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第1.1节 随机事件及其运算 第1.2节 概率的定义及性质 第1.3节 条件概率与乘法公式 第1.4节 全概率公式和贝叶斯公式 第1.5节 独立性及其应用
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•第1.1节 随机事件及其运算 •第1.3节 条件概率与乘法公式 •第1.2节 概率的定义及性质 •第1.4节 全概率公式和贝叶斯公式 •第1.5节 独立性及其应用
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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:
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一、条件分布的概念 设X是一个随机变量,其分布函数为 Fx(x)=p{xx},-∞
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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
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2.4r.v.函数的分布 问题已知r.v.X的d.f.或分布律 求随机因变量Y-g()的密度函数或分布律 方法将与Y有关的事件转化成X的事件
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概率论与数理统计模拟试题(1) 填空题 1.已知事件AB满足P(AB)=P(AB),且P(A)=P,则B)=() 2.设P(A=04,P(A∪B)=0.7,则(1)若A、B互不相容时,P(B)=() (2)若A、B相互独立时,P(B)=() 3.在1中随机取两个数,则事件“两数之和小于65的概率为()
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1.1随机试验与随机事件 一.随机试验称满足以下条件的试验为随机试验,简称试验,常用字母E表示 1.可在相同条件下重复进行; 2.试验的结果不止一个,并能事先明确所有可能出现的结果; 3.试验前不能确定将会出现哪一结果
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第一节 统计学的几个基本概念 一.随机试验与随机事件 二.总体与样本 三.变量与资料 四. 误 差 五.频率与概率 第二节 统计工作的基本步骤 1.设计:design 2.资料搜集:collection of data 3.资料整理:sorting data 4.分析资料:analysis of data
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第一章预备知识 第一节事件和概率 第二节随机变量及其分布 第三节随机变量的特征数 第四节矩母函数与特征函数 第五节随机向量及其分布 第六节随机变量函数的分布
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