概率统计与随机过程知识点总结--最终版
《概率统计与随机过程》知识总结
第1章 随机事件及其概率
一、随机事件与样本空间 1、随机试验
我们将具有以下三个特征的试验称为随机试验,简称试验, (1)重复性:试验可以在相同的条件下重复进行;
(2)多样性:试验的可能结果不止一个,并且一切可能的结果都已知; (3)随机性:在每次试验前,不能确定哪一个结果会出现。
随机试验一般用大写字母E 表示,随机试验中出现的各种可能结果称为试验的基本结果。 2、样本空间
随机试验E 的所有可能结果组成的集合称为试验的样本空间,记为S ,样本空间中的元素,即E 的每个基本结果,称为样本点。 3、随机事件
称随机试验E 的样本空间S 的子集为E 的随机事件,简称事件。 随机事件通常利用大写字母A 、B 、C 等来表示。
在一次试验中,当且仅当这一子集(事件)中的某个样本点出现时,称这一事件发生。 特别地,将只含有一个样本点的事件称为基本事件;
样本空间S 包含所有的样本点,它在每次试验中都发生,称S 为必然事件;
事件?(S ??)不包含任何样本点,它在每次试验中都不发生,称?为不可能事件。 4、随机事件间的关系及运算
(1)包含关系:若B A ?,则称事件A 包含事件B ,也称事件B 含在事件A 中,它表示:若事件B 发生必导致事件A 发生。
(2)相等关系:若B A ?且A B ?,则称事件A 与事件B 相等,记为A B =。 (3)事件的和:称事件{|A B x x A ?=∈或}x B ∈为事件A 与事件B 的和事件。 事件A B ?发生意味着事件A 发生或事件B 发生,即事件A 与事件B 至少有一件发生。
类似地,称1
n i i A =?为n 个事件12n A A A ?、、
、的和事件,称1
i i A ∞
=?为可列个事件12 A A ?、、的和事件。
(4)事件的积:称事件{|A B x x A ?=∈且}x B ∈为事件A 与事件B 的积事件。 事件A B ?发生意味着事件A 发生且事件B 发生,即事件A 与事件B 都发生。
A B ?简记为AB 。
类似地,称1
n i i A =?为n 个事件12n A A A ?、、
、的积事件,称1
i i A ∞
=?为可列个事件12 A A ?、、的积事件。
(5)事件的差:称事件{|A B x x A -=∈且}x B ?为事件A 与事件B 的差事件。 事件A B -发生意味着事件A 发生且事件B 不发生。(A B AB A AB -==-)
(6)互不相容(互斥关系):若A B ?=?,则称事件A 与事件B 互不相容,又称事件A
与事件B 互斥。事件A 与B 互不相容意味着事件A 与B 不可能同时发生。 (7)互逆关系(对立关系):若A B S ?=且A B ?=?,则称事件A 与事件B 互为逆事
件,又称事件A 与事件B 互为对立事件,记为A B =或B A =。 注意:事件A 的对立事件记为A ;基本事件是两两互不相容的; 对立事件与互斥事件的关系:对立一定互斥,但互斥不一定对立。 事件的运算满足的规律:
交换律:A B B A ?=? A B B A ?=?;
结合律:()()A B C A B C ??=?? ()()A B C A B C ??=??;
分配律:()()()A B C A B A C ??=??? ()()()A B C A B A C ??=???; 对偶律:A B A B ?=? A B A B ?=? (德·摩根律)
二、随机事件的概率 1、频率
在相同的条件下,将一个试验重复进行n 次,在这n 次试验中,记事件A 发生的次数为A N 次,称比值
A
N n
为事件A 在这n 次试验中发生的频率,记为()n f A 。 频率描述了事件发生的频繁程度。 频率所具有的三个性质: 性质1:非负性 ()01n f A ≤≤; 性质2:规性 ()1n f S =;
性质3:可加性 如果事件12 , ,, k A A A ?两两互不相容,则
()()()()1212 n k n n n k f A A A f A f A f A ????=++?+。
2、概率的公理化定义
设E 是随机试验, S 是它的样本空间, 对于E 的每一事件A 赋予一个实数, 记为P (A ), 称为事件A 的概率,且满足以下三条公理: 非负性:对于任意事件A , 有P (A )≥0; 规性:对于必然事件S , 有P (S )=1;
可列可加性:设A 1,A 2,...是两两互不相容事件, 即对于i ≠j , A i A j =f , i ,j =1,2,..., 则有 P (A 1?A 2?...)=P (A 1)+P (A 2)+...
