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目录 7 前言 4 第1章 概率论基础 12 【概率论简史】 12 1.1 随机试验与样本空间 13 1.1.1 随机试验 13 1.1.2 样本空间 13 1.2 随机事件及其概率 14 1.2.1 随机事件 14 1.2.2 事件间的关系及运算 14 1.2.3 事件的概率及性质 16 1.3 古典概型与几何概型 19 1.3.1 排列与组合公式 19 1.3.2 古典概型 20 1.3.3 几何概型 21 1.4 条件概率与乘法公式 23 1.4.1 条件概率 23 1.4.2 乘法公式 24 1.5 全概率公式和贝叶斯公式 26 1.5.1 全概率公式 26 1.5.2 贝叶斯公式 27 1.6 独立性 29 1.6.1 事件的独立性 29 1.6.2 试验的独立性 32 1.7 Excel数据分析功能简介 33 1.7.1 统计函数简介 33 1.7.2 数据分析工具简介 35 习题1 36 第2章 随机变量及其分布 41 第2章 随机变量及其分布 41 2.1 随机变量 41 2.1.1 随机变量的概念 41 2.1.2 随机变量的分布函数 42 2.2 离散型随机变量 43 2.2.1 离散型随机变量及其分布律 43 2.2.2 常用离散分布 45 2.3 连续型随机变量 49 2.3.1 连续型随机变量及其概率密度 49 2.3.2 常用连续分布 52 2.4 随机变量函数的分布 56 2.4.1 离散型随机变量函数的分布 56 2.4.2 连续型随机变量函数的分布 57 【工作效率问题解答】 61 习题2 62 第3章 多维随机变量及其分布 67 【保险中的理赔总量模型】 67 3.1 多维随机变量及联合分布 67 3.1.1 多维随机变量的概念 67 3.1.2 二维随机变量及联合分布函数 68 3.1.3 二维离散型随机变量及联合分布律 69 3.1.4 二维连续型随机变量及联合概率密度 70 3.1.5 常用二维分布 71 3.2 二维随机变量的边缘分布 73 3.2.1 二维随机变量的边缘分布函数 73 3.2.2 二维离散型随机变量的边缘分布律 73 3.2.3 二维连续型随机变量的边缘概率密度 75 3.3 条件分布 77 3.3.1 离散型随机变量的条件分布 77 3.3.2 连续型随机变量的条件分布 78 3.4 随机变量的相互独立性 80 3.5 二维随机变量函数的分布 83 3.5.1 二维离散型随机变量函数的分布 83 3.5.2 二维连续型随机变量函数的分布 85 【保险中的理赔总量模型解答】 88 习题3 89 第4章 随机变量的数字特征 96 【分赌本问题】 96 4.1 随机变量的数学期望 96 4.1.1 数学期望的概念 96 4.1.2 随机变量函数的数学期望 100 4.1.3 数学期望的性质 102 4

Author

CNKI

Language

EN