第四单元古典概型与概率性质 一、学习目标 通过本节课的学习,会计算简单的古典概型的概率问题掌握概率的性质,为概率的计算打下基础 二、内容讲解 1.古典概型:

第五章大数定律及中心极限定理 5-1大数定律 在实践中,不仅事件发生的频率具有稳定性,还有大量测量值的算术平均值也具有稳定性定义1:

(一)、均衡的含义: 其本意指在某一事件中参与各方 力量相当,合力为零。在经济学中, 它指影响某一经济现象的所有变量( 影响因素)的合力为零,对经济现象 没有产生任何影响

1.2概率的定义及计算 历史上概率的三次定义 1.古典定义概率的最初定义 2。统计定义基于频率的定义 3。公理化定义1930年后由前苏联数学家柯尔莫哥洛夫给出

第二单元离散型随机变量 一、学习目标 通过本节课的学习,记住离散型随机变量的定义以及几个常见离散型随机变量,会计算概率分布中的常数和事件的概率. 二、内容讲解 定义3.1离散型随机变量 设X是随机变量,若X可能取有限个值或可列个值,则称X为离散型随机变量,如果离散型随机变量X的可能取值为

3.4二维r.v.函数的分布 一、问题已知r.v(X,Y)的概率分布,g(x,y)为已知的二元函数, 求Z=g(X,Y)的概率分布 二、方法转化为(X,Y)的事件

第一节 疾病史——医学对象的变化 第二节 医学史的分类——时间、事件、观点、历史逻辑 第三节 古代医学 第四节 近现代医学——起源、特点、缺陷 第五节 未来医学发展趋势

第五章大数定律与中心极限定理 本章要解决的问题 答复 1.为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计? 2.为何能以样本均值作为总体期望的估计? 3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位? 4.大样本统计推断的理论基础是什么?

3.3随机变量的独立性 将事件独立性推广到r.v. 两个rv的相互独立性 定义设(X,Y)为二维r.v.若对任何实数x,y都有则称r.v.X和Y相互独立

1.3条件概率 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,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