一、总体和样本 二、小结

1 Erlang分布 若X的概率密度为

PAW 与 ROOT 简介 PAW 与 ROOT 的数据结构 PAW 与 ROOT 的图形运算 PAW 与 ROOT 上的随机抽样

概率 随机变量与函数 期待值 误差传递

8.1随机存储器(rAM) 8.2只读存储器(ROM) 8.3可编程器件概述

1. MATLAB中概率分布函数 2. 二项分布实验 3. 泊松分布实验 4. 二项分布与泊松分布关系实验 5. 连续型随机变量分布实验 6. 随机变量的均值与方差 7. 逆累积分布函数实验 8. 中心极限定理实验

◼ 概率 ◼ 随机变量与函数 ◼ 期待值、方差 ◼ 误差传递

1、理解随机事件和样本空间的概念，熟练掌握事件之间的关系与基本运算； 2、理解事件频率的概念，了解随机现象的统计规律性； 3、理解古典概率的定义，了解概率的统计定义、几何概率的定义，知道概率的公理化定义；

§1 随机事件 §2 随机事件的概率 §3 古典概型与几何概率 §4 乘法公式与全概率公式 §5 事件的独立性

10.1 存储系统、费用和管理 10.2 确定型存储模型 10.3 多阶段存储模型 10.4 随机型存储模型