概率统计a3

田红娟

目录

  • 1 第一章
    • 1.1 随机试验 样本空间 随机事件——小明的一天
    • 1.2 事件的关系和运算---中国游客不带现金走遍世界
    • 1.3 古典概型——美国总统的生日
    • 1.4 几何概型——天上会掉馅饼么
    • 1.5 概率公理化定义——概率的前世今生
    • 1.6 概率的性质——配对问题
    • 1.7 条件概率——抽签与顺序有关吗？（一）
    • 1.8 乘法公式——抽签与顺序有关吗？（二）
    • 1.9 全概率公式——抽签与顺序有关吗？（三）
    • 1.10 贝叶斯公式——马航客机搜寻
    • 1.11 事件的相互独立性——三个臭皮匠，顶个诸葛亮
  • 2 第二章
    • 2.1 随机变量的概念——现代概率的开端
    • 2.2 两点分布，二项分布——考试全凭瞎猜能及格么
    • 2.3 泊松分布、泊松定理——保险公司能亏本么
    • 2.4 几何分布与超几何分布——科比·布莱恩特的投篮
    • 2.5 一维随机变量的分布函数---随机变量的身份证特征
    • 2.6 连续随机变量及其概率密度——一切推理都必须从观察和实验中来
    • 2.7 均匀分布——几何分布的概率模型
    • 2.8 指数分布——钻石恒久远，一颗永流传
    • 2.9 正态分布——你坐公共汽车被车门碰过头么？
    • 2.10 随机变量函数的分布——一盒粉饼可以用多久？
  • 3 第三章
    • 3.1 二维随机变量的分布函数、二维离散型——中奖概率有多大？
    • 3.2 二维连续型随机变量的联合密度函数和边缘密度函数——汽车车灯视野的设计
    • 3.3 边缘分布函数，边缘分布律——横看成岭侧成峰，远近高低各不同
    • 3.4 离散型随机变量的条件分布律——“学神、学霸”论
    • 3.5 条件分布函数，连续型随机变量的条件概率密度——圆盘上的思考
    • 3.6 两个随机变量的独立性——猜猜他们有办公室恋情吗？
    • 3.7 二维离散型随机变量函数的分布——学府路红绿灯
    • 3.8 二维连续型随机变量函的分布、 和的分布——食堂窗口的个数
    • 3.9 最大与最小值的分布——电路系统的寿命
  • 4 第四章
    • 4.1 期望的概念、离散型随机变量期望的计算——赌金如何分配？
    • 4.2 连续型随机变量期望的计算——如何分辨毒豆芽？
    • 4.3 随机变量函数的期望——中国人的骄傲“乒乓球”
    • 4.4 数学期望的性质——隐藏在七星彩中的秘密
    • 4.5 方差的定义及性质、离散型随机变量方差的计算——哪个方阵更整齐
    • 4.6 连续型随机变量方差的计算——几个常见分布的方差
    • 4.7 协方差及其性质、相关系数的性质 ——你幸福么？
  • 5 第五章
    • 5.1 切比雪夫不等式、协方差矩阵——心形的概率
    • 5.2 伯努利大数定律 ——概率论历史上的第一个极限定理
    • 5.3 切比雪夫大数定律——彩票要不要涨价
    • 5.4 中心极限定理——教室应该设置多少座位？
  • 6 第六章
    • 6.1 总体与样本
    • 6.2 统计量与三大分布
    • 6.3 正态总体分布
    • 6.4 t分布，F分布
  • 7 第七章
    • 7.1 矩估计
    • 7.2 极大似然估计
    • 7.3 评价估计的标准
    • 7.4 区间估计
  • 8 第八章
    • 8.1 假设检验基本思想
    • 8.2 单个正态总体均值
    • 8.3 单个正态总体方差
    • 8.4 两个正态总体参数
事件的相互独立性——三个臭皮匠，顶个诸葛亮





 在《概率论与数理统计》里，说两个事件是独立的，直觉上是指一事件的发生不会影响到另一事件发生的机率。例如，骰子掷出“6”的事件和其在下一次也掷出“6”的事件是相互独立的。类似地，两个随机变量是独立的，若其在一事件给定观测量的条件机率分布和另一事件没有被观测的机率分布是一样的。例如，第一次掷骰子掷出的数目和第二次会出现的数目是相互独立的。

1、了解随机事件独立性的定义：事件A发生对于事件B的发生没有任何影响；

2、掌握独立事件的定义公式：P(AB)=P(A)(B)；

3、掌握相互独立事件的性质。



1、会判断两个事件相互独立；

2、会计算与独立事件有关的概率。


1、独立事件与互不相容事件，对立事件的区别；

2、多个事件两两独立和相互独立之间的区别和联系；

3、注意在实际问题中对独立事件的判断。