二项分布(binomial distribution)假设:1. 在相同条件下进行了n次试验 2. 每次试验只有两种可能结果(1或0) 3. 结果为1的概率为p为0的概率为1-p 4. 各次试验彼此间是独立的 在n次试验中结果为1的次数(X = 012?n)服从二项分布表示为例1:一头母猪一窝产了10头仔猪分别求其中有2头公猪和6
事件(event)样本空间与样本点事件A的概率是一个介于0和1之间的一个值用以度量试验完成时事件A发生的可能性大小 记为P(A)当试验的次数很多时概率P(A)可以由所观察到的事件A发生次数(频数)的比例来逼近在相同条件下重复进行n次试验事件A发生了m次则事件A发生的概率可以写为 【例】同时抛掷两枚硬币并考察其结果恰好有一枚 正面朝上的概率是多少互斥事件的加法规则(additio
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第五章 概率和概率分布以两个事件A与B为例:1.事件的包含事件的包含是指若事件A发生必然意味着事件B发生则称事件B包含事件A或事件A包含于事件B记作 或 2.事件的互斥事件的互斥是指事件A和事件B不可能同时发生互斥的充要条件是两个事件没有公共样本点§ 事件的性质 交换律结合律分配律 § 事件的概率 事件A的概率是对事件A出现的可能性大小的一种度量数学表示为 概率的数学性质有:非负
第六章 方差分析随机事件常用大写英文字母表示例如ABC…等等不可能事件记为? 其概率为0即 P(?) = 0第一节 事件与概率 事件系 假定两互斥事件A和B的概率分别为P(A)和P(B)则事件A与B的和事件的概率等于事件A的概率与事件B的概率之和可以引伸到:n 个相互独立的事件同时发生概率等于这 n 个事件各自发生的概率之乘积即如果AiAj=?同时A1A2…A
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级20224161第三章 概率与概率分布20224162 一随机事件及其概率 随机现象的特点 1.在一定条件实现时有多种可能的结果发生事前人们不能预言将出现哪种结果20224163 2.对一次或少数几次观察或试验而言其
1:要求掌握随机事件概率基本概念及概率的简单性质2:了解离散性随机变量连续性随机变量及其分布规律3:掌握大数定理和中央极限定理的意义4:掌握二项分布普哇松分布正态分布的定义特征和概率的计算5:正确理解有关样本分布的定理条件适用范围一? 概率的慨念 频率设事件A在n 次重复实验中发生了m 次其比值m n称为事件A发生的频率 记为:w(A) = m n 0 < w(A)
第三章多维随机变量 及其概率分布很多随机现象需要用多个随机变量来描述类似多元函数微积分,从二维推广到多维无实质性的困难,我们重点讨论二维随机变量完全类似于上章中对一维随机变量的研究,我们将研究多维随机变量及其分布 特有内容: 变量之间的边缘分布、条件分布、独立性等检察某大学的全体学生的身体状况,类比转化它是上一章内容的推广定义我们称 n 个定义在同一个样本空间上的随机变量的整体 X=(X1, X
如果在一次试验中某事件发生的概率为φ那么在n次实验中(独立重复试验)恰好发生x次的概率Pn(X)X φx(1- φ)n-x应用条件:①每次试验结果互斥 ②试验之间互相独立 ③每次试验概率恒定二项分布性质例52参数s概率分布函数fN(y) 标准正态分布(standard normal distribution )设u服从标准正态分布则u在
概率分布率的前提条件概率分布率的概率函数概率密度函数(包括公式里的符号)概率分布率的主要参数概率分布率的特性概率分布率的查表方法概率分布率的运用§ 泊松分布μ20泊松分布很接近正态分布μ50两者无区别当φ<且n φ<5时可用泊松分布作为二项分布的近似§ 另外几种离散型概率分布负二项分布正态分布标准化 (算出各表现型概率即可)
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