第一章概率論的基本概念
1、事件的關係及運算，例：p25—2；
2、全概率公式，p18；
例：p19—例5（1）；
例：甲、乙、丙三個工廠生產同一種產品，產量比例分別為， ，，各廠的次品率分別為2% ，1% ，3%，今將3個工廠的產品堆放在一起，並從中任取一件，求取到次品的概率。
例：一批同樣規格的零件是由甲、乙、丙三個工廠生產的，三個工廠的產品數量分別是總量的20%、40%、40%，並且已知三個工廠的次品率分別為5%、4%、3%，今任取乙個零件，求：它是次品的概率。
3、事件獨立性，p21—定理二
4、n重貝努利試驗的概率：
例：在n重貝努利試驗中，事件a至少發生一次的概率為至多發生一次的概率為
5、概率公式，p8性質；
例：設隨機事件a，b滿足
6、古典概型求概率：
例：已知10件產品中有2件次品，每次取一件，取後不放回，連取兩次，求下列事件概率：兩件都是**；兩件都是次品；一件是**，一件是次品；第二次取出的是次品。
例：p25—6、11；
例：p10—例2（a）；
第二章隨機變數及其分布
1、離散型分布列的性質，p32；
離散型隨機變數的分布列有下列兩個性質：
①對於隨機變數ξ的任何取值x ，其概率值都是非負的，即p ≥0，i = 1，2，…；
②對於隨機變數的所有可能的取值，其相應的概率之和都是1，即p + p + … = 1．
例：設離散型的分布列：，則
例：設離散型的分布列為
2、連續性密度函式的性質，p42；
3、連續性概率計算：
例：設的密度函式：,
求:①常數k；②。
例：p43—例1(1)(3)；
3、常用分布的分布列或密度函式，第二節，第三節；
4、正態隨機變數的概率計算，例：p58—26（1）,（1）；
第三章多維及其分布
1、二維離散型聯合分布列及邊緣分布列
例：p84—1；
例：p84—2（1）；
2、二維離散型獨立性；
例：設二維的聯合分布列如圖：且相互獨立，求：。
3、二維連續型聯合密度函式邊緣密度函式，
例：p84—3；
例：p85—9；
第四章隨機變數的數字特徵
1、一維離散型的數學期望、方差的定義及計算。
例：p91—例1；
例：p114—6（1）；
例：p114—8（1）；
2、一維連續型的數學期望、方差的定義及計算。
例：p114—5；
例：設的密度函式為：，求:。
例：設的密度函式：求:。
3、六種常用分布的數學期望、方差。
p379—380
例：設服從上的均勻分布，證明：，。
例：設服從引數為指數分布，求，。
例：設, 則np=
例：設例：設
3、數學期望、方差的性質。
例：設獨立同分布
例：已知則
例：p116—22（1）；
概率複習題詳解
第5課古典概型 考點導讀 1.在具體情境中，了解隨機事件發生的不確定性及頻率的穩定性，進一步了解概率的意義以及概率與頻率的區別.2.正確理解古典概型的兩大特點 1 試驗中所有可能出現的基本事件只有有限個 2 每個基本事件出現的可能性相等.基礎練習 1.某射手在同一條件下進行射擊，結果如下表所示 1 ...
概率複習題 0
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概率統計複習題
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