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《概率论概率分布》PPT课件

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第一章 随机事件及其概率
内容提要
一、随机事件
1、随机试验:观察一定 综合条件的实现。(条 件
实现就完成一次试验) 一般用字母‘ E ’表示试验。
2、样本空间:试验可能 出现的全部结果组成的 集
合。一般用字母‘ ’表示,组成样本空间的 元素称
为样本点,(或称为基 本事件)一般用字母‘ ’表
示。
3、随机事件:样本空间 的子集称为随机事件。 一
这些题目所考的知识点 实际上是相同的, 本质上式一样的。
编辑ppt
பைடு நூலகம்
7
三、随机事件概率的定

1 、概率的统计定义:设
随机事件 A 在 n 次重
复试验中出现了
k 次, P ( A ) k 。 n
2 、概率的古典定义:若
随机试验
E 满足
10 { 1, , n } 2 0 P ( 1) P ( n ) 则称 E 是古典概率模型。
A i 表示
A 表示至少有一个盒子无
N
球,则 A A i
i1
B 表示每个盒子至少有一
N
个球,则 B A i
编辑ppt
i1
3
5、事件 A 与 B 互不相容 AB . 6、事件 A 与 B 相互对立 A B 且 AB
注:相互对立的事件一定是互不相容的事件,反
之不一定。
7、两个事件的差A B AB A发生但 B不发生。 8、事件运算的一条性质:
P ( Ai ) 1 P ( Ai )
i 1
i 1
n
n
7 0、 P ( Ai ) P ( Ai )
P ( Ai A j )
P ( Ai A j Ak )
i 1

概率论与数理统计完整ppt课件

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化学
在化学领域,概率论与数理统计被用于研究化学反应的速率和化 学物质的分布,如化学反应动力学、量子化学计算等。
生物
在生物学中,概率论与数理统计用于研究生物现象的变异和分布, 如遗传学、生态学、流行病学等。
在工程中的应用
通信工程
01
概率论与数理统计在通信工程中用于信道容量、误码率、调制
解调等方面的研究。
边缘分布
对于n维随机变量(X_1,...,X_n),在概 率论中,分别定义了X_1的边缘分布 、...、X_n的边缘分布。
04
数理统计基础
样本与抽样分布
01
02
03
总体与样本
总体是包含所有可能数据 的数据集合,样本是总体 的一个随机子集。
抽样方法
包括简单随机抽样、分层 抽样、系统抽样等。
样本分布
描述样本数据的分布情况 ,如均值、中位数、标准 差等。
参数估计与置信区间
参数估计
利用样本数据估计总体的 未知参数,如均值、方差 等。
点估计
用样本统计量作为总体参 数的估计值。
置信区间
给出总体参数的一个估计 区间,表示对总体的参数 有一个可信的估计范围。
假设检验与方差分析
假设检验
通过样本数据对总体参数提出 假设,然后根据假设进行检验
01
定义
设E是一个随机试验,X,Y是定义在E上,取值分别为实数的随机变量
。称有序实数对(X,Y)为一个二维随机变量。
02
分布函数
设(X,Y)是一个二维随机变量,对于任意实数x,y,二元函数
F(x,y)=P({X<=x,Y<=y})称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。
03
边缘分布
对于二维随机变量(X,Y),在概率论中,分别定义了X的边缘分布和Y的

精品课程《概率论》ppt课件(全)

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2. 频率的基本性质:
(1)
(2)
0 f( A ) 1 ; (非负性) n f n (S ) 1; (规范性)
(3)若A1,A 2, , Ak 两两互不相容 ,则 f n ( A1 A 2 A k ) fn ( A1 ) fn ( A 2 ) fn ( Ak ).(有限可加性)
1.离散样本空间:样本点为有限多个或 可列多个.
2.无穷样本空间:样本点在区间或区域 内取值.
(二) 随机事件 样本空间S的子集称为随机事件,简 称为事件。
E2:将一枚硬币抛两次,观察正反面出现的情况.
事件发生:在一次试验中,当且仅当这 一子集中的一个样本点出现时,称这一 事件发生。
基本事件:由一个样本点组成的单点集. 必然事件: 样本空间S是自身的子集,在 每次试验中总是发生的,称为必然事件。 不可能事件:空集φ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。
起源:
17世纪中叶法国贵族梅勒 赌博问题 帕斯卡(1623-1662)

