在前四章里我们讨论了概率论的基本概念与方法,从中我们 学到一条基本的道理,随机变量及其所伴随的概率分布全面描述 了随机现象的统计规律性但是在实际中一个随机现象所服从的 分布是什么概型可能完全不知道,或者由于随机现象的某些事实 而知道其概型,但不知其分布函数中所含的参数.这些反而正是研 究者所希望了解的,是研究的目的

7-7求温度为127.0℃的氢气分子和氧气分子的平均速率、方均根速率 及最概然速率 分析分清平均速率、方均根速率√2及最概然速率vp的物理意义,并 利用三种速率相应的公式即可求解

I.什么是古典概率模型 如果试验E满足 (1)试验结果只有有限种, (2)每种结果发生的可能性相同。 则称这样的试验模型为等可能概率模型或 古典概率模型,简称为等可能概型或古典 概型

•§2-1 概 述 •§2-2 轴 力 和 轴 力 图 •§2-3 截 面 上 的 应 力 •§2-4 材料拉伸时的力学性质 •§2-5 材料压缩时的力学性质 •§2-6 拉 压 杆 的 强 度 条 件 •§2-7 拉压杆的变形 胡克定律 •§2-8 拉、 压 超 静 定 问 题 •§2-9 装配应力 和 温度应力 •§2-10 拉伸、压缩时的应变能 •§2-11 应 力 集 中 的 概 念

§1 随机试验 §2 样本空间·随机事件 §3 频率与概率 §1.4 等可能概型(古典概型) §1.5 条件概率 §1.6 独立性

第一节 概率论的基本概念 第二节 样本空间、随机事件 第三节 频率与概率 第四节 等可能概型(古典概型) 第五节 条件概率 第六节 独立性 一、事件的相互独立性 二、几个重要定理 三、例题讲解

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)

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

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

第一讲随机事件与概率 内容提要 (1)事件间的关系与运算(四种关系,三种运算) (2)概率及其简单性质(古典溉型,几何溉型,求逆公式,加法公式,减法公式) (3)条件概率及三大公式(乘法公式,全概率公式, Bayes公式) (4)事件独立性与Bernoulli概型(独立性的实质及应用, Bernoulli概型的三个模型)