概率与数理统计-12随机事件分解

合集下载

概率论与数理统计目录

概率论与数理统计目录

概率论与数理统计目录一、随机事件及其概率1.1 随机事件的基本概念定义与分类事件的运算1.2 概率的定义与性质概率的公理化定义概率的基本性质1.3 古典概型与几何概型古典概型的计算几何概型的计算1.4 条件概率与独立性条件概率事件的独立性1.5 全概率公式与贝叶斯公式全概率公式贝叶斯公式及其应用二、随机变量及其分布2.1 随机变量的概念随机变量的定义随机变量的分类2.2 离散型随机变量及其分布常见的离散型分布分布律与分布函数2.3 连续型随机变量及其分布常见的连续型分布概率密度函数与分布函数2.4 随机变量函数的分布离散型随机变量函数的分布连续型随机变量函数的分布三、多维随机变量及其分布3.1 多维随机变量的概念联合分布函数边缘分布3.2 多维离散型随机变量联合分布律边缘分布律3.3 多维连续型随机变量联合概率密度函数边缘概率密度函数3.4 条件分布离散型条件分布连续型条件分布3.5 随机变量的独立性独立性的定义独立性的判定与性质四、数字特征4.1 数学期望数学期望的定义与性质数学期望的计算4.2 方差方差的定义与性质方差的计算4.3 协方差与相关系数协方差的定义与性质相关系数的定义与性质4.4 矩与协矩阵矩的定义与计算协矩阵的定义与计算五、大数定律与中心极限定理5.1 大数定律切比雪夫大数定律伯努利大数定律5.2 中心极限定理林德贝格-莱维中心极限定理德莫佛尔-拉普拉斯中心极限定理六、数理统计的基本概念6.1 总体与样本总体的定义与性质样本的定义与性质6.2 统计量与抽样分布统计量的定义与性质常见的抽样分布七、参数估计与假设检验7.1 参数估计点估计区间估计7.2 假设检验假设检验的基本概念单侧检验与双侧检验正态总体的假设检验八、回归分析与方差分析8.1 回归分析一元线性回归多元线性回归回归模型的检验与预测8.2 方差分析单因素方差分析双因素方差分析方差分析的应用。

概率论与数理统计教程

概率论与数理统计教程
第一章 事件与概率
1.1 随机事件和样本空间
一、随机现象 二、随机试验 三、样本空间 样本点 四、随机事件的概念 五、随机事件的关系
一、随机试验
1.必然现象(确定) 2.偶然现象(不确定)随机
说明: 1.随机现象揭示了条件和结果之间的非确定性联系 ,
其数量关系无法用函数加以描述. 2.随机现象在一次观察中出现什么结果具有偶然性,
1、包含关系 若事件 A 出现, 必然导致 B 出现 则称事件 B 包含事件 A,记作B A 或 A B.
特别地 若事件A包含事件B,而且事件B包含 事件A, 则称事件A与事件B相等,记作 A=B.
2.两事件的和与并
“二事件 A, B至少发生一个”也是一个事件, 称为事件 A 与事件B的和事件.记作A B,显然 A B {e | e A或e B}.
若事件 A 、B 满足 A B 且 AB .
则称 A 与B 为互逆(或对立)事件. A 的逆记
作 A.
事件间的运算规律
设 A, B, C 为事件, 则有
(1) 交换律 A B B A, AB BA. ( AB)C A(BC).
(2) 结合律 ( A B) C A (B C),
实例 抛掷一枚骰子, 观察出现的点数。 试验中,骰子“出现1点”, “出现2 点”, … ,“出现6点”, “点数不大于4”, “点 数为偶数” 等都为随机事件.
五、随机事件的关系及运算
(1)、随机事件间的关系
设试验 E 的样本空间为 , 而 A, B, Ak (k 1,2,)是 的子集.
推广:
N元情形
n
推广 称 Ak 为n个事件 A1, A2 ,, An 的积事件,
k 1
即A1, A2 ,, An同时发生;