成为数学分支:
瑞士人 雅克比-贝努力(1654-1705)

费马(1601-1665)
荷兰人惠更斯(1629-1695):1657年<<论赌博中的计算>>
这一时期称为组合概率阶段

大数定理(LLN) 成为数学分支

Black-Scholes期权定价模型:1973年首次在 政治经济学杂志(Journal of Political Economy)发表, 1997年获诺贝尔经济学奖 彭实戈(1947-): 1995年“倒向随机微分方程”获得国家自然科学二等奖(一等奖空缺)。 许宝禄(1910-1970),陈希孺(1934-2005),严加安(1941---) 马志明(1948----),陈木法 (1946---)

概率论高等院校概率论课件

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应用场景
强大数定律在统计学中用于 估计极端事件发生的概率和 风险,在决策理论中用于评 估最优策略和期望收益,在 可靠性工程中用于分析系统 的可靠性和寿命。
注意事项
强大数定律的应用有一定的 限制条件,例如随机序列必 须是独立同分布的。此外, 强大数定律并不能保证每个 随机事件的绝对正确性,而 只是给出了最大值分布的稳 定性。
连续随机过程
如布朗运动,每一步都是连续 的,每一步的状态都是连续的

随机游走与布朗运动
随机游走
一个随机过程,其中每一步都是随机的,通 常用来描述粒子的无规则运动。
布朗运动
一种连续随机过程,由大量微小粒子在流体 中无规则运动产生,通常用来描述微观粒子 的运动。
马尔科夫链与马尔科夫过程
马尔科夫链
一个随机过程,其中下一个状态只依赖于当前状态,与过去状态 无关。
注意事项
大数定律的前提是试验次数必须足够多,并且随 机事件之间必须是独立的。此外,大数定律并不 能保证每个随机事件的绝对正确性,而只是给出 了频率趋于概率的稳定性。
强大数定律
总结词
强大数定律是概率论中的重 要定理之一,它描述了随机 序列中最大值的分布性质。
详细描述
强大数定律指出,对于任意 给定的正整数序列$a_n$和 $b_n$,有$lim_{n to infty} frac{a_n}{b_n} = 1$的概率 为1。这个定理说明了随机 序列中最大值的分布具有很 强的稳定性。
随机变量的性质
随机变量具有可测性、可加性和有限 可加性。
离散型随机变量及其分布
离散型随机变量的定义
离散型随机变量是在样本空间中取有 限个或可数个值的随机变量。
离散型随机变量的分布

概率基础知识ppt课件

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n
② pi=1. i=1
③一般地,离散型随机变量在某一范围内取值的概率等于这 个范围内每个随机变量值的概率__之__和____. 思考探究 如何求离散型随机变量的分布列? 提示:首先确定随机变量的取值,求出离散型随机变量的每一 个值对应的概率,最后列成表格.
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15
2.常见离散型随机变量的分布列
概率基础知识
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1

基本事件
互斥事件





并(和)事件的概率


目ห้องสมุดไป่ตู้事件

对立事件






不可能事件


独立事件

率 必然事件
交(积)事件的概率


条件概率



古典概型





比例算法






几何概型



随机试验
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2
集合知识回顾: 1、集合之间的包含关系:
称为离散型随机变量X的概率分布列,简称X的分布列.有时 为了表达简单,也用等式__P_(_X_=__x_i_)=___p_i,__i=__1_,_2_,__…__,__n__表示
X的分布列.
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14
(2)离散型随机变量分布列的性质 ①____p_i≥__0_,__i_=__1_,2_,__…__,__n_;
PA∩B
P(B|A)=___P__A_____,P(A)>0.

