1 线性代数 符号和基础知识 矩阵乘法 运算性质 矩阵微分 2 概率论 概率空间 随机变量及其分布 随机变量的数字特征 条件期望

人工智能基础：几何概型的联系概率（复概率）与概率的补数定理

一、填空题(每题2分) 1.信息出现的概率越小,则包含的信息就越 ,某消息的概率为1/16,其信 息 bit. 1111 2.四元离散信源的四个符号出现的概率,分别为(2,4,8,8),此信源的平 均信息量为 四元信源的最大平均信息量为

前言 第一章随机事件及其概率 1.同一问题的概型未必唯一 2.事件间的关系 (1)由A-B=C推不出A=BC (2)由A=BC推不出A-B=C

第一节 专家评估法 一、个人判断法 二、专家会议法 三、头脑风暴法 四、德尔菲预测法 第二节 主观概率法 一、主观概率 二、主观概率加权平均法

第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布

第一章随机事件及其概率. 第二章随机变量及其布 第三章多维随机变量及其 第四章随机变量的数字特征 第五章大数定律和中心极限定理 第六章数理统计的基本概念 第七章参数估计 第八章假设检验 第九章方差分析和回归分析

所谓统计推断就是根据抽样分布率和概率理论,由样本结果(统计数)来推断 总体特征(参数)。试验实践中所获得的资料,通常都是样本的结果;而我们希望了 解的却是抽得样本的总体。 统计推断:统计假设测验 参数估计 统计假设测验是根据某种实际需要对未知的或不完全知道的统计总体提出一些 假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,做出在概率意义上应当接受哪种 假设的测验

《概率论与数理统计》课程教学资源（课件讲稿）第一章 随机事件及其概率（刘亚平）

第五节随机变量的相互独立性 设,n为随机变量,如果它们满足下列条件:对于实轴上任意两个集合S1,S2,如果事件{5eS1},{nS2}相互独立,那末,称n相互独立.直观地说,,η相互独立就是它们取值时互不牵连