品质统计原理之机率导论讲义(doc 32页)

品质统计原理之机率导论讲义目录：
3.1 集合论
3.2 机率的概念
3.3 统计独立与条件机率
3.4 机率分布函数及其特征值
3.5 联合机率密度与边际机率密度
3.6 机率不等式
 

品质统计原理之机率导论讲义内容提要：
 机率论是现代统计学的基础。机率是为了衡量不确定结果，而建构出来的一种测度。其中基本的概念为：
 机率空间(Probability Space)：系统中，集合所有可能出现的事件而构成的一个抽象空间，通常以W表示。有时亦称样本空间(Sample Space)或结果空间(Outcome Space)。
 事件(Events)：系统中所要讨论合理且可能发生的现象，是机率空间的基本元素。
 随机实验(Random Experiment)：可能出现的结果有很多种，重复实验时无法明确预知得到什么结果的实验方式。
 随机变数(Random Variables)：定义在机率空间的一个量测机率的工具，通常以一个一对多的不确定函数表示。它对实验的每一种结果指定一数值与之对应。或将『文字叙述』转换成『数字叙述』(将实验结果以数值表示，省略一一列出可能实验结果的烦杂)。常以X表示之，且其结果常符合某一特定分布。

 

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