一．概率的公理化定义 二．概率的性质

一、样本空间 样本点 三、随机事件间的关系及运算 二、随机事件的概念 四、小结

在实际应用中,有些随机现象需要同时用两个或两个以上的随机变量来描述例如,研 究某地区学龄前儿童的发育情况时,就要同时抽查儿童的身高H、体重W,这里,H和W 是定义在同一个样本空间S={e}={某地区的全部学龄前儿童}上的两个随机变量.又如,考 察某次射击中弹着点的位置时,就要同时考察弹着点的横坐标X和纵坐标Y.在这种情况 下,我们不但要研究多个随机变量各自的统计规律,而且还要研究它们之间的统计相依关 系,因而还需考察它们的联合取值的统计规律,即多为随机变量的分布

概率论与数理统计是研究和揭示随机现 象统计规律性的一门学科，是重要的一个数 学分支。概率论是研究随机现象发生可能性 的大小的一门学科，而数理统计则是研究大 量随机现象数量规律的一门学科。它们之间 联系密切但也有根本差别，数理统计的方法 在自然科学、工程技术研究及社会科学领域 中应用极其广泛

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

1.2概率的定义及计算 历史上概率的三次定义 1、古典定义概率的最初定义 2、统计定义基于频率的定义 3、公理化定义1930年后由前 苏联数学家柯尔莫哥洛夫给出

1.2概率的定义及计算 历史上概率的三次定义 1.古典定义概率的最初定义 2。统计定义基于频率的定义 3。公理化定义1930年后由前苏联数学家柯尔莫哥洛夫给出

一、抽样数据的描述统计 二、随机变量及其概率分布 三、随机变量的数学期望 四、随机变量的方差 五、常用随机变量的分布 六、应用案例

为了全面研究随机试验的结果,揭示随机现象 的统计规律性,将随机试验的结果与实数对应 起来,将随机试验的结果数量化,引入随机变 量的概念. 在随机试验完成时,人们常常不是关心试验结 果本身,而是对于试验结果联系着的某个数感 兴趣

•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