1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

在实际问题中,所研究的总体的分布类型往往是已知的,但依赖于一个或几个未知参数

1.1 随机事件 1.2 事件的关系和运算 1.3 古典概率 1.4 几何概率 1.5 统计概率 1.6 概率的公理化定义

8.1 假设检验的基本概念 8.2 单个正态总体参数的显著性检验 8.3 两个正态总体参数的显著性检验

1.2概率的直观意义及其运算 一、概率直观意义 随机事件发生的可能性大小是一个客观存在的量

【例4-15】下面的程序段是根据考试成绩的等级输出五分制分数,其流程图见图4-17 caseA' printi(\85~100优秀n\), caseS': print(\70-84良好n\) caseC: printf(\60-69合格n\) printf(\60以下不及格ln\) default: printf\输入有误!n\)

第四章多维随机变量及其分布 4.1多维随机变量及其分布函数、 边缘分布函数 在前一章中,我们所讨论的随机现象只涉及到一个 随机变量,但在很多随机现象中,往往要涉及到多 个随机变量

3.1随机变量的概念 前面我们研究了随机事件及其概率,本章我们将在 这个基础上进一步研究随机变量及其分布 现在先研究随机变量的概念,它是概率论中最基本 的概念之一

2.1条件概率、乘法定理 在实际问题中,除了要考虑事件A的概率P(A)而外, 还要考虑事件A在“某事件B已经发生”这一附加条 件下的概率.这样的概率,人们称之为条件概率,记 为P(A|B).相应地,将P(A)称为无条件概率

#include void maino int n=I printi(40以内能同时被3和4整除的数有:m”)