每一个事件都有它的发生概率 即给定事件A,存在着一个正数P与之对应, 称之为事件A的概率,记作P(A)或P{A} 最高的发生概率为1,表示必然发生. 最低的概率为0,表示不可能发生. 而一般的随机事件的概率介于0与1之间. 这里只是概率的数学上的规定,其实就是任 何一个事件到实数轴上的[0,1]区间的映射. 但怎样获得切合实际的一个事件的概率呢?

事件的独立性 定义1.4如果事件A发生的 可能性不受事件B发生与否 的影响,即P(A|B)=P(A),则 称事件A对于事件B独立

实验三汇编语言程序设计(3) 一、实验目的进一步掌握汇编语言程序的编程方法和技巧 二、实验内容 1.编写一个程序,进入保护模式,并在保护模式下用不同属性在屏幕上显示字符串(字符串内容自定),然后返回实模式。 2.编写一个游戏程序,实现如下功能:首先用蓝色清屏

第五节二重积分 一、矿山中矿物的储量 二、二重积分的定义及几何意义 三、二重积分的计算 四、小结 五、练习

定义设X是具有分布函数F的随机变量,若 X1X2X是具有同一分布函数F的,相互独立 的随机变量,则称X12,为从分布函数F( 或总体F,或总体得到的容量为n的简单随机 样本,简称样本,它们的观察值x1x2xn称为 样本值,又称为X的n个独立的观察值

语义分析 通常包括: (1)类型检查。验证程序中执行的每个操作是否遵守语言的类型系统的过程,编译程序必须报告不符合类型系统的信息。 (2)控制流检查。控制流语句必须使控制转移到合法的地方。 (3)一致性检查。在很多场合要求对象只能被定义一次。例如Pascal语言规定同一标识符在一个分程序中只能被说明一次等等。 (4)名字的作用域分析

第二章随机变量及其分布 2-2离散型随机变量 一.离散型随机变量的概念与性质 离散型随机变量的定义 如果随机变量X的取值是有限个或可列无穷个,则称为离散型随机变量

众所周知，高等数学中许多重要方法，如求极限、 求导数、求不定积分、求定积分、解常微分方程、向量 运算、求偏导数、计算重积分、级数展开等，只靠笔算 难以完成.为提高读者用高等数学解决实际问题的能 力，本章将对符号计算系统 Mathematica 及其在上述运 算中的应用进行简单介绍。 第一节 初识符号计算系统Mathematica 第二节 用Mathematica做高等数学

2.3.3 小结 2.3.1 n阶行列式的定义 2.3.2 n阶行列式的计算

8.4.1 正定二次型 8.4.2 正定矩阵 8.4.3 其他类型的实二次型