《概率论》课程教学资源（教案讲义）第三章 随机向量及其概率分布 3.3 独立性 3.4 随机向量函数及其分布 3.5 顺序统计量

在一定条件下必然发生的现象,称为确定性现象。在个别试验中呈现出不确定性,在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象,称为随机现象。 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数学学科

在前面关于随机变量及其分布的讨论中,我们较仔 细地讨论了随机变量的概率分布,我们看到随机变 量的概率分布(分布函数或分布列和概率密度)是随 机变量的概率性质最完整的刻划,是能够完整地描 述随机变量的统计规律的

1.已知随机变量的概率分布为P(5=k)=1,k=135,21,23;求D 2.某射手对目标进行三次独立射击,每次射击的命中率为0.9,求击中目标弹数ξ的方差

1．一批产品有一、二、三等品、等外品、废品 5 种，相应的概率分别为 0.7, 0.1 ,0.1, 0.06 及 0.04，若其价值分别为 6 元，5.4 元，5 元，4 元，及 0 元，求产 品的平均价值．

• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

1.2概率的直观意义及其运算 一、概率直观意义 随机事件发生的可能性大小是一个客观存在的量

一、连续型随机变量及其概率密度 定义如果对随机变量X的分布函数F(x),存非负可积函数f(x)使得对于任意实数x有 F(x)=(X sx)= s()则称X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数简称为概率密度或密度函数

§1.1 随机事件 §1.2 概率的定义 §1.3 条件概率、全概率公式和贝叶斯公式 §1.4 事件的独立性 §1.5 伯努利（Bernoulli）概型

第一节 样本空间、随机事件 第二节 概率、古典概型 第三节 条件概率、全概率公式 第四节 独立性