基本事件的集合就 称为基本事件空间或叫做样本空间,通用表示符号Ω 必然事件: 肯定会出现的事件 不可能事件:肯定不会出现的事件 随机事件:简称事件,在随机试验中可能出现的各种结果,由个或若干个基本事件组成 相容:两个事件有可能同时发生 不相容:两个事件不可能同时发生 第二课 概率:概率又称或然率机会率机率或可能性,是概率论的基本概念。同时,概率是对随机事 件发生的可能性的度量,一般以一个在 0 到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小 主观概率: 与主观臆测不同, 这种相信的程度虽是种主观的, 但又是根据经验、 各方面知识, 对客观情况进行分析、推理、综合判断而作出的 第三课 条件概率:设事件 A 和B是随机试验Ω 中的两个事件,则A事件发生的前提下,B 事件发 生的概率 主观概率:主观概率估计是贝叶斯决策理论中的重要概念,在不完全情报下,用主观估计, 再利用期望和概率修做出最优决策,在许多领域中有着广泛应用 贝努里(伯努利)概率模型:每次试验只有 A 事件发生和不发生两种结果,独立地做了 n 次重复试验。在n次试验中 A 出现 k 次的概率为 其中 p 为每次试验中 A 出现的概率 第四课 随机变量: 设随机试验的样本空间为 。 是定义在样本空间上的实值单值函数, 则称为随机变量 为随机变量 离散型随机变量:把只能取有限个数,或排成有次序的无穷多个 数(无限可列)的随机变 量称为离散型随机变量 第五课 数学期望:简称期望又称为均值,也就是说,期望是随机试验在同样的情况下,根据重复多 次的结果而计算出的以概率为权重的加权平均值,具有重要统计意义。需要注意的是,期望 并不一定等同于常识中的“期望” 即,期望通常与每一个样本结果都不相等 大数定理: 是——叙述随机变量序列的前一些项的算术平均值, 在某种条件下收敛到这些项 的算术平均值,在某种条件下收敛到这些项的均值(期望)的算术平均值——的定理 总的来说,关于大量随机现象的平均结果稳定性的定理,统称大数定理 第六课 中心极限定理:概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理 第七课 总体:总体是我们所研究对象的所有个体之和;而样本是从中抽取的一部分个体。若总体中 个体数目有限,则称为有限总体,否则为无限总体 总体本质上可以看作是某种数量指标的集合 第八课 点估计:点估计又称定值估计,是数理统计中参数估计