第一题 使用的公式 全概率公式 与 贝叶斯公式
总结
按照事件的发生的先后顺序 进行假设
在直接求解概率不好求的情况下（一件事情的发生 由另外一个事情所决定的 也就是上述的 事情的发生有一个先后顺序 而且待求解的事件 后发生） 使用全概率公式
最后就是 贝叶斯公式的运用 已知后发生的概率 求先发生的概率（往往在全概率公式之后使用）
第二题
正太分布的特征 函数图像 均值 方差 对称轴 之间的关系 方程的解的公式
第三题
主要的一个思想 画图 进行求解
已知联合概率密度函数 求解 边缘密度函数 求解谁 对另外的进行积分 注意的事项时 对谁进行积分时 画一条与之 平行的线 求解 积分的上下边界 尽量的使用非积分变量的字母表示上下限
难点 主要就是 上下限的求解 尤其是要注意 分段
第四题
主要是 使用了一个公式 全期望公式 E(X) = E(E(X | Y)) 里面的均值 先对 X 进行积分 （消掉了 X 式子中仅有 关于 Y 的函数）外面的 期望 再求解一次 对 Y 进行积分 就可以求出 X 的期望
总结 在 一个变量不好求解的情况的 进行 全期望的求解 与 全概率公式 有异曲同工之妙
第六题
主要的一个难点 是 抽取的 方式 为 放回式 抽取 在第k次的 抽取中没有抽到一的情况下 所有的情况 没有发生 任何的改变 还保持原来的方式
最后的一点感悟 自己的一个学习 缺陷的地方 没有理解最近基础的一个含义 没有与现实的事情进行类比 列举不出具体的一个例子 还有就是 学一个东西的目的 没有 再者就是 学习方法 先问问自己 是什么 为什么 如何做 这个是要 随时保存在头脑中的 想法 还有就是 学习一个东西的原因 重要性 多问几个 为什么
最后的一个疑问就是 这些道理 或者说是 方法 自己以前就知道 为什么就是不知道 去做 那时的一个想法是什么 以及现在为什么 选择了改变 或者说 为什么现在 选择了 去做 自己的一个 改变的本质是什么 现在仅仅是提出了这个问题 具体的一个解答 还是要经过 一定事件的思考
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