概率与数理统计第四版，算期望，如图

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-06-26 22:32 标签： 概率与数理统计 pdf
&&&&MATLAB&R2015b概率与数理统计
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概率与数理统计第三章
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出版社: 高等教育出版社; 第1版 (日)
平装: 164页
语种： 简体中文
25.6 x 18 x 1 cm
品牌: 高等教育出版社
亚马逊热销商品排名:
图书商品里排第2,151,645名 ()
第一章　随机事件与概率　第一节　随机事件　　一、随机试验与随机事件　　二、基本事件与样本空间　　三、事件的关系与运算　第二节　事件的概率　　一、慨率的统计定义　　二、古典概型　第三节　条件概率　　一、条件概率　　二、乘法公式　　三、全概率公式　　四、贝叶斯（Bayes）公式　第四节　事件的独立性　　一、两个事件的独立性　　二、多个事件的独立性　习题一第二章　一维随机变量及其概率分布　第一节　离散型随机变量及其分布律　　一、随机变量　　二、离散型随机变量　　三、二点分布　　四、二项分布　　五、泊松分布　第二节　连续型随机变量及其概率密度　　一、连续型随机变量　　二、均匀分布　　三、指数分布　第三节　随机变量的分布函数与随机变量函数的分布　　一、分布函数　　二、随机变量函数的分布　第四节　正态分布　　一、正态分布的定义及其性质　　二、正态分布的概率计算　　三、正态变量的函数　习题二第三章　二维随机变量及其分布　第一节　二维随机变量及其联合分布　　一、二维随机变量　　二、二维离散型随机变量　　三、二维连续型随机变量　第二节　边缘分布与独立性　　一、二维连续型随机变量的边缘密度　　二、随机变量的独立性　第三节　两个随机变量的函数的分布　习题三第四章　随机变量的数字特征　第一节　数学期望　　一、数学期望的定义　　二、随机变量函数的数学期望　　三、数学期望的性质　　四、常用分布的数学期望　第二节　方差　　一、方差的定义　　二、方差的性质　　三、常用分布的方差　第三节　协方差与相关系数　　一、协方差　　二、相关系数　习题四第五章　大数定律与中心极限定理第六章　数理统计的基本知识第七章　参数估计第八章　假设检验第九章　方差分析与回归分析第十章　正交试验设计习题答案附表
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第一章随机事件和概率第一节基本概念1、概念网络图2、重要公式和结论（1）排列组合公式 从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。从m个人中挑出n个人进行组合的可能数。
（2）加法和乘法原理 加法原理（两种方法均能完成此事）：m+n某件事由两种方法来完成，第一种方法可由m种方法完成，第二种方法可由n种方法来完成，则这件事可由m+n种方法来完成。乘法原理（两个步骤分别不能完成这件事）：m×n某件事由两个步骤来完成，第一个步骤可由m种方法完成，第二个步骤可由n种方法来完成，则这件事可由m×n种方法来完成。
（3）一些常见排列 重复排列和非重复排列（有序）对立事件（至少有一个）顺序问题
（4）随机试验和随机事件 如果一个试验在相同条件下可以重复进行，而每次试验的可能结果不止一个，但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果，则称这种试验为随机试验。试验的可能结果称为随机事件。
（5）基本事件、样本空间和事件 在一个试验下，不管事件有多少个，总可以从其中找出这样一组事件，它具有如下性质：①每进行一次试验，必须发生且只能发生这一组中的一个事件；②任何事件，都是由这一组中的部分事件组成的。这样一组事件中的每一个事件称为基本事件，用来表示。基本事件的全体，称为试验的样本空间，用表示。一个事件就是由中的部分点（基本事件）组成的集合。通常用大写字母A，B，C，…表示事件，它们是的子集。为必然事件，?为不可能事件。不可能事件（?）的概率为零，而概率为零的事件不一定是不可能事件；同理，必然事件（Ω）的概率为1，而概率为1的事件也不一定是必然事件。如果同时有，，则称事件A与事件B等价，或称A等于B：A=B。A、B中至少有一个发生的事件：AB，或者A+B。属于A而不属于B的部分所构成的事件，称为A与B的差，记为A-B，也可表示为A-AB或者，它表示A发生而B不发生的事件。A、B同时发生：AB，或者AB。AB=?，则表示A与B不可能同时发生，称事件A与事件B互不相容或者互斥。基本事件是互不相容的。-A称为事件A的逆事件，或称A的对立事件，记为。它表示A不发生的事件。互斥未必对立。②运算：结合率：A(BC)=(AB)CA∪(B∪C)=(A∪B)∪C分配率：(AB)∪C=(A∪C)∩(B∪C)(A∪B)∩C=(AC)∪(BC)德摩根率：，
（7）概率的公理化定义 设为样本空间，为事件，对每一个事件都有一个实数P(A)，若满足下列三个条件：1°0≤P(A)≤1，2°P()=13°对于两两互不相容的事件，…有常称为可列（完全）可加性。P(A)为事件的概率。
（8）古典概型 1°，2°。设任一事件，它是由组成的，则有
（9）几何概型 若随机试验的结果为无限不可数并且每个结果出现的可能性均匀，同时样本空间中的每一个基本事件可以使用一个有界区域来描述，则称此随机试验为几何概型。对任一事件A，。其中L为几何度量（长度、面积、体积）。
（10）加法公式 P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)当P(AB)＝0时，P(A+B)=P(A)+P(B)
（11）减法公式 P(A-B)=P(A)-P(AB)当BA时，P(A-B)=P(A)-P(B)当A=Ω时，P()=1-P(B)
（12）条件概率 定义设A、B是两个事件，且P(A)&0，则称为事件AB发生的条件概率，记为。条件概率是概率的一种，所有概率的性质都适合于条件概率。例如P(Ω/B)=1P(/A)=1-P(B/A)
（13）乘法公式 乘法公式：更一般地，对事件A1，A2，…An，若P(A1A2…An-1)&0，则有…………。
（14）独立性 ①两个事件的独立性设事件、满足，则称事件、是相互独立的。若事件、相互独立，且，则有若事件、相互独立，则可得到与、与、与也都相互独立。必然事件和不可能事件?与任何事件都相互独立。?与任何事件都互斥。②多个事件的独立性设ABC是三个事件，如果满足两两独立的条件，P(AB)=P(A)P(B)；P(BC)=P(B)P(C)；P(CA)=P(C)P(A)并且同时满足P(ABC)=P(A)P(B)P(C)那么A、B、C相互独立。对于n个事件类似。
（15）全概公式 设事件满足1°两两互不相容，，2°，。
（16）贝叶斯公式 设事件，，…，及满足1°，，…，两两互不相容，&0，1，2，…，，2°，，，i=1，2，…n。此公式即为贝叶斯公式。，（，，…，），通常叫先验概率。，（，，…，），通常称为后验概率。贝叶斯公式反映了“因果”的概率规律，并作出了“由果朔因”的推断。
（17）伯努利概型 我们作了次试验，且满足每次试验只有两种可能结果，发生或不发生；次试验是重复进行的，即发生的概率每次均一样；每次试验是独立的，即每次试验发生与否是互不影响的。这种试验称为
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