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  一、事件的相互独立性二、独立试验序列14-15 事件的独立性三、小结显然 P(A|B)=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A={第二次掷出6点}， B={第一次掷出6点}，先看一个例子：将一颗均匀骰子连掷两次，设 由乘法公式知，当事件A、B独立时，有P(AB)=P(A) P(B)用P(AB)=P(A) P(B)刻划独立性,比用P(A|B)=P(A) 或

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  第六节事件的独立性一、事件的独立性二、贝努利概型1 掷一颗均匀的骰子两次,B = {第二次掷出6 点}A = {第一次掷出6 点}可知2掷甲乙两枚骰子,B = {乙掷出偶数点}A = {甲掷出偶数点}可知1、引例A样本空间如右图P(A)=P(B)=1/2P( B|A)= 1/2说明,事件A发生与否,不影响事件B发生的概率事件A发生与否, 并不影响事件B发生的概率, 这时称事件A、B 独立显然事件A

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  第一章 随机事件与概率第二节 样本空间与随机事件第三节 随机事件的概率第一节 随机现象与随机试验第四节 古典概型与几何概型第五节 条件概率第六节 事件的独立性 伯努利模型二 伯努利模型一 事件的独立性第六节 事件的独立性 伯努利模型一事件的独立性 定义1.9 如果 (1.13) 则称A B 为相互独立的随机事件 定理1.3 如果P(A)>0 则事件A B相互独立的充分必要条件是结论：1.

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  单击此处编辑母版标题样式一事件的相互独立性二几个重要定理三例题讲解四小结第六节 独立性一事件的相互独立性则有1.引例3.定义 A 与 B 相互独立的含义： A 的发生与否不影响B 的发生与否 反之B 的发生与否不影响 A的发生与否.2.独立性的含义相互独立互斥例如由此可见两事件相互独立但两事件不互斥.事件相互独立与事件互斥的关系.二者之间没有必然联系由此可见两事件互斥但不独立.4.三

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  说明：说明：解：设B={飞机被击落} Ai={飞机被i人击中} i=1 2 3本章重点总结：1事件的关系事件的运算2概率的主要性质3古典概型的定义计算4条件概率全概率公式贝叶斯公式5事件独立性的定义主要性质

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  第五节 条件概率显然 P(AB)=P(A) 用P(AB)=P(A) P(B)刻划独立性比用 P(AB) = P(A) 或 P(BA) = P(B) 更好它不受 P(B)>0 或 P(A)>0 的制约.定义：例如果对于任意的k (k ? n)任意的例如A1 A2 A3事件两两相互独立 仅要求下面三个等式成立：所以有： 中有一对独立则另外三对也独立(即这四对事件或者都

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  第四节 事件的独立性 独立试验序列 设 A B 是试验 E 的事件 若 P(A)>0 可以定义 一般 A 发生对 B 发生是有影响的 这时 只有在这种影响不存在时才会有 = (2)第二次摸得黑球的概率例1 一袋中有 只黑球 只白球.从袋中有放回地取球两次 (1)在已知第

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  思考3①C={敌机被击中 }D相互独立事件P(AB)=P(A)P(B) 注:(1)若事件 A1A2 … An 中任意两个事件相互独立 A·B·C