1.5事件的独立性、独立试验概型 一、相互独立随机事件 在一般情况下P(A|B)≠P(A)

一、条件概率 对随机现象的研究中,常遇到另一类概率计算问题

1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

Matlab作为数学计算软件，之所以能受到众多使 用者的青睐，除了其简单准确的数值计算功能和强 大的工具箱支持外，还在于其出色的可视化和图象 处理功能。 Matlab软件可以将用户计算得到的数据根据其不 同情况转化为相应的图形。用户可以选择直角坐标 系、极坐标系；图形可以表现为平面曲线、空间曲 线、直方图、向量图、柱状图及空间网面图、空间 表面图等；还可以对图形作进一步加工，如标注、 添色、变换视觉、控制色图、取局部视图、切片图、 制作动画等

在实际问题中,所研究的总体的分布类型往往是已知的,但依赖于一个或几个未知参数

1.1 随机事件 1.2 事件的关系和运算 1.3 古典概率 1.4 几何概率 1.5 统计概率 1.6 概率的公理化定义

区间估计的背景: 对于一个量,如某工件的长通过测量和计算 得到它的一个近似值在工程技术上还要同餘出 这个近似值的误差也就是说给出一个区间-E, a+E,量a一定落入这个区间时于参数的估计世 有类似的问题点估计仅仅给出了参数一个估计 值,有时还需要知道它的性程度这就需要给出 个区间并且说明这个区间以衾的概率包含参 数的真值这就是区间估计

8.1 假设检验的基本概念 8.2 单个正态总体参数的显著性检验 8.3 两个正态总体参数的显著性检验

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

【例4-15】下面的程序段是根据考试成绩的等级输出五分制分数,其流程图见图4-17 caseA' printi(\85~100优秀n\), caseS': print(\70-84良好n\) caseC: printf(\60-69合格n\) printf(\60以下不及格ln\) default: printf\输入有误!n\)