随机变量的独立性是概率论中的一个重要概念 两随机变量独立的定义是:

1.1随机现象与统计规律性 一、概率论是研究随机现象的数量规律的数学分枝所谓随机现象,就是在基本条件不变的情况下各次实验或观察会得到不同的结果的现象,而且这一结果是不能准确预料的

确定性现象: 1.抛一石块观察结局; 2.导体通电考察温度; 3.异性电菏放置一起观察其关系;

条件概率的定义 条件概率是概率论中的一个重要概念,同时,我 们将发现它也是用来计算复杂模型中概率的重要 工具

一、两个事件独立 前面我们已经看到,已知事件B发生,相当于提供了有关随 机试验结果的部分信息,它通常会影响我们对另一事件A发 生的概率大小的计算。但也经常会出现这样的情形B的发生 并没有改变事件A发生的概率,也就是 这时,我们称A和B相互独立。这是概率论中最重要的概念 之一

概率论与数理统计是研究随机现象统计 规律性的学科.随机现象的规律性只有在相 同的条件下进行大量重复试验时才会呈现出 来.也就是说,要从随机现象中去寻求必然 的法则,应该研究大量随机现象

实验28概率论中生日问题的模拟 此程序可模拟任意m个人中至少有两个人生日一样的概率:

一、两事件的独立性 先看一个例子: 将一颗均匀骰子连掷两次, 设A={第二次掷出6点}, B={第一次掷出6点}, 显然P(AB)=P(A) 这就是说:已知事件B发生,并不影响 事件A发生的概率,这时称事件A、B独立

一、条件概率 1.条件概率的概念 在解决许多概率问题时,往往需要求 在有某些附加信息(条件)下事件发生的概率。 通常记事件B发生的条件下,事件A发生的概 率为P(AB) 一般情况下,P(AB)≠P(A)

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