概率论与数理统计知识点总结

概率论与数理统计知识点总结

概率论与数理统计知识点总结一、概率论知识点总结:1.随机事件:随机事件是指在一次试验中,可能发生也可能不发生的事件。

例如:掷硬币的结果、抽取扑克牌的花色等。

2.概率:概率是描述随机事件发生可能性大小的数值。

概率的取值范围是[0,1],表示事件发生的可能性大小,0表示不可能发生,1表示一定会发生。

3.古典概型:古典概型是指每种可能的结果发生的概率相等的情形。

例如:掷骰子的结果、抽取彩色球的颜色等。

4.随机变量:随机变量是用来描述试验结果的数值,它的取值是根据随机事件的结果确定的。

例如:掷骰子的点数、抽取扑克牌的点数等。

5.概率分布:随机变量的概率分布描述了每个取值发生的概率。

常见的概率分布有离散概率分布和连续概率分布,如二项分布、正态分布等。

6. 期望值:期望值是衡量随机变量取值的平均值。

对于离散型随机变量,期望值=E[X]=∑[xP(X=x)];对于连续型随机变量,期望值=E[X]=∫[x f(x)dx],其中f(x)为概率密度函数。

7. 方差:方差是衡量随机变量取值与期望值之间的偏离程度。

方差=Var(X)=E[(X-E[X])^2]。

8.独立性:两个随机事件或随机变量之间的独立性表示它们的发生与否或取值无关联。

独立性的判定通常通过联合概率、条件概率等来进行推导。

二、数理统计知识点总结:1.样本与总体:在统计学中,样本是指从总体中选取的具体观测数据。

总体是指要研究的对象的全部个体或事物的集合。

2.参数与统计量:参数是描述总体特征的数值,如总体均值、总体方差等。

统计量是根据样本计算得到的参数估计值,用来估计总体参数。

3.抽样方法:抽样方法是从总体中选取样本的方法,常见的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、整群抽样等。

4.统计分布:统计分布是指样本统计量的分布。

常见的统计分布有t分布、F分布、x^2分布等,其中t分布适用于小样本、F分布适用于方差比较、x^2分布适用于拟合优度检验等。

5.点估计与区间估计:点估计是以样本统计量为基础,估计总体参数的数值。

高等数学第12章 概率论与数理统计

高等数学第12章 概率论与数理统计
记作B A
易知:A B, 即事件A与B为互逆事件
高等数学
6. 事件的运算律
1、交换律:A B=B A,AB=BA 2、结合律:(A B) C=A (B C)
(AB)C=A(BC) 3、分配律:(A B)C=(AC) (BC),
(AB) C=(A C)(B C) 4、对偶(De Morgan)律:
A U B A I B, AB A U B
推广:U Ak I Ak , I U Ak Ak .
k
k
k
k
高等数学
例 甲、乙两人各向目标射击一次,设:
A=甲击中目标,B 乙击中目标
试用A、B的运算关系表示下列事件 :
A1 目标被击中: A U B A2 两人恰有一人击中目标: AB U AB A3 目标未被击中: AB A4 两人都击中目标: AB
P(A | B) 1 3
高等数学
条件概率计算
P( A | B) P( AB) P(B)
P(B | A) P( AB) P( A)
高等数学
概率的乘法公式
两个事件 : P( AB) P( A)P(B | A) P(B)P( A | B)
三个事件 :
P( A1 A2 A3 ) P( A1 )P( A2 | A1 )P( A3 | A2 A1 )
高等数学
概率的性质
1) 对于任一事件 A,有 0 剟P(A) 1
2) 0P() 1, P() 0
3) 若 0AB, 则Æ
0P(A U B) P(A) P(B)
推论: 对于任一事件 ,A有 0P(A) 1 P(A)
推广: n个事件A1,A2,L ,An是互不相容的事件组,有

