1.概括分析:概率论是数理统计的理论基础,本节是概率论中的最基本的与最基 础的内容之一学习本节,要求学生掌握随机事件、样本空间、事件域、布尔代数等基本 概念,了解事件之间的关系和事件之间的一些运算

2-1基本概念 概率( probability 频率 fn(A)==Na/N P(ALim fn(A) 古典概率的定义 2. Laplace在《概率的理论分析》(1812)中的定义 P(A==k/N 式中,k为A所含基本事件数 N为基本事件总数 适用条件

柯尔莫哥洛夫,AH(1930~1987) 苏联科学家,1903年4月生于俄国顿巴夫,1987年10月卒 于 苏联莫斯科.1920年入莫斯科大学学习,1931年任莫斯科大 学教授后任该校数学所所长,1939年任苏联科学院院士,他 对开创现代数学的一系列重要分支做出了重大贡献. 柯尔莫哥洛夫建立了在测度论基础上的概率论公理系统,奠 定了近代概率论的基础,他也是随机过程论的奠基人之一 1980年由于他在调和分析、概率论、遍历理论等方面的出 色 工作获沃尔夫奖

• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架

1．导论 2．Bayes决策理论 3．概率密度估计 4．线性判别函数 5．神经网络 6．统计学习理论

一、 绪论 二、 盈亏平衡分析（量、本、利分析） 三、 敏感性分析 四、概率分析(风险分析) 五、效用理论

a.1 信息和概率 a.2 信息和熵 a.3 经典通信理论

第一节 事件、概率和随机变量 第二节 二项式分布 第三节 正态分布 第四节 抽样分布

本章在介绍概率论中最基本的两个概念－事件、概率的基础上，重点介绍科学研究中常用的几种随机变量的概率分布－正态分布、二项分布、波松分布以及样本平均数的抽样分布和t分布

复旦大学：《卫生统计学》理论课程教学资源（PPT授课课件）06 常用概率分布——poisson分布