§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

教学目的:了解引入随机变量的原因,离散型与连续型随机变量的定义。重点掌握几种重要的离散型与连 续型随机变量,包括(0-1)分布,二项分布,泊松分布,均匀分布,指数分布,正态分布。理解正态分布 在现实生活中的普遍性。理解并掌握随机变量函数的分布的具体解法

§1 随机变量的数学期望 §2 随机变量函数的数学期望 §3 随机变量的方差 §4 协方差与相关系数 §5 独立性与不相关性、矩

§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

§1 随机变量的数学期望 §2 随机变量函数的数学期望 §3 随机变量的方差 §4 协方差与相关系数 §5 独立性与不相关性、矩

讨论了随机事件及其 概率，其中随机事件都是用定性的语言描述 的，与数学最基本的研究对象——数及变量 尚未建立直接联系

一、主要内容 1．假设检验的基本概念，假设检验可能产生的两类错误，假设检验的基本步骤； 2．单个正态总体均值与方差假设检验方法; 3．两个正态总体的均值差与方差比假设检验方法；

一、教学基本要求 1、理解参数的点估计的概念,掌握矩估计法(一阶,二阶)与极大似然值估计法 2、了解估计量的无偏性,有效性,一致性 3、了解估计的概念,会求单个正态总体的均值与方差的置信区间会求两个正态总体的均值及方差比的置信区间

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?

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