概率论与数理统计笔记(重要公式)

概率论与数理统计笔记(重要公式)

r = A 中样本点数 / Ω 中样本点总数 n
= A 所包含的基本事件数 / 基本事件总数 条件概率:
对偶律: A B = A B , P ( AB ) 设 A, B 是两个事件, 且 P(B)>0, 称 P(A|B)= 为 贝叶斯公式: P( B) 在事件 B 发生条件下事件 A 发生的条件概率。显然, 当 P(A)>0 时,P(B|A)=
二项分布 X ~ B(n, p): 指数分布 X ~ E(λ) 若随机变量 X 只取两个可能值 0, 1, …, n, 而 X 的分布律为 e x x 0 若随机变量 X 的概率密度为 f ( x) k k nk pk =P {X= xk }= Cn p q , k=0, 1, 2, …, n, x0 0

设 X 为离散型随机变量, 可能取值为 x1, x2, …, xk, … 且 P 概率密度的性质: (1) f(x)≥0 {X= xk }= pk, k=1, 2, …, 则称{pk}为 X 的分布律 表格形式: f ( x)dx =1 (2) X x1, x2, …, xk, … b P p1, p2, …, pk, … (3) P{a<X≤b}= F(b)-F(a)= f ( x)dx , a≤b a {pk}性质: (4) 设 x 为 f(x)的连续点,则 F’(x)存在,且 (1) pk≥0, k=1, 2, … F’(x)= f(x) (2) pk =1 均匀分布 X ~ U (a, b) k 1 若随机变量 X 的概率密度为 在求离散型随机变量的分布律时,首先要找出其所有可能 1 , a≤x≤b 的取值,然后再求出每个值相应的概率 ba f(x) = 在实际应用中,有时还要求“X 满足某一条件”这样事件的 概率, 求法就是把满足条件的 xk 所对应的概率 pk 相加可得 0, 其他 则称 X 服从区间[a,b]上的均匀分布,其分布函数为 其分布函数 F(x) = pk xk x 0, x≤a 0-1 分布: xa F(x) = , a<x<b 若随机变量 X 只取两个可能值 0, 1,且 ba P {X=1}=p, P{X=0}=q 1, x≥b 其中 0<p<1, q=1-p, 则称 X 服从 0-1 分布. X 的分布律为 设 X ~ U (a, b), a≤c<d≤b,即[a,b] [c,d],则 X 0 1 d c P{c≤X≤d}= P q p ba

海南大学《概率论与数理统计》课件-第一二三四章

海南大学《概率论与数理统计》课件-第一二三四章

x2 f ( x)d x;
x1
(4) 若 f ( x) 在点 x 处连续,则有 F( x) f ( x).
注意 对于任意可能值 a ,连续型随机变量取 a 的概率等于零.即
P{ X a} 0.
10、 均匀分布 定义 设连续型随机变量X 具有概率密度
例如某无f些线( x元电) 件元 或件0b,设的1 a备寿, 的命其a寿,电它命x,力服设从b,备指的数寿分命布,. 则称动物X 的在寿区命间等(a都,b)服区从间指上数服分从布均. 匀分布, 记为 X ~ U(a,b).
代表事件 A 在试验中发生的概率,它与试验总

n 有关。若
lim
n
npn
0

lim
n
Cnk
pnk
1 pn
nk
k
k!e
8、 连续型随机变量及其概率密度
设X为 随 机 变 量,F ( x)为X 的 分 布 函 数,若 存 在 非 负 函 数f ( x),使 对 于 任 意 实 数x 有
x
F ( x) f (t)d t,
第一章 随机事件及其概率
1 了解样本空间的概念,理解随机事件的概念,重 点掌握随机事件的关系和运算。 2 理解概率和条件概率的概念,掌握概率的基本性 质,能利用古典概型和几何概型计算一些事件的 概率。 3 掌握概率的加法公式、条件概率公式、乘法公式、 全概率公式和贝叶斯公式计算过事件的概率的方 法 4 理解事件独立性的概念,会利用事件独立性进行 事件概率计算。 5 理解独立重复试验的概率,掌握利用伯努利概型 计算过事件概率的方法。
(3) F () lim F ( x) 0, F () lim F( x) 1;
x
x