《概率论》课件

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物理学
描述粒子在气体或液体中的运动状态。
金融学
用于股票价格和收益率的分析。
隐马尔科夫模型
定义
隐马尔科夫模型是一种特殊的马尔科夫模型 ,其中观测状态与隐藏状态有关,而隐藏状 态之间相互独立。
应用
语音识别、手写识别、生物信息学等领域。
05
大数定律与中心极限定理
大数定律及其应用
大数定律
在独立重复试验中,当试验次数趋于无穷时,事件发 生的频率趋于该事件发生的概率。
《概率论》ppt课 件
目录
• 概率论简介 • 概率的基本性质 • 随机变量及其分布 • 随机过程与马尔科夫链 • 大数定律与中心极限定理 • 贝叶斯统计推断
01
概率论简介
概率论的定义
概率论
研究随机现象的数学学科,通过数学模型和公式 来描述随机事件、随机变量和随机过程。
随机变量
表示随机现象的数值变量,其取值具有随机性。
THANKS
感谢观看
计算机科学
概率论在计算机科学中用于算法设计和数据 挖掘等领域。
02
概率的基本性质
概率的公理化定义
概率的公理化定义是概率论的基础,它规定了概率的几个基本性质,包括非负性 、规范性、可加性和有限可加性。
非负性指的是任何事件的概率都不小于0;规范性指的是必然事件的概率为1;可 加性指的是两个独立事件的概率等于它们各自概率的和;有限可加性指的是任意 有限个两两独立的事件的概率等于这些事件概率的和。
应用
在统计学中,大数定律用于估计样本的统计量和参数 ,如平均值、方差等。
中心极限定理及其应用
中心极限定理
无论随机变量的分布是什么,当样本量足够大时,样 本均值的分布近似正态分布。

概率论ppt课件

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先验概率与后验概率
先验概率是指在事件产生前对某一事件产生的概率的估计, 后验概率是指在事件产生后,根据新的信息对某一事件产生 的概率的重新估计。
贝叶斯分析在实践中的应用
金融风险评估
贝叶斯分析可以用于金融风险评估,通过对历史数据的分析,猜测未来市场的 走势和风险。
医学诊断
在医学诊断中,贝叶斯分析可以用于根据患者的症状和体征,结合疾病的特点 ,对疾病进行诊断和猜测。
遍历性和安稳散布
遍历性的定义
01
如果一个马尔科夫链的任意状态在长期平均下占据相同的时间
比例,则称该马尔科夫链具有遍历性。
安稳散布的定义
02
如果一个马尔科夫链的状态概率散布不随时间变化,则称该散
布为安稳散布。
遍历性和安稳散布的关系
03
一个具有遍历性的马尔科夫链通常会有一个唯独的安稳散布,
该散布描写了马尔科夫链在长期运行下的状态概率散布。
伯努利实验
只有两种可能结果的实验 ,例如抛硬币。
二项散布
在n次伯努利实验中成功的 次数所服从的散布。
泊疏松布
在单位时间内(或单位面 积上)随机事件的次数所 服从的散布。
连续型随机变量
正态散布
一种常见的连续型随机变量,其 概率密度函数呈钟形。
指数散布
描写某随机事件的时间间隔所服从 的散布。
均匀散布
在一定区间内均匀散布的概率密度 函数。
的散布假设检验中。
强大数定律
强大数定律的定义
强大数定律是概率论中的一个强大工具,它表明在独立同散布随 机变量序列中,几乎必定有任意给定的收敛子序列。
强大数定律的证明
可以通过切比雪夫不等式和Borel-Cantelli引理等工具来证明。

