《概率论与数理统计》第一章内容。

1. 《概率论与数理统计》第一章内容。

考虑长度为1的线段，设第一折点x，第二折点y
设三角形三个边a=x，b=y-x，c=1-y
a+b＞c，b+c＞a，c+a＞b
得x＜1/2，y＞1/2，y-x=＜1/2
在直角坐标系画图，符合（x＜1/2，y＞1/2，y-x=＜1/2）的区域是
三条直线x=1/2，y=1/2，y-x=1/2围成的三角形
所以，构成三角形的概率就是三角形的面积
概率为1/8

2. 求概率论与数理统计课后习题答案

本书根据全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲（经济类）的要求编写。为了与教材保持同步，本书按原书的编排顺序逐章编写。包括：随机事件与概率、随机变量的分布与数字特征、随机向量、数理统计的基础知识、参数估计与假设检验、方差分析和回归分析。每章内容包括：大纲要求、本章基本内容、典型例题解析、练习题全解、习题全解、近年考研真题精选等六个栏目。此外，还归纳了考研题和例题的解答过程中的常用方法、技巧及易错之处，尽量使解题方法标准、简捷、巧妙。

考虑到经管类学生和自学者学习数学过程中缺少过程指导书的困难，编写此书时，在选材、理论推导、文字叙述等诸多方面尽量满足其需要，并且在例题后增加了注意要点、解题思路和分析，帮助学生总结解题经验，避免常犯错误

3. 概率论与数理统计教程习题与解答的目录

第一章 随机事件与概率1.1 随机事件及其运算1.2 概率的定义及其确定方法1.3 概率的性质1.4 条件概率1.5 独立性第二章 随机变量及其分布2.1 随机变量及其分布2.2 随机变量的数学期望2.3 随机变量的方差与标准差2.4 常用离散分布2.5 常用连续分布2.6 随机变量函数的分布2.7 分布的其他特征数第三章 多维随机变量及其分布3.1 多维随机变量及其联合分布3.2 边际分布与随机变量的独立性3.3 多维随机变量函数的分布3.4 多维随机变量的特征数3.5 条件分布与条件期望第四章 大数定律与中心极限定理4.1 特征函数4.2 大数定律4.3 随机变量序列的两种收敛性4.4 中心极限定理第五章 统计量及其分布5.1 总体与样本5.2 样本数据的整理与显示5.3 统计量及其分布5.4 三大抽样分布5.5 充分统计量第六章 参数估计6.1 点估计的几种方法6.2 点估计的评价标准6.3 最小方差无偏估计6.4 贝叶斯估计6.5 区间估计第七章 假设检验7.1 假设检验的基本思想与概念7.2 正态总体参数假设检验7.3 其他分布参数的假设检验7.4 分布拟合检验第八章 方差分析与回归分析8.1 方差分析8.2 多重比较8.3 方差齐性检验8.4 一元线性回归8.5 一元非线性回归附表参考文献

4. 概率论与数理统计。初学者，答案尽量详细。谢谢。

设f(x)为某人击中x弹的概率
f(x)=C(4,x)*((3/5)^x)*((1-3/5)^(4-x))
f(0)=(1-3/5)^4=16/625
f(1)=4*(3/5)*(1-3/5)^3=96/625
f(2)=6*(3/5)^2*(1-3/5)^2=216/625
f(3)=4*(3/5)^3*(1-3/5)=216/625
f(4)=(3/5)^4=81/625
分数期望值
=0*f(0)+15*f(1)+30*f(2)+55*f(3)+100*f(4)
=44.64

5. 概率论数理统计第一章

样本空间S={e}。 e是样本点。
   描述样本空间  S={x:x>=0} , S ={(x,y):0<=x<=y<=b}
   样本空间的子集A是随机事件A。 某个样本点发生，即为事件A发生。
   当然事件A也可以用集合来表示。如果事件是空集，用  表示
   如果事件只含有一个样本点，基本事件。
  
 基本事件是等可能的（假设共有N个基本事件），然后所求事件是包含其中M个基本事件。所求概率是M/N.
   n个不同物体  取r个不同的排列个数：   =   
   n个不同物体  取r个不同的组合个数：   =   
   二项式定理：    =   
   二项式定理的由来是  的系数
   由此得出。
      =        ===>   =   
  
    的展开式    这一项的系数
     
   =   
   同时这个答案是n个物体分成k堆，各堆分别r1,r2,,,,,rk的分法的解。
  
 相同的几何面积，就有相同的面积。
                                          
 把时间映射到x,y 轴上。
  
 事件本身是集合，所以满足集合的运算规律  交换律 A并B= B并A   A交B= B交A
   结合律：  A  （B  C）= （A  B）  C
   A  （B  C）= （A  B）  C
   分配率 A  （B  C） = （A  B）  （A  C）
  
 互斥事件之和的概率 = 各事件概率之和
   
                                          
 
  
 条件概率，在B事件发生的条件下，发生A的概率，即为P(A|B) =   
   当P(A|B) =P(A)时说明，B条件对A事件无影响，所以是相互独立的。
   根据定义，那么互相独立的事件A,B，
   P(AB) = P(A)P(B)
   扩展一下
   
                                          
 
                                          
 对完备事件组的一个划分。
                                                                                  
 条件概率向量和完备事件概率向量转置的点乘。内积。把每个事件的分量，当做向量的一个特征。
  
  当某个概率比较难求时，可以构造一个由各部分组成的另一完备事件组和事件A的条件概率，前面说当某概率难求的时候用他逆事件的概率 
  
 联想：
   神经网络中的某个神经元的误差，由各个神经突触的加权值相加所得。而且都是用矩阵来计算的。
   贝叶斯公式：
                                          
 分母是全概率公式，分子是先验概率和条件事件的后验概率。

6. 概率与数理统计第二版第二章答案

命中率=p

X=射击次数

P(X=n) = (1-p)^(n-1) .p

7. 求答案概率论与数理统计答案

经济应用数学三
概率论与数理统计答案

本书是经济数学中一门重要的基础课，也是经济类各专业研究生入学考试必考的内容。该课程概念多、公式多、内容抽象难懂。本书反映了该学科的前沿动态，广受好评。为了帮助广大学生扎实地掌握概率论与数理统计的解题技巧，提高解答各种题型的能力等。

8. 概率论与数理统计作业，跪求详细答案