第一讲 事件及其概率 1. 事件及其关系和运算 （1）事件之间的关系： 包含、相等、互不相容、对立(互逆) （2）事件之间的运算及运算率： 和(并）、差、积（交）

一、概率（probability） 1. 频率

1．随机事件及其概率 吸收律：

什么是参数估计? 参数是刻画总体某方面概率特性的数量. 当此数量未知时,从总体抽出一个样本, 用某种方法对这个未知参数进行估计就 是参数估计. 例如,~N(u,o2) 若从2未知,通过构造样本的函数,给出 它们的估计值或取值范围就是参数估计 的内容 点估计区间估计

4.4协方差和相关系数 问题对于二维随机变量(,): 已知联合分布 边缘分布 对二维随机变量除每个随机变量各自 的概率特性外,相互之间可能还有某种联系 问题是用一个怎样的数去反映这种联系 数 反映了随机变量X,Y之间的某种关系

4.1 正态分布 4.2 t分布 4.3 概率分布 4.4 F分布 4.5 总结

要点：掌握概率分布的基本特征。掌握总体的期望值、方 差、协方差、相关系数、偏度和峰度定义；掌握样本均值、 方差、协方差、相关系数、偏度和峰度定义；总体与样本 的区别与联系

2.3连续型随机变量 连续型rv的概念 定义设是随机变量,若存在一个非负 可积函数(x),使得 其中F(x)是它的分布函数 则称x是连续型rv,f(x)是它的概率 密度函数(p.d.f.),简记为df

《概率论与数理统计》课程教学资源（书籍教材）概率论与数理统计教程（PDF电子版，章节知识习题解答，共八章）

第一章 概率论与数理统计 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验