1、离散型随机变量及其分布列一 .随机事件：在一定条件下可能发生也可能不发生 的事件 二、随机事件的概率 一般地，在大量重复进行同一试验时，事件 A发生的频率 总是接近于某个常数，在它附近摆动，这时就把这个常数叫做事件 A的概率，记作 P（ A）知识回顾学 .科 .网几点说明：（ 1）求一个事件的概率的基本方法是通过大量的重复试验（ 2）概率可看作频率在理论上的期望值，它从数 量上反映了随机事件发 生的可能性的大小，频率在大量重复试验的前提下可近似地作为这个事件的概率（ 3）必然事件的概率为 1，不可能事件的概率为 0，因此学 .科 .网一个试验如果满足下述条件：（ 1）试验可以在相同的条件下重复
2、进行；（ 2）试验的所有结果是明确的且不止一个；（ 3）每次试验总是出现这些结果中的一个，但在试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果。这样的试验就叫做 一个随机试验 ，也简称试验 。三；随机试验学 .科 .网v 古典概型特点：1、 实验的样本空间只包括有限个元素；2、 实验中每个基本事件发生的可能性相同；具有以上两个特点的实验是大量存在的，这种实验叫等可能概型，也叫古典概型。求古典概型的概率的基本步骤：（ 1）算出所有基本事件的个数 n；（ 2）求出事件 A包含的所有基本事件数 m；（ 3）代入公式 P(A)=m/n，求出 P（ A）。 学 .科 .网v 如果每个事件发生的概率只与构成该事
3、件区域的长度 (面积或体积 )成比例 .则称这样的概率模型为几何概率模型 (geometric models of probability),简称几何概型 .P(A)= 构成事件的区域长度 (面积或体积 )试验的全部结果所构成的区域长度 (面积或体积 )学 .科 .网几何概型的特点 试验中所有可能出现的结果（基本事件）有无限多个； 每个基本事件出现的可能性相等古典概型与几何概型的区别v 相同：两者基本事件发生的可能性都是相等的；v 不同：古典概型要求基本事件有有限个，几何概型要求基本事件有无限多个 想一想：想一想：引例：（ 1）抛掷一枚骰子，可能出现的点数有几种情况？（ 2）姚明罚球 2次有可能得到的分数有几种情况？（ 3）抛掷一枚硬币，可能出现的结果有几种情况？思考：在上述试验开始之前，你能确定结果是哪一种情况吗？1， 2， 3， 4， 5， 60分 ， 1分 ， 2分正面向上，反面向上能否把掷硬币的结果也用数字来表示呢？分析：不行，虽然我们能够事先知道随机试验可能出现的所有 结果，但在一般情况下，试验的结果是随机出现的。在前面的例子中，我们把随机试验的每一个结果都用一个确定的数字来表示，这样试验结果的变化就可看成是这些数字的变化。若把这些数字当做某个变量的取值，则这个变量就叫做 随机变量 ，常用 X、 Y、 x、 h 来表示。一、随机变量的概念：
