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, 1只塑料球 现从袋中任取1球,假设每个球被取到 的可能性相同.若已知取到的球是白球,问 它是木球的概率是多少?古典概型 设A表示任取一球,取得白球; B表示任取一球,取得木球

一、 统计量的定义 二、 三大统计分布 三、 抽样分布定理

一、统计量分布 二、三大统计分布 三、小结

统计量 常用的统计量

4.1 研究对象及相关概率 4.2 贝叶斯决策 4.3 贝叶斯分类器的错误率 4.4 聂曼-皮尔逊决策 4.5 概率密度函数的参数估计 4.6 概率密度函数的非参数估计 4.7 后验概率密度分类的势函数方法

第1.1节 随机事件及其运算 第1.2节 概率的定义及性质 第1.3节 条件概率与乘法公式 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

什么是小概率? 概率是从0到1之间的一个数,因此小概 率就应该是接近0的一个数 著名的英国统计家 Ronald fisher把20分 之1作为标准,这也就是0.05,从此005 或比0.05小的概率都被认为是小概率 Fisher没有任何深奥的理由解释他为什么 选择005,只是说他忽然想起来的

就随机现象而言，仅仅知道可能发生哪些 事件是不够的，更重要的是对事件发生的可能 性做出定量的描述.这就涉及到一个概念——事 件的概率(Probability)

◼ 5.1 随机事件及其概率 ◼ 5.2 离散型随机变量及其分布 ◼ 5.3 连续型随机变量的概率分布 ◼ 利用Excel计算随机变量的概率分布

到目前为止,我们所讨论的两种抽样方法—简单随机抽 样和分层抽样都有一个共同的特点:总体或层中每个个体被 抽中入样的概率都是相同的。对于各单元所处地位几乎“ 平等”的总体,这种抽样原则既公正又方便。但在许多社 会经济活动中并非所有单元地位相同,这时就需要采用不等 概率抽样方法