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本章主要讲述契比雪夫不等式,契比雪夫大数定律,贝努里大数定律和中心内容极限定理等内容
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一、概率的定义 一个随机事件在一次试验中可能发生,也可能不发生,但我们希望知道事件发生的可能性大 小,并且用数来刻划它。我们称用来刻画事件发生可能性大小的数为事件发生的概率。在概率论 发展初期,概率是用频率来定义,称为概率的统计定义。它的优点是比较直观,但是通过频率来 求概率,需要做的试验次数多、费时、费力,不严格,并且也不利于理论上的推广
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前面讨论了参数的点估计,它是用样本算出的一个值去估计未知参数即点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值,它没有给出这个近似值的误差范围 例如,在估计某湖泊中鱼的数量的问题中,若根据一个实际样本,利用最大似然估计法 估计出鱼的数量为50000条,这种估计结果使用起来把握不大实际上鱼的数量的真值可 能大于50000条,也可能小于50000条且可能偏差较大 若能给出一个估计区间,让我们能较大把握地(其程度可用概率来度量之)相信鱼的数量 的真值被含在这个区间内,这样的估计显然更有实用价值
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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
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在上一节,运用概率基本公式,可以 根据一些事件的概率计算另一些事件的概 率.现在问题是这些已知概率又当如何获取 呢?或者说,怎样直接计算一些简单事件 的概率呢?本节在等可能概率模型下讨论 这一问题
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第9章随机事件与概率 第一单元随机事件与概率 一、学习目标 通过本节课的学习,知道概率统计是研究随机现象的客观规律的,通过随机事件,认识随机事件发生的可能性大小用数量表示即概率.对随机事件和概率的概念有初步了解 二、内容讲解 随机事件与概率 如,抛硬币试验观察抛硬币,哪个面朝上演示:抛硬币,哪个面朝上,具有不确定性英国数学家皮尔逊做24000次抛硬币试验
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第一章 古典概型与概率测度的公理化 1.4 局部极限定理与积分极限定理 1.5 中心极限定理
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第六章 马尔可夫链 6.4 条件概率与乘法公式 6.5 全概公式与逆概公式 6.6 独立性
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3.1. 甲、乙两台机器一天中出现次品的概率分布分别为:
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第六章 马尔可夫链 6.3 马尔可夫链及转移概率 6.4 平稳分布
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