勘察工程师概率论与数理统计知识点

勘察工程师概率论与数理统计知识点

勘察工程师概率论与数理统计知识点- 随机事件就是在一定条件下,可能出现也可能不出现,具有偶然性的事件。

就像抛硬币,你抛之前根本不知道是正面还是反面朝上,这就是个典型的随机事件。

在我们勘察工程师的工作里,很多情况都是随机事件呢。

比如说在某个地方勘察地下水位,你可能挖到这个深度是一个水位高度,但下次在同样的地方挖,因为一些不可控的因素,水位可能就不一样了。

2. 概率的定义概率简单说就是某个事件发生的可能性大小的一个数值表示。

它的取值范围是从0到1。

0就表示这个事件绝对不会发生,就像太阳从西边升起这种事,概率就是0;1呢就表示这个事件肯定会发生,像人总是要呼吸的,这概率就是1。

那对于我们勘察工程来说,如果在一片区域发现某种特定岩石结构的概率是0.3,这就意味着有百分之三十的可能性会遇到这种岩石结构。

3. 古典概型古典概型有两个重要的特点哦。

一是试验的样本空间只包含有限个元素,二是试验中每个基本事件发生的可能性相同。

就好比从一个盒子里摸球,盒子里有5个红球和5个白球,而且每个球被摸到的可能性是一样的,这就是古典概型。

在勘察工程里,我们有时候可以把在某个固定区域找到特定矿脉的情况近似看成古典概型。

假设这个区域有10个可能的矿脉点,每个点找到矿脉的可能性相同,那这就有点古典概型的味道了。

4. 条件概率条件概率就是在某个事件已经发生的条件下,另一个事件发生的概率。

比如说,我们已经知道在某个区域发生过地震(事件A),那么这个区域的地质结构发生某种特定变化(事件B)的概率就是条件概率。

用公式表示就是P(B A)。

在实际勘察中,如果我们先知道了这里有地下水污染(事件C),那么在这个前提下,某些特殊微生物群落存在(事件D)的概率就可以用条件概率来计算。

5. 全概率公式全概率公式可是个很有用的东西。

它可以把一个复杂事件的概率通过划分样本空间,转化为在不同情况下这个事件发生的概率之和。

就像我们要计算在一个很大的山区找到优质水源的概率,我们可以把这个山区根据不同的海拔高度或者植被覆盖情况划分成几个小区域,然后分别计算在每个小区域找到优质水源的概率,最后用全概率公式把这些概率综合起来得到在整个山区找到优质水源的概率。

《概率论与数理统计》课程教学大纲

《概率论与数理统计》课程教学大纲

《概率论与数理统计》课程教学大纲英文名称:Probability and statistics课程代码:221101008课程类别:专业基础课课程性质:必修开课学期:第三学期总学时: 54学时总学分:3考核方式:闭卷先修课程:高等数学适用专业:经济学专业一、课程简介概率论与数理统计是经济学专业的一门专业基础课。

概率论与数理统计是研究不确定性现象的数量规律性的一门学科,是对随机现象进行定量分析的重要工具,它在现代科学技术中占有很重要的地位,是研究自然现象、处理现代工程技术、解决科研和生产实际问题的一种有力的数学工具,已被广泛应用于每一学科领域、工农业生产和经济管理部门中。

