要点：掌握概率、概率分布和随机变量等的基本概念。重 点区分清楚总体和样本。 2.1一些符号 2.2实验、样本空间、样本点和事件 2.3随机变量 2.4概率 2.5随机变量及其概率分布 2.6多元概率密度函数 2.7总结

第9章随机事件与概率 第六单元条件概率与乘法公式 一、学习目标 通过本节课的学习,领会条件概率的意义,并会用公式表示出来,学会用乘法公式求积事件的概率问题 二、内容讲解 条件概率与乘法公式先给出一个例子

(一)条件概率条件概率是概率论中的一个重要概念,所考虑的是事件A已发生的条件下, 事件B发生的概率

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:

1.1 随机事件 1.2 事件的关系和运算 1.3 古典概率 1.4 几何概率 1.5 统计概率 1.6 概率的公理化定义

2002-2003学年第二学期概率论与数理统计(B)期末考试试卷答案 一.(本题满分35分,共有5道小题,每道小题7分) 1.设A、B、C是三个随机事件,且P(A)=PB)=P(C)=,p(b)=,P(C)= P(AC)=0.试求A、B、C这三个随机事件中至少有一个发生的概率. 解: 所求概率为P(A∪BC).由概率的加法公式得 (AUBUC)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(BC)-P(AC)+P(ABC). 由于 ABC AC,由概率的单调性、非负性及题设中的条件,得0≤P(ABC)P(AC)

二、乘法公式 一、条件概率 三、全概率公式 四、贝叶斯公式

条件概率的定义 条件概率是概率论中的一个重要概念,同时,我 们将发现它也是用来计算复杂模型中概率的重要 工具

•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

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