《概率》PPT教学课文课件

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2
练习2
2.在一个不透明的袋子中装有黑球 m 个、白球 n 个、红球 3 个,除颜
B 色外无其他差别,任意摸出一个球是红球的概率是( )
A. 3 m n
B. 3 mn3
C. m n mn3
D. m n 3
解析:任意摸出一个球共有(m n 3)种等可能的结果,
其中是红球的结果有 3 种,所以 P(红球) 3 . mn3
概率
学习目标
1.借助生活中实例了解概率的意义,渗透随机观念,能计算 一些简单随机事件的概率
2.在合作探究学习过程中,体验数学的价值与学习的乐趣.感受辩证思想
3.经历猜想试验——收集数据——分析结果的探索过程,丰富对随机现象的体 验,体会概率是描述不确定现象规律的数学模型
01 新课导入
新课导入
在相同条件下,某一随机事件可能发生也可能不发生.那么,它发生 的可能性究竟有多大?能否用数值刻画可能性的大小呢?下面我们 讨论这个问题.
② P(点数为奇数) 1 2
③ P(点数大于2且小于5) 1 3
例2
如图是一个质地均匀的转盘,转盘分成7个大小相同的扇形,颜色 分为红、绿、黄三种颜色.指针的位置固定,转动的转盘停止后,其 中的某个扇形会恰好停在指针所值的位置(指针指向两个扇形的交 线时,当做指向右边的扇形).求下列事件的的概率:
解:A区域的方格共有8个,标号3表示在这8个方格中有3个方格 各埋藏有1颗地雷.因此,点击A区域的任一方格,遇到地雷的概率
是3 8
例3
小王在游戏开始时随机地点击一个方格,点击后出现了如图所示的情 况.我们把与标号3的方格相邻的方格记为A区域(画线部分),A区域 外的部分记为B区域.数字3表示在A区域有3颗地雷.下一步应该点击A区 域还是B区域?
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C1 B1 B2 B3 A1 A2 A3 C2 B2 B3 A1 A2 A2 A3 A1 A3
C3 B3 A1 A2 A3
第二章 事件的概率
第一节 第二节 第三节 第四节 概率的概念 古典概型 几何概型 概率的公理化定义
第一节
概率的概念
事件A的概率:在随机试验中,事件A 出现的可能性大小。记为P(A)。
皮尔逊
皮尔逊 罗曼诺夫斯基
12000
24000 80640
6019
12012 39699
0.5016
0.5005 0.4923
从此例可看出,正面出现的频率随n的增大,且渐 近稳定在0.5附近。
由频率的性质可知概率满足: 1 非负性:AΩ,0P(A)1; 2 规范性:P(Ω)=1; 3 有限可加性:若A1,A2,,An互斥,则
A 189 解 :P ( A1 ) 0.06048 3125 10 7 8 P ( A2 ) 7 0.2097 10 2 5 C7 9 P ( A3 ) 0.1240 7 10
7 10 7
例(女士品茶问题) 一位常饮牛奶加茶的女士称: 她 能从一杯冲好的饮料中辨别出是先放茶还是先放牛 奶, 并且她在10次试验中都能正确地辨别出来, 问她 的说法是否可信? 解: 假设其说法不可信, 即认为她纯粹是猜测。记 事件A={10次均猜对牛奶与茶的次序}。 则P(A)=1/210=0.0009766 根据“实际推断原理”的准则: 小概率事件在 一次试验中是实际不会发生的, 据此原理, A实际 不会发生, 与试验结果矛盾, 故假设错误, 即该女士 的说法是可信的。