开设本课程的目的在于,通过本课程的学习,使学生初步掌握概率论与数理统计等方面的基础知识,了解它的基本理论与基本方法,培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力、数学建模与实践能力,注意培养学生的自学能力,注意理论联系实际,不断提高学生的综合素质以及运动所学知识解决实际问题的能力,同时使学生了解概率论与数理统计在经济方面的应用,具备概率思想分析实际随机问题的能力,为专业课程的学习打下基础。

学生在进入本课程学习之前,应学过高等数学课程,该课程的学习为本课程提供了必须的数学基础知识。

本课程学习结束后,学生可具备进一步学习相关课程的理论基础。

本课程总54学时,其中理论课47学时,习题课7学时,考核方式为闭卷考试,根据平时考勤成绩、习题作业成绩、阶段性单元检测成绩及闭卷期末考试成绩综合给予最终成绩评定。

二、课程目标及其对毕业要求的支撑目标1人文素养目标:教育学生认真学习马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”、科学发展观和新时代中国特色社会主义的重要思想;忠诚党的教育事业和体育事业,培养学生互教互学、团结友爱、共同提高的集体主义精神;培养学生有严格组织纪律性,吃苦耐劳和勇敢顽强的意志品质。

目标2理论知识培养目标:使学生掌握概率论与数理统计的基本理论和基础知识,初步掌握处理随机事件的基本思想和方法。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
8、事件的差的概念,并举例说明? 9、互不相容事件是指?并举例说明?
10、对立事件是指?并举例说明? 11、完备事件组的概念,并举例说明?
12、事件之间的运算满足哪些规律?
一、样本空间与随机事件
随机试验:请掷一枚均匀的骰子
1、观察出现的所有可能结果,并把此所有可能结果
写成集合形式;
{1,2,3,4,5,6}
如:包含两个样本点的样本空间
{H, T}
它既可以作为抛掷硬币出现正面或出现反面的模 型,也可以作为产品检验中合格与不合格的模型, 又能用于排队现象中有人排队与无人排队的模型 …………
⑵样本空间的元素是由试验的目的所确定的.
如:将一枚硬币连续抛掷两次,观察正面H、反面 T出现的情况. 则样本空间为:
第一章 随机事件与概率
1.2 随机事件
1.2节需要弄清楚下述问题:
1、基本事件、样本空间的概念,并举例说明? 2、随机事件的概念,并举例说明? 3、事件发生的含义是什么?必然事件与不可能事件的概念,
并举例说明?
4、事件的包含关系是指?并举例说明? 5、事件的相等关系是指?并举例说明?
6、事件的和(并)概念,并举例说明? 7、事件的积(交)的概念,并举例说明?
⑵由于必然事件在每一次试验中都发生,所以对
任一随机事件 A ,都有 A .
如:抛两颗骰子, A “两颗骰子点数之和为奇数”, B “两颗骰子的点数为一奇一偶“,请思考A与
B等吗?
事件 A的发生必然导致 B 的发生,而且B 的发 生必然导致 A 的发生,所以 A B
事件的相等:若事件 A 包含事件 B,同时事件 B 也 包含事件 A . 即:A B 且 A B ,则称事件 A 与事件 B 相等,或称 A 与 B 等价,记为 A B.
事件发生:当事件A所包含的基本事件或样本点有一个 出现,就说事件A发生了;否则就说事件A 没发生.
必然事件:在每次试验中,一定出现的事件称为必 然事件,记为
不可能事件:在每次试验中,一定不出现的事件称
为不可能事件,记为
注:必然事件和不可能事件是每次试验之前都可以 准确预言的,其结果不是随机事件. 但为了讨 论问题的方便,我们把它们看成是特殊的随机 事件,作为随机事件的两个极端情况.
基本事件:在试验 E 中,每一种可能结果称为基本 事件,或称为样本点. 常用字母 表示.
