北交大概率论与数理统计

北交大概率论与数理统计Tag内容描述：<p>1、17.06.2020,.,1,概率论与数理统计,.,2,概率论与数理统计是研究随机现象数量规律的一门学科。,.,3,第一章概率论的基本概念1.1随机试验1.2样本空间1.3概率和频率1.4等可能概型（古典概型）1.5条件概率1.6独立性第二章随机变量及其分布2.1随机变量2.2离散型随机变量及其分布2.3随机变量的分布函数2.4连续型随机变量及其概率密度2.5随机变量的函数的分布第三章多维随机变量。</p><p>2、2020/7/2,1,概率论与数理统计,2,概率论与数理统计是研究随机现象 数量规律的一门学科。,3,第一章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 概率和频率 1.4 等可能概型（古典概型） 1.5 条件概率 1.6 独立性 第二章 随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续型随机变量及其概率密度 2.5 随。</p><p>3、2019/6/7,1,概率论与数理统计,2,概率论与数理统计是研究随机现象 数量规律的一门学科。,3,第一章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 概率和频率 1.4 等可能概型（古典概型） 1.5 条件概率 1.6 独立性 第二章 随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续型随机变量及其概率密度 2.5 随机变量的函数的分布 第三章 多维随机变量及其分布 3.1 二维随机变量 3.2 边缘分布 3.3 条件分布 3.4 相互独立的随机变量 3.5 两个随机变量的函数的分布,4,第四章 随机变量的数字特征 4.1 数。</p><p>4、1,数 理 统 计,2,第五章 大数定律和中心极限定理,关键词： 契比雪夫不等式 大数定律 中心极限定理,3,1 大数定律,背景 本章的大数定律，对第一章中提出的 “频率稳定性”，给出理论上的论证 为了证明大数定理，先介绍一个重要不等式,4,5,例1：在n重贝努里试验中，若已知每次试验事件A 出现的概率为0.75，试利用契比雪夫不等式估 计n,使A出现的频率在0.74至0.76之间的概率不 小于0.90。,6,随机变量序列依概率收敛的定义,7,8,大数定律的重要意义： 贝努里大数定律建立了在大量重复独立试验中事件出现频率的稳定性，正因为这种稳定性，概率的。</p><p>5、第二节样本空间随机事件,样本空间随机事件事件间的关系与事件的运算小结,样本点e,现代集合论为表述随机试验提供了一个方便的工具.,一、样本空间,例如,试验是将一枚硬币抛掷两次,观察正面H、反面T出现的情况:,S=(H,H),(H,T),(T,H),(T,T),(H,T)：,(T,H):,(T,T)：,(H,H):,在每次试验中必有一个样本点出现且仅有一个样本点出现.,则样本空间,如果试验是测试。</p><p>6、2019/7/9,1,概率论与数理统计,2,概率论与数理统计是研究随机现象 数量规律的一门学科。,3,第一章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 概率和频率 1.4 等可能概型（古典概型） 1.5 条件概率 1.6 独立性 第二章 随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续型随机变量及其概率密度 2.5 随机变量的函数的分布 第三章 多维随机变量及其分布 3.1 二维随机变量 3.2 边缘分布 3.3 条件分布 3.4 相互独立的随机变量 3.5 两个随机变量的函数的分布,4,第四章 随机变量的数字特征 4.1 数。</p><p>7、2019/4/3,1,浙大概率论与数理统计,2,概率论与数理统计是研究随机现象 数量规律的一门学科。,3,第一章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 概率和频率 1.4 等可能概型（古典概型） 1.5 条件概率 1.6 独立性 第二章 随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续型随机变量及其概率密度 2.5 随机变量的函数的分布 第三章 多维随机变量及其分布 3.1 二维随机变量 3.2 边缘分布 3.3 条件分布 3.4 相互独立的随机变量 3.5 两个随机变量的函数的分布,4,第四章 随机变量的数字特征 4.。</p><p>8、概率论与数理统计复习题 特别提示 该课程有答疑录像 请参照答疑视频进行复习 填空题 1 一箱中有6个球 其中有红色球2个 白色球4个 从中任取出3个球 表示取出的3只球中的红球数 求 1 的分布律 2 的分布函数 3 期望 4 方差 答案 1 X的分布律为 2 X的分布函数为 3 4 2 设随机变量的分布律为 的分布律为且X与Y独立 令 则Z的分布律为 答案 1 0 1 2 3 设为随机事件 且则。</p><p>9、2019/7/9,1,概率论与数理统计,2,概率论与数理统计是研究随机现象 数量规律的一门学科。,3,第一章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 概率和频率 1.4 等可能概型（古典概型） 1.5 条件概率 1.6 独立性 第二章 随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续型随机变量及其概率密度 2.5 随机变量的函数的分布 第三章 多维随机变量及其分布 3.1 二维随机变量 3.2 边缘分布 3.3 条件分布 3.4 相互独立的随机变量 3.5 两个随机变量的函数的分布,4,第四章 随机变量的数字特征 4.1 数。</p><p>10、09.06.2020,.,1,概率论与数理统计,.,2,概率论与数理统计是研究随机现象数量规律的一门学科。,.,3,第一章概率论的基本概念1.1随机试验1.2样本空间1.3概率和频率1.4等可能概型（古典概型）1.5条件概率1.6独立性第二章随机变量及其分布2.1随机变量2.2离散型随机变量及其分布2.3随机变量的分布函数2.4连续型随机变量及其概率密度2.5随机变量的函数的分布第三章多维随机变量。</p><p>11、1,数 理 统 计,2,第五章 大数定律和中心极限定理,关键词： 契比雪夫不等式 大数定律 中心极限定理,3,1 大数定律,背景 本章的大数定律，对第一章中提出的 “频率稳定性”，给出理论上的论证 为了证明大数定理，先介绍一个重要不等式,4,5,例1：在n重贝努里试验中，若已知每次试验事件A 出现的概率为0.75，试利用契比雪夫不等式估 计n,使A出现的频率在0.74至0.76之间的概率不 小于0.90。,6,随机变量序列依概率收敛的定义,7,8,大数定律的重要意义： 贝努里大数定律建立了在大量重复独立试验中事件出现频率的稳定性，正因为这种稳定性，概率的。</p><p>12、2020/5/28,1,概率论与数理统计,2,概率论与数理统计是研究随机现象数量规律的一门学科。,3,第一章概率论的基本概念1.1随机试验1.2样本空间1.3概率和频率1.4等可能概型（古典概型）1.5条件概率1.6独立性第二章随机变量及其分布2.1随机变量2.2离散型随机变量及其分布2.3随机变量的分布函数2.4连续型随机变量及其概率密度2.5随机变量的函数的分布第三章多维随机变量及其分布3.1。</p>