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SCM Six Sigma Team Security Level: 内部公开 供应链管理部 供应链管理部 供应链管理部 Six Sigma Green Belt Training Six Sigma Green Belt Training Six Sigma Green Belt Training 概率与统计基础 概率与统计基础 概率与统计基础 www.huaw 供应链6SIGMA推行组 HUAWEI TECHNOLOGIES Co., Ltd. HUAWEI Confidential σ 6 σ 6 学习目标 • 掌握概率与统计基本概念、随机变量分布基础知识。 • 应用概率统计方法处理业务数据，获取决策信息。 内容 • 概率基本概念、数据类型、数据分布的统计特征 • 随机变量分布、常用的连续分布、常用的离散分布 • 中心极限定理 • 统计基本概念、统计方法 • 正态总体抽样分布、参数的点估计、参数的区间估计 • 应用案例交流 HUAWEI TECHNOLOGIES Co. Ltd. HUAWEI Confidential Page 2 概率的基本概念—随机现象与概率 σ 6 σ 6 随机现象：在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象。 特点：1）随机现象结果至少有两个； 2）至于哪一个出现，人们事先并不知道。 如：抛硬币、骰子，某单板缺陷数，包装破损，运输时间，订单处理时 间 概率：在一个随机现象中，用来表示任一个随机事件A发生可能性大小的实 数（即比率）称为该事件的概率 ，记为P(A) ，并规定： 非负性公理：对任一事件A ，必有P(A)≥0 ； 正则性公理：必然事件的概率P(Ω)=1 ； 可加性公理：若A1与A2是两个互不相容事件（即A1A2=φ），则有 P(A1 ∪A2)=P(A1)+P(A2) 这就是概率的公理化定义，是概率论发展史上的一个里程碑。 HUAWEI TECHNOLOGIES Co. Ltd. HUAWEI Confidential Page 3 概率的基本概念—概率计算 σ 6 σ 6 演练：一批产品共10个，其中不合格品为3个，现从中随机抽取4个， 问其中恰好有2个不合格品的概率？（不放回抽样） m n m 2 2 C M C N M C 3 C