样本空间:所有基本事件(或样本点)组成的集合 称为试验 E 的样本空间,记为 .
例1:写出下列随机试验的样本空间
抛一枚硬币,观察正面H、反面T出现的情况. 则样本空间为:
1 {H,T}
将一枚硬币连续抛掷三次,观察正面H、反面T出 现的情况. 则样本空间为:
事实上这就是这次随 机试验的样本空间
2、观察这一次可能出现的结果,并把这一次可能结果
写成集合形式;
这些可能结果就是这次
{1},{2},{3},{4},{5},{6} 随机试验的基本事件
3、观察这一次出现的所有可能的偶数点结果,并把 此结果写成集合形式.
{2,4,6}
这就是这次随机试验的随机事件,随机事 件还如:{1,4,5} {2,5} 等.
{HH , HT ,TH,TT}
第1次 第2次
HH
H
HT
H
TH
T
H
在每次试验中必
T
有一个样本点出
H
现且仅有一个样 本点出现 .
TT
T
T
随机事件:在随机试验中,有可能发生也有可能不发 生的结果,称之为随机事件,简称为事件, 常用大写字母 A, B,C …表示.
注:随机事件实际上是样本空间的一个子集,即 是由样本点所构成的集合.
A B A发生或B发生 A, B中至少有一个发生
维恩图表示:
AB
注: n 个事件 A1, A2 ,, An的和,记为: n
A1 A2 An Ak
k 1
3、事件的积(交)
如:抛一颗骰子, A பைடு நூலகம்“出现点数不超过3”, B “出现偶数点“,C=“出现2点”,请思考:
C与A、B关系?
C AB
事件是一个集合,因而事件间的关系与事件的 运算自然按照集合论中集合之间的关系和集合 运算来处理. 根据“事件发生”的含义,下面给 出事件的关系和运算在概率论中的提法.
设试验E的样本空间为 ,而 A, B, A1, A2,, An 分别为 的子集.
1、事件的包含与相等
如:抛一颗骰子,事件 A “出现4点”B, ”出现偶
事件的积(交):事件 A与事件 B 同时发生,称为事件 A与事件 B 的积,也称为事件 A与事件 B 的交,记 作 A B 或 AB ,即:
2 {HHH , HHT , HTT , HTH ,THH,TTH,THT ,TTT}
记录电话交换台一分钟内接到的呼唤次数. 则样本空间为:
3 {0,1, 2, 3,}
在一批灯泡中任意抽取一只,测试它的寿命. 则样本空间为:
4 {t t 0}
注:⑴建立样本空间,事实上就是建立随机现象的数 学模型. 因此一个样本空间可以概括许多内容 大不相同的实际问题.
即: A B
AB 且 AB
维恩图表示:
A
B
2、事件的和(并) 如:抛一颗骰子,事件
A {1,2,4} B {2,4,6} C {1,2,4,6}
请思考:C与A、B的关系?
C AB AB
事件的和( 并 ):事件A 与事件B 中至少有一个发生,称 为事件 A 与事件 B 的和,也称为事件 A 与事件 B 的 并,记作 A B 或 A B ,即:
数点”,请思考:
1、事件 A 发生会导致事件B 的发生吗? 会 2、事件 B 发生会导致事件 A 的发生吗? 不会
事件的包含关系:若事件 A 发生必然导致事件 B 发 生,则称事件 B 包含事件 A,也称事件 A 包含 于事件 B. 记为 A B(或 B A ).
维恩图表示:
B
A
注:⑴事件 A 是事件 B 的子事件即 A B ,换一说 法:如果事件 B 不发生必然导致事件 A 不发生;
例2:将一枚硬币连续抛掷3次,观察正面H、反面T 出现的情况,试写出下列事件:
⑴第一次出现正面H;
A1 {HHH , HHT , HTT , HTH}
⑵出现两次正面H;
A2 {HHT , HTH ,THH}
⑶三次出现同一面T;
A3 {TTT}
⑷四次出现反面T.
A4
二、事件间的关系及运算
相关文档
最新文档