一、条件概率与乘法公式 引例袋中有7只白球,3只红球,白球中有4只木球,3只塑料球;红球中有2只木球

概论论与数理统计 习题参考解答 习题一 8.掷3枚硬币,求出现3个正面的概率 解:设事件A={出现3个正面 基本事件总数n=23,有利于A的基本事件数nA=1,即A为一基本事件, 则P(A)=A==-=0.125 238 9.10把钥匙中有3把能打开门,今任取两把,求能打开门的概率 解:设事件A={能打开门},则A为不能打开门 基本事件总数n=C1o,有利于A的基本事件数n==C2

关于上一次作业的问题 请注意全概率公式和贝叶斯公式的题型,将 试验可看成分为两步做,如果要求第二步某 事件的概率,就用全概率公式,如果是在第 步二某事件发生条件下第一步某事件的概 率,就用贝叶斯公式

概率统计是研究随机现象统计规律性的学科。所谓随机现象是指在一定条件下，可能 发生也可能不发生的现象，具有不确定性。而另一类必然现象是指在一定条件下，必然发生 的现象，具有确定性。概率统计试图揭示随机现象的统计规律性，即大量重复试验所呈现出 的内在规律性。随机现象可通过随机试验产生，所谓随机试验就是满足下列条件的试验：

1、(9分)从0,1,2,3,4,5这六个数中任取三个数进行排列,问取得的三个数字能排成三位数且是偶数的概率有多大. 2、(9分)用三个机床加工同一种零件,零件由各机床加工的概率分别为0.5、0.3、0.2,各机床加工的零件为合格品的概率分别为.94、0.90、0.95,求全部产品的合格率

第三讲多维随机变量及其概率分布 内容提要 (1)联合分布函数与边缘分布函数(关系与性质) (2)二维离散型随机变量(联合分布律及性质边缘分布,条件分布,独立性判断) (3)二维连续型随机变量(联合密度函数及性质,概率计算,边缘密度,条件分布及密度,独立性判断) (4)独立随机变量及相关性质(独立性判断,相关计算) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合和、商、积与极值的分布) (6)常见的两个二维分布(二维均匀,二维正态以及它们的相关性质)

第一章 概率论的起源与历史 第二章 概率论——随机事件与随机变量 第三章 概率论的现代前沿——随机过程论

一、两个事件独立 前面我们已经看到,已知事件B发生,相当于提供了有关随 机试验结果的部分信息,它通常会影响我们对另一事件A发 生的概率大小的计算。但也经常会出现这样的情形B的发生 并没有改变事件A发生的概率,也就是 这时,我们称A和B相互独立。这是概率论中最重要的概念 之一

一、 随机事件及其运算 二、概率的定义 三、等可能概型（古典概型） 四、条件概率 五、事件的独立性

随机变量的概念在概率论和数理统计中具有基本的 重要性，随机变量的引入，使对随机现象的研究规范化 和数量化，从而可以把数学分析的方法引入概率论。 在实际问题中广泛存在着随机变量。它通常被分成 两大类。如果 可能取的值是有限个或至多可列 个，则称 为离散型随机变量；非离散型的范围 太广，其中最主要的也是实际问题中最常见的是连续 型随机变量