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深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第5讲 条件概率与乘法法则
文档格式:PPT 文档大小:113KB 文档页数:24
上一次作业的问题 主要是许多人仍然没有按照标准格式解题. 问题是没有假设事件或者假设事件的概率, 正式解题的时候必须先作假设,即按下面两 种格式之一: 假设事件A为或者写成假设概率P(A)为 的概率
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第4讲 概率的加法法则
文档格式:PPT 文档大小:133.5KB 文档页数:32
习题一第3题用步枪射击目标5次,设Ai为\第 次击中目标\i=1,2,3,4,5),B为\5次中击中次 数大于2\,用文字叙述下列事件:
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第3讲 概率
文档格式:PPT 文档大小:222.5KB 文档页数:43
每一个事件都有它的发生概率 即给定事件A,存在着一个正数P与之对应, 称之为事件A的概率,记作P(A)或P{A} 最高的发生概率为1,表示必然发生. 最低的概率为0,表示不可能发生. 而一般的随机事件的概率介于0与1之间. 这里只是概率的数学上的规定,其实就是任 何一个事件到实数轴上的[0,1]区间的映射. 但怎样获得切合实际的一个事件的概率呢?
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2讲 第一章随机事件及其概率
文档格式:PPT 文档大小:138KB 文档页数:29
试验 为了研究随机现象,就要对客观事物进行观察.观察的过程称为试验. 概率论里所研究的试验有下列特点: 在相同的条件下试验可以重复进行; (2)每次试验的结果具有多种可能性,而且在试验之前可以明确试验的所有可能结果; (3)在每次试验之前不能准确地预言该次试验将出现哪一种结果
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第24讲 复习提纲
文档格式:PPT 文档大小:192.5KB 文档页数:25
一.事件的运算 如果A,B,C为三事件,则A+B+C为至 少一次发生,A+B+C为至少一次不发生, AB+BC+AC和ABC+ABC+ABC+ABC都是 至少两次发生,ABC+ABC+ABC为恰有两 次发生ABC+ABC+ABC为恰有一次发生 等等,要善于将语言翻译成事件运算公式以及 将公式翻译成语言
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第23讲 假设检验的概念
文档格式:PPT 文档大小:103KB 文档页数:31
假设检验的概念 任何一个有关随机变量未知分布的假设称 为统计假设或简称假设.一个仅牵涉到随机 变量分布中几个未知参数的假设称为参数 假设.这里所说的\假设\只是一个设想,至于 它是否成立,在建立假设时并不知道,还需 进行考察. 对一个样本进行考察,从而决定它能否合理 地被认为与假设相符,这一过程叫做假设检 验.判别参数假设的检验称为参数检验.检 验是一种决定规则,通过一定的程序作出是 与否的判断
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第22讲 区间估计
文档格式:PPT 文档大小:120.5KB 文档页数:31
基本概念 用点估计来估计总体参数,即使是无偏有效 的估计量,也会由于样本的随机性,从一个 样本算得估计量的值不一定恰是所要估计 的参数真值.而且,即使真正相等,由于参数 值本身是未知的,也无从肯定这种相等.到 底二者相差多少呢?这个问题换一种提法就 是,根据估计量的分布,在一定的可靠程度 下,指出被估计的总体参数所在的可能数值 范围.这就是参数的区间估计问题
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第21讲 参数估计
文档格式:PPT 文档大小:186.5KB 文档页数:27
问题的提出 人们经常遇到的问题是如何选取样本以及 根据样本来对总体的种种统计特征作出判 断。实际工作中碰到的随机变量(总体)往 往是分布类型大致知道,但确切的形式并不 知道,亦即总体的参数未知.要求出总体的 分布函数F(x)(或密度函数p(x))就等于要根 据样本来估计出总体的参数.这类问题称为 参数估计
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第20讲 样本分布
文档格式:PPT 文档大小:102KB 文档页数:32
总体 总体是指的一个随机变量X 、 样本 样本是指的与总体X的分布完全一样的n个 相互独立的一组随机变量Xx2n其中n 称为样本容量、而对样本做一次观察得到的具体的试验数 据,称作样本值,用小写字母1x2xn表示
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第1讲 绪论
文档格式:PPT 文档大小:141KB 文档页数:23
绪论 人们通常将自然界或社会中出现的现象分成二类: 一类是必然的 necessity, inevitability, 一类是偶然的 chanciness, casulness, chance, fortuity, randomly
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