物基因组的注释 第六章 蛋白质组学 第七章 系统生物学 第八章 合成生物学 第九章 分子进化与系统发育 第十章 统计学习与推理 第十一章 生物信息学编程基础 第十二章 第二代测序技术及其应用

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test

事件的独立性 定义1.4如果事件A发生的 可能性不受事件B发生与否 的影响,即P(A|B)=P(A),则 称事件A对于事件B独立

再谈试验及样本空间 一次随机试验的所有可能的试验结果所构 成的集合被称作样本空间,而每一个可能 的试验结果构成样本点.样本点的集合A称 作事件,只包含一个样本点的集合{a}被称 作基本事件. 请注意,这里的试验结果实际上是一次试验 的全过程的记录,因此和我们原来的印象中 的试验结果并非一样,并非试验结束时候的 那个结果

概率论第4章习题参考解答 1.若每次射击中靶的概率为0.7,求射击10炮,命中3炮的概率,至少命中3炮的概 率,最可能命中几炮 解:设为射击10炮命中的炮数,则B(100.7),命中3炮的概率为 PE=3}=C0.730.37=0.0090 至少命中3炮的概率,为1减去命中不到3炮的概率,为 P≥3}=1-P(5<3}=1-0.70.310-0.998 因np+p=10×0.7+0.7=7.7不是整数,因此最可能命中[77=7

概率论第二章习题参考解答 1.用随机变量来描述掷一枚硬币的试验结果写出它的概率函数和分布函数 解:假设=1对应于\正面朝上”,=0对应于反面朝上.则

第一节 性状的分类 第二节 数量性状的遗传特点 第三节 数量性状遗传分析的统计学方法 第四节 通径分析 第五节 遗传参数

§2.1 随机变量 §2.2 离散型随机变量及其概率分布 §2.3 随机变量的分布函数 §2.4 连续型随机变量及其概率密度 §2.5 随机变量的函数的分布