文档"人教部编第10周讲解.doc"主要涵盖了概率论与数理统计的相关内容，包括联合概率分布、边缘密度函数以及二项分布的应用。以下是这些知识点的详细解释：
1. **联合概率分布**：
联合概率分布描述的是两个或多个随机变量共同出现的概率。在给出的例子中，X1和X2的联合概率分布是一个二维表格，其中每个元素p_{ij}表示X1取值i且X2取值j的概率。计算某些特定事件的概率时，可以通过联合概率分布表直接查找。
2. **边缘概率分布**：
边缘概率分布是从联合概率分布中得到的单个随机变量的概率分布。它可以通过将联合分布中与另一个变量无关的部分求和（对于离散变量）或积分（对于连续变量）来获得。例如，给定X1和X2的联合分布，X1的边缘分布是所有X2值对应的p_{11}, p_{12}, p_{13}的和，同样，X2的边缘分布是所有X1值对应的p_{21}, p_{22}, p_{23}的和。
3. **排列与组合**：
在问题(4)(1)中提到了球的排列问题，这涉及到组合数学。这里提到的是考虑从8个球中取出1个，然后第二次取2或3个球，这需要计算不同排列的数量。
4. **二项分布**：
二项分布是统计学中的一种离散概率分布，用于描述在n次独立的伯努利试验中成功的次数的分布，其中每次试验的成功概率为p，失败概率为q=1-p。在训练3-55的问题中，每台终端在任一时刻使用打印机的概率是p=1/20，不使用的概率是q=19/20。设随机变量ξ表示任一时刻同时使用打印机的终端数，则ξ服从参数为n=120和p=1/20的二项分布，记作ξ~b(n,p)。
5. **期望与方差**：
对于服从二项分布的随机变量ξ，其期望E(ξ)=np，方差D(ξ)=npq。在训练3-55中，E(ξ)=np=6，D(ξ)=npq=5.7，这些值分别代表了平均同时使用打印机的终端数和其波动程度。
6. **二项分布的性质与应用**：
定理3.12可能指的是大数定律或中心极限定理的一部分，这些理论可以帮助我们理解在大量独立重复试验中，成功次数的频率趋于期望值。在训练3-55中，求解的是ξ大于10的概率，这可以通过二项分布的概率质量函数（pmf）直接计算，或者利用累积分布函数（CDF）和对称性质来简化计算。
通过以上分析，我们可以看出这份文档主要是为了帮助学习者理解和应用概率论与数理统计的基本概念，如联合分布、边缘分布、二项分布及其统计性质，这对于理解和解决实际问题至关重要。
