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本章主要讲述随机试验，样本空间，随机事件，事件间的关系与运算，频率，概率的统计定义，概率的性质，古典概型，几何概型，条件概率，乘法公式，全概率公式，贝叶斯公式，事件的独立性，贝努里概型等内容

为了全面研究随机试验的结果,揭示随机现象 的统计规律性,将随机试验的结果与实数对应 起来,将随机试验的结果数量化,引入随机变 量的概念. 在随机试验完成时,人们常常不是关心试验结 果本身,而是对于试验结果联系着的某个数感 兴趣

一、随机试验 随机现象:在基本条件不变的情况下,一系列试 验或观察会得到不同的结果,在大量重复试验或 观察中又呈现某种固有的规律性(统计规律性)

分布函数能完整地描述r.v的统计特性,但实际应用中并不都需要知 道分布函数,而只需知道rv的某些特征. 例如: 判断棉花质量时,既看纤维的平均长度又要看纤维长度与平均长度的偏离程度平均长度越长,偏离程度越小,质量就越好;

在前面关于随机变量及其分布的讨论中,我们较仔 细地讨论了随机变量的概率分布,我们看到随机变 量的概率分布(分布函数或分布列和概率密度)是随 机变量的概率性质最完整的刻划,是能够完整地描 述随机变量的统计规律的

一个正态总体 (1)关于μ的检验 拒绝域的推导 给定显著性水平a与样本值(x1,x2,…,xn) 设X~N(u,o2),o2已知,需检验: Ho:μ=0;H1:μ≠0 构造统计量-~N1

引例一个纸桶中装有10个大小、形状完全相同的球.将球编号为1—10把球搅匀, 蒙上眼睛从中任取一球因为抽取时这些球被抽到的可能性是完全平等的,所以我们没有理 由认为这10个球中的某一个会比另一个更容易抽得,也就是说这10个球中的任一个被抽 取的可能性均为 这样一类随机试验是一类最简单的概率模型,它曾经是概率论发展初期主要的研究对象

§1.1 随机试验 §1.2 样本空间、随机事件 §1.3 频率与概率 §1.4 等可能概型（古典概型，几何概型） §1.5 条件概率 §1.6 独立性

§1.1 随机试验 §1.2 样本空间、随机事件 §1.3 频率与概率 §1.4 等可能概型（古典概型，几何概型） §1.5 条件概率 §1.6 独立性