2、随机试验
(1) 试验=对自然现象的观察+科学实验 (2) 随机试验(通常用E表示)的三个特点:
1)试验能在相同条件下重复进行; 2)每次试验的可能结果不止一个,且能事先 明确试验的所有可能结果; 3)每一次试验之前不能确定哪一个结果会出 现;
(3) 检查一个试验是否是随机试验可查上 述三点是否满足。
例(抽奖券问题) 设某超市有奖销售,投放n张 奖券只有1张有奖,每位顾客可抽1张。求第k 位顾客中奖的概率(1kn)。
解:记A={第k位顾客中奖},抽奖券为不放回 抽样,则:
P ( A)
A
k 1 n1 k n
1
A
( n 1) ( n k 1) 1 1 n ( n 1) ( n k 1) n
练习:试判断下列试验是否为随机试验: 1、在恒力作用下一质点作匀加速运动。 2、在一定条件下进行射击,观察是否击中 靶上红心。 3、在5个同样的球(标号1,2,3,4,5)中,任意取 一只,观察所取球的标号。 4、在分析天平上称量一小包白糖,并记录 称量结果。 答:1不是,2是,3是,4是
二、随机事件
古典概型计算概率的步骤: (1)检查试验类型是否是古典概型,若是转到 下一步; (2)弄清试验的样本点是什么,Ω包含多少个 样本点,即n=? (3)弄清A中的样本点是什么,包含多少个样 本点,即k=? (4)利用古典概型计算公式进行计算。
例 将一枚硬币抛掷三次, 观察正面出现H、反 面T出现的情况。设事件A1为“恰有一次出现正 面”, 求P(A).
解:我们先考虑这一试验的样本空间Ω = {HHH, HHT, HTH, THH, HTT, THT, TTH, TTT}, 而A1={HTT, THT, TTH}, 易见S中包含 n=8个基本事件, 且由对称性知每个基本事件 发生的可能性相同,故此试验为古典概型, 且 事件A包含k=3个基本事件,故由古典概型计 算公式得:P(A)=3/8
历史上若干科学家做过将一枚硬币接连掷 n次,并观察正面(事件A)出现的次数的试 验。下表是其试验结果的记录。 其中,频率=A出现的次数÷试验总次数。
实验者 蒲丰 摩根 费勒
投掷次数n 4040 4092 10000
正面出现频数n 2048 2048 4979
频率f(A) 0.50692 0.5005 0.4979
德 摩根律 : A B A B A B A B
例2.1 设某射手对一目标连续进行三次射击,
记Ai {第i次 击 中 目 标 那 么 , i {第i次 }, A 1) B j {三 次 射 击 中 恰 好 有 击 中 目 标 j次 }, j 0,1, 2, 3 2)C k {三 次 射 击 中 至 少 有 击 中 目 标 k次 }, k 0,1, 2, 3
2、并事件:AB={ωA或 ωB}称为事件A、B的并事 件,即当且仅当A,B中至少 有一个发生时,AB发生, 见维恩图 推广:
n
A Ω
B
A
i 1
i
A1 A2 ... An A1 , A2 ,...An中 至 少 有 一 个 发 生
i
A
i 1