3、概率的性质
性质1 对不可能事件?,有P (?)=0.
性质2(有限可加性) 若A 1,A 2,...,A n 是两两互不相容的n 个事件, 则有
P (A 1?A 2?...?A n )=P (A 1)+P (A 2)+...+P (A n )
性质3(逆事件的概率) 对任意事件A , 有()1()P A P A =-
性质4 设A ,B 是两个事件, 若B ?A , 则有P (A -B )=P (A )-P (B ) P (A )≥P (B ) 性质5 对于任意事件A , P (A )≤1
性质6(加法公式) 对任意两个事件A ,B 有P (A ?B )=P (A )+P (B )-P (AB ) 性质6的推论:() P A B ?()()P A P B ≤+ 性质6的推广:
()P A B C ??()()()()()()()P A P B P C P AB P AC P BC P ABC =++---+
1n i i P A =??
? ???()1n
i i P A ==∑()1,i j i j n P A A ≤≤-∑()
1,,i j k i j k n
P A A A ≤≤+∑()()1121n n P A A A --?+-?
三、古典概率模型 1、古典概率模型
若随机试验满足下述两个条件:
(1) 它的样本空间只含有有限个样本点,即基本事件数有限; (2) 每个样本点出现的可能性相同.
称这种试验为古典概率模型,简称古典概型,又称为等可能概率模型。 若事件A 包含k 个基本事件,即{}{}
{}
12 k i i i A e e e =??
?,则有
()P A k n =
A S =包含的基本事件数中的基本事件总数
四、条件概率、全概率公式与贝叶斯公式 1、条件概率
设A 、B 是两个事件,且P (B )>0,则称()
(|)()
P AB P A B P B =(1)为在事件B 发生的条件下,事件A 的条件概率.
2、条件概率的性质
条件概率()|P A ?具备概率定义的三个条件: (1)非负性:对于任意的事件B ,()|0P B A ≥; (2)规性:()|1P S A =;
(3)可列可加性:设12,,B B …是两两互斥事件,则有:()11
i i i i P B A P B A ∞
∞==???= ???∑。
3、乘法公式
由条件概率的定义:()
(|)()
P AB P A B P B =
即得乘法定理:
若P (B )>0,则P (AB )=P (B )P (A |B ); 若P (A )>0 ,则P (AB )=P (A )P (B |A ). 乘法定理可以推广到多个事件的积事件的情况,
设A 、B 、C 为三个事件,且()0P AB >,且()()()()||P ABC P C AB P B A P A =, 一般地,设有n 个事件12,, , , 2 ,n A A A n ?≥并且()1210n P A A A -?>,则由条件概率的定义可得:
()()()()()()
1212-1112-2312211||||n n n n n P A A A P A A A A P A A A A P A A A P A A P A -?=???4、样本空间的划分
定义:设S 为试验E 的样本空间, B 1,B 2,...,B n 为E 的一组事件, 若 (1),,,1,2,,i j B B i j i j n =?≠=;
(2)1
2n B B B S =
则称12,,
,n B B B 为样本空间S 的一个划分。
5、全概率公式
定理:设试验E 的样本空间为S ,A 为E 的事件,B 1,B 2,...,B n 为S 的一个划分,且
()0(1,2,
,),i P B i n >=则恒有全概率公式:
1122()()()()()()()n n P A P A B P B P A B P B P A B P B =++
+()()1
|n
i i i P B P A B ==∑
6、贝叶斯公式
定理:设试验E 的样本空间为S ,A 为E 的事件,B 1,B 2,...,B n 为S 的一个划分,且()0,P A >
()0,(1,2,,),i P B i n >=则1
()()
(),1,2,,.()()
i i i n
j
j
j P A B P B P B A i n P A B P B ==
=∑(贝叶斯公式)
n =2时,两个公式的简化:
全概率公式:()(|)()(|)()P A P A B P B P A B P B =+ 贝叶斯公式:(|)()
(|)(|)()(|)()
P A B P B P B A P A B P B P A B P B =
+
7、条件概率()P B A 与积事件概率()P AB 的区别
()P AB 表示在样本空间S 中,AB 发生的概率,而()P B A 表示在缩小的样本空间A S 中,B
发生的概率,用古典概率公式,则
()A AB P B A S =
中基本事件数中基本事件数, ()AB P AB S =中基本事件数
中基本事件数
,
一般来说,()P B A 比()P AB 大。
五、事件的独立性 1、事件的相互独立性
定义:设A ,B 是两事件,如果满足等式()()()P AB P A P B =,则称事件A ,B 相互独立,简称A ,B 独立。 说明:
(1) 事件 A 与 事件 B 相互独立,是指事件 A 的发生与事件 B 发生的概率无关. (2) 两事件相互独立与两事件互斥的关系:
两事件相互独立()()()P AB P A P B =与两事件互斥AB =?二者之间没有必然联系 (3)事件 A 、B 独立的充要条件为:
()()()| ,0P A B P A P B => 或 ()()()|,0P B A P B P A =>
三事件两两相互独立的概念
定义:设,,A B C 是三个事件,如果满足等式()()(),()()(),()()(),P AB P A P B P BC P B P C P AC P A P C =??
