一、确定性(Certainty):对于未来结果拥有完全的信息。 二、风险(Risk):知道未来可能的结果,并可以对每种结果赋予概率。 三、不确定性(Uncertainty):不知道准确的结果及其概率

第1.1节 随机事件及其概率 第1.2节 条件概率与独立性及其应用 第1.3节 随机变量及其分布 第1.4节 随机变量的分布函数

北方工业大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件讲稿）第一章 概率论的基本概念（例题详解）

概率论是研究随机现象统计规律的学问，它为数理统计奠定了理论 基础。所谓数理统计，是以概率论为基础，通过合理地获取随机现 象的少量数据资料，估计和检验反映随机现象的某种数字特征，或 分析和判断随机现象所具有的统计规律性的学问

4.1 概述 4.2 概率的基本概念与定理 4.3 随机变量及其概率分布 4.4 统计参数的估算 4.5 水文频率的计算方法 4.6 相关分析

一、概率空间 二、掌握对随机现象的数学建模方法 三、随机对象 四、概念及其描述 五、五种概率函数 六、各种矩描述

1.填空题 (1)设X表示10次独立重复射击命中目标的次数,每次命中目标的概率为

一、抽样调查的一般问题 二、抽样计划的步骤 三、概率抽样方法 四、非概率抽样方法 五、抽样误差和样本容量 六、有关抽样设计的几个问题

一、基本抽样问题 1 基本概念 2 制定抽样计划的步骤 3 抽样误差与非抽样误差 4 概率抽样方法 5 非概率抽样方法

函数有各种物理解释，其中之一是“概率论” 中必然事件的概率密度。 2. Green函数 Green函数解决一类普遍问题，不仅是电磁场， 而且在力学、流体、空气动力诸方面都有应用，其 问题提法是：复杂区域V，在内部有任意源g，已知 场u服从