第五节 ：若两事件A、B满足
P(AB)= P(A) P(B) 则称A、B独立，或称A、B相互独立.
将两事件独立的定义推广到三个事件：
对于三个事件A、B、C，若
P(AC)= P(A)P(C) P(AB)= P(A)P(B)
P(ABC)= P(A)P(B)P(C) P(BC)= P(B)P(C) 四个等式同时 成立,则称事件 A、B、C相互独立.
第六节：定理 对于n重贝努利试验，事件A在n次试验中出现k次的概率为
总结：
1. 条件概率是概率论中的重要概念，其与独立性有密切的关系，在不具有独立性的场合，它将扮演主要的角色。
2. 乘法公式、全概公式、贝叶斯公式在概率论的计算中经常使用，请牢固掌握。
3. 独立性是概率论中的最重要概念之一，亦是概率论特有的概念，应正确理解并应用于概率的计算。
4. 贝努利概型是概率论中的最重要的概型之一，在应用上相当广泛。
第二章：随机变量及其分布
1 、随机变量：分为离散型随机变量和连续型随机变量。
分布函数：设 X 是一个 r.v，x为一个任意实数，称函数
F(X)=P（X≤x）为 X 的分布函数。X 的分布函数是F(x)记作 X ～ F(x) 或 FX(x).
如果将 X 看作数轴上随机点的坐标，那么分布函数 F(x) 的值就表示 X落在区间 （x≤X）。
1、 离散型随机变量及其分布
定义1 ：设xk(k=1,2, …)是离散型随机变量X所取的一切可能值，称等式P(X=xk)=PK, 为离散型随机变量X的概率函数或分布律，也称概率分布. 其中PK,≥0；ΣPk=1
分布律与分布函数的关系：
（1）已知随机变量X的分布律，可求出X的分布函数：
①设一离散型随机变量X的分布律为
P{X=xk}=pk (k=1，2，…)
由概率的可列可加性可得X的分布函数为
②已知随机变量X的分布律, 亦可求任意随机事件的概率。
（2）已知随机变量X的分布函数，可求出X的分布律：