A1 A2 ... A1 , A2 ,...中 至 少 有 一 个 发 生
(a)放回抽样情况 在袋中依次取两只球,每一种取法为一个样本点, 而第一种取法的第一次取球有6只球可供选择,第二 次仍有6只球可供选择,根据组合法的乘法原理,这 种抽球试验的样本空间共有6×6个样本点;若事件A 发生,由第一次有4只球可供抽取,第二次仍有4只 球可供抽取,故A含有4×4个样本点,同理B中含有 2×4个样本点,故 44 P ( A) 0.444 66 24 P ( B) 0.222 66
解: Ω1={H,T},H–正面,T–反面 Ω2={0,1,2,3},i=0,1,2,3为正面出现的次数 Ω3={HHH,HHT,HTH,THH,HTT,THT,TTH,TT T} Ω4={1,2,3,4,5,6} Ω5={0,1,2…} Ω6={t|t≥0},t为灯泡寿命 Ω7={(t1,t2)|T1<t1<t2<T2},T1,T2为这一地区最低、 最高温度限,t1,t2为可能出现的最低、最高温 度。
即,ij,AiAj=,i,j=1,2,,n
6、补事件(对立事件):若AB=, 且AB=Ω, 则称事件A与事件B互为补事件。又称事件A 与事件B互为对立事件。
A
A
A的 补 事 件 常 记 为 , 即 有 A A A ,A A ,A A
事件之间的运算律与集合之间的运算规律一 致
射 击 未 中 目 标 试 用 i,i 1, 2, 3表 示 事 件 : }, A
解 : 1) B0 A1 A2 A3
B1 A1 A2 A3 A1 A2 A3 A1 A2 A3
B2 A1 A2 A3 A1 A2 A3 A1 A2 A3
B3 A1 A2 A3
2) C0 B0 B1 B2 B3
A A A
i 1 i 1
2
4、差事件:A–B={ω|ωA且ωB}称 为事件A与事件B的差事件,即当且仅 当A发生,B不发生时,事件A–B发生, 见图
A Ω
B
5、不相容性:若AB=,则称事件A与 B互不相容,或称为互斥,即指事件A 与B不能同时发生,见图
A
Ω
B
推广:
若A1,A2,…,An中任意两个事件都是互不 相容的,则称n个事件A1,A2,…,An两两互 不相容。
P ( Ai ) P ( Ai )
i 1 i 1
n
n
第二节 古典概型
若试验具有下述两特点: 1、试验的可能结果只有有限个 2、每个可能结果出现的可能性相等 则称此试验为古典概型,亦称为等可能
概型。
对于任意一个随机事件AΩ,设A包含k(n)个样 本点,则事件A发生的概率为
k A包 含 的 样 本 点 数 P ( A) n 样本点总数
4、三种特殊情形
基本事件:只含有一个样本点
必然事件Ω:包括试验的全部样 本点,每次试验都发生 不可能事件:不包括任何样本 点,每次试验都不发生
第二节
事件关系和运算
1、包含关系:若事件A发生必 导致事件B发生,则称A包含 于B,或事件B包含事件A,记 为AB。见维恩图:
A B
Ω
若AB且BA,则A=B,称A与B相等,即 为同一事件。
第三节 几何概型
1、几何概型的定义
若试验具有下述两特点: 1、试验的可能结果有无限多个,且全部 可能结果的集合可以用一个有度量(如长度、 面积、体积等)的几何区域来表示; 2、每次试验中每个可能结果的出现是等 可能的。 则称此试验为几何概型。
1、随机事件:在随机试验中,对某些 现象或某种情况的陈述。简称事件, 通常用A,B,C,…表示。
2、样本点:试验的每一个可能出现的 结果。记为ω。
3、样本空间:试验所有可能结果的集 合,即样本点的全体。记为Ω。
例1.1 给出下述随机试验的样本空间
E1:抛一枚硬币,观察正面H,反面T出现的情况; E2:将一硬币抛三次,观察出现正面的次数; E3:将一硬币抛三次,观察正面H,反面T出现的情 况; Eቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ:抛一颗骰子,观察出现的点数; E5:记录电话交换台一分钟内接到的呼唤次数; E6:在一批灯泡中任意取一只,测试其寿命(以小时 计); E7:记录某地一昼夜的最高温度t2,最低温度t1。
例 一口袋装有4只白球和2只红球,从袋中取两次, 每次随机地取一只,考虑两种取球方式:(a)第一次 取一只球,观察其颜色后放回袋中,搅匀后再取一 球,这种取球方式叫做放回抽样。(b)第一次取一球 不放回袋中,第二次从剩余的球中再取一球,这种 取球方式叫做不放回抽样。试分别就上面两种情况 求: (1)取到的两只球都是白球的概率; (2)取到的两只球第一个为红第二个为白的概率; 解:设以A、B分别表示事件取到的两只球“都 是白球”、“第一个为红第二个为白”。
第一章
随机事件
第一节 样本空间和随机事件
第二节 事件关系和运算
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