=??=?
则称事件,,A B C 两两
相互独立。
三事件相互独立的概念
定义:设,,A B C 是三个事件,如果满足等式()()(),()()(),()()(),()()()(),
P AB P A P B P BC P B P C P AC P A P C P ABC P A P B P C =??=?
?=??=?则称事件,,A B C
相互独立。
注意:三个事件相互独立 ? 三个事件两两相互独立
推广: 设12,,
,n A A A 是n 个事件,如果对于任意(1)k k n <≤,任意121k i i i n ≤<<
<≤,
具有等式1212()()()
()k k i i i i i i P A A A P A P A P A =,则称12,,
,n A A A 为相互独立的事件。
结论: 若事件12,,
,(2)n A A A n ≥相互独立,则其中任意(2)k k n ≤≤个事件也是相互独立的。
2、几个重要定理
定理一:设,A B 是两事件,且()0P A >,若,A B 相互独立,则()().P B A P B =反之亦然。 定理二:若,A B 相互独立,则下列各对事件,A 与B ,A 与B ,A 与B 也相互独立。 推广:n 个事件12,,
,(2)n A A A n ≥相互独立,则将12,,,n A A A 中任意多个事件换成它
们的对立事件,所得的n 个事件仍相互独立。 3、事件的独立性在可靠性问题中的应用
所谓系统(元件)的可靠性是指系统(元件)正常工作的概率。 补充:排列与组合知识 1、加法原理
设完成一件事有m 种方式,第i 种方式有n i 种方法,则完成这件事共有: n 1+n 2+……+n m 种不同的方法。 2、乘法原理
设完成一件事有m 个步骤,第i 种步骤有n i 种方法,则完成这件事共有: n 1×n 2 ×……×n m 种不同的方法。 3、排列公式
(1)从n 个不同元素中不放回(不重复)地选取m 个元素进行排列,称为选排列,则所有不同排列的总数为:()(1)
(1)()m
m
n n n A P n n n m n m =
=--+-!
!
(2)当n =m 时,称为全排列,其计算公式为:n
n n P A n ==!
(3)有重复排列: 从n 个不同元素中有放回(可重复)地取m 个元素进行排列,称为可
重排列,其总数为 n m 。 4、组合公式
(1)从n 个不同元素中不重复地选取m 个元素,组成一组(不管其顺序),称为从n 个不同元素中选取m 个元素的组合。 则所有不同组合的总数为:()m
n
n n C m m n m ??==
?-??
!!! 选排列与选组合的关系:!m m
n n A C m =
说明:选组合也等价于:如果把n 个不同的元素分成两组,一组m 个,另一组n -m 个,组元素不考虑顺序,那么不同分法的总数为:
!
!()!
n m n m -
(2)多组组合:把n 个不同元素分成k 组(1≤ k ≤ n ) ,使第 i 组有n i 个元素,
1
k
i
i n
n ==∑,
若组元素不考虑顺序,那么不同分法的总数为:
1!
!!
k n n n
(3)常用组合公式:k n k n n
C C -=,11
k k k n n
n C
C C
-+=+,
k
k i k i n m
n
m
i C
C C
-+==∑,
2.n
i n n
i C
==∑