概率论第一章4节

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《概率论》课程教学大纲

《概率论》课程教学大纲

《概率论》课程教学大纲二、课程教学目标概率论是研究随机现象客观规律并付诸应用的数学学科,是本科各专业的一门重要基础理论课。

该课程的教学目标是通过本课程的学习,使学生初步掌握处理随机现象的基础理论和基本方法,训练学生严密的科学思维及分析问题、解决问题的能力,为学生学习后续课打下良好的基础。

具体目标如下:1学生获得概率论与数理统计的基本知识和基本运算技能;2学生在运用数学方法分析和解决问题的能力方面得到进一步的培养和训练;3为学习有关专业课程和扩大数学知识提供必要的数学基础。

三、教学学时分配第一章概率论的基本概念(12学时)(一)教学要求1.理解随机事件及样本空间的概念,掌握随机事件间的关系及运算。

2.了解概率的统计定义及公理化定义。

掌握概率的基本性质,会应用这些性质进行概率计算。

3.理解古典概率的定义,会计算古典概率。

4.理解条件概率的概念,掌握乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式。

会用这些公式进行概率计算。

5.理解事件的独立性概念,掌握用事件独立性进行概率计算,理解独立重复试验的概念,掌握计算有关事件概率的方法。

(二)教学重点与难点教学重点:掌握古典概型中某事件发生的概率计算方法、条件概率公式、全概率公式、贝叶斯公式。

教学难点:全概率公式、贝叶斯公式及应用。

(三)教学内容第一节随机试验、样本空间、随机事件(拟用MoOC)1.确定性现象和随机现象的概念,随机试验的概念和特点。

2.样本空间、样本点、随机事件等概念。

3.事件间的关系及运算。

第二节频率与概率(拟用MoOC)1.频率的定义、基本性质及计算。

2.概率的公理化定义及概率的性质。

第三节古典概型(拟用MOOO1.等可能概型(古典概型)的定义,放回抽样和不放回抽样的概念。

2.等可能概型中事件概率的计算公式及其应用。

第四节条件概率(拟用MOOO1.条件概率的定义、性质及其计算。

2.乘法原理及其在计算概率中的应用。

3.全概率公式和贝叶斯公式及其应用。

第五节独立性(拟用MOOC)1.事件相互独立的定义、性质及在实际中的应用计算。

《概率论与数理统计》1.4条件概率

《概率论与数理统计》1.4条件概率

P( A B) P( AB) 1 个基本事件 P(B) 15
掷两颗骰子,观察出现的点数,设 x1 , x2分别表示第
一颗、第二颗骰子的点数,且设:
A ( x1, x2 ) x1 x2 10 B ( x1, x2 ) x1 x2
二. 乘法原理
由条件概率的定义:P( A
|
B)
P( AB) P(B)
若已知 P(B),P(A|B)时,可以反求P(AB).即有:
定理1:设 P(B)> 0 或 P(A)> 0,则:
P( AB) P(B)P( A B) P( A)P(B A)
注 乘法原理可推广到多个事件的积事件的情形:
(1) P(ABC) P( A) P(B A) P(C AB)
其中: P(AB) > 0
方法1: 在样本空间S中计算P(B),P(AB)
然后依 P ( A B ) 公式计算
AB { (6, 4) } P( AB) 1 ,
又 : P( A) 3 , 36
P(B) 15 36
从而: P(B A) P( AB) 1 P( A) 3
36Βιβλιοθήκη 样本空间S有36 个方基法本2: 事在件缩;减 A的中样有本3空个间基本S A 事和件S;B B中中计有算15
求: 该地区由疑似病人转为非典病人的概率. 解: 设 事件A: {非典病人},事件B: {疑似病人}
(1) 若求 P(A), 则此时 S {1, 2, ,10000}
显然:P( A) 10 0.1% (千分之一) 10000
这是没有附加条件的概率 (无条件概率)
(2)该地区由疑似病人转为非典病人的概率为:p
P( AB) ,(P( A) 0)
P( A)

概率论与数理统计总结

概率论与数理统计总结

第一章随机事件与概率第一节随机事件及其运算1、随机现象:在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象2、样本空间:随机现象的一切可能基本结果组成的集合,记为Ω={ω},其中ω表示基本结果,又称为样本点。

3、随机事件:随机现象的某些样本点组成的集合常用大写字母A、B、C等表示,Ω表示必然事件,∅表示不可能事件.4、随机变量:用来表示随机现象结果的变量,常用大写字母X、Y、Z等表示。

5、时间的表示有多种:(1)用集合表示,这是最基本形式(2)用准确的语言表示(3)用等号或不等号把随机变量于某些实属联结起来表示6、事件的关系(1)包含关系:如果属于A的样本点必属于事件B,即事件 A 发生必然导致事件B发生,则称A被包含于B,记为A⊂B;(2)相等关系:若A⊂B且B⊃A,则称事件A与事件B相等,记为A=B。

(3)互不相容:如果A∩B=∅,即A与B不能同时发生,则称A与B互不相容7、事件运算(1)事件A与B的并:事件A与事件B至少有一个发生,记为 A∪B。

(2)事件A与B的交:事件A与事件B同时发生,记为A∩ B或AB。

(3)事件A对B的差:事件A发生而事件B不发生,记为 A-B。

用交并补可以表示为。

(4)对立事件:事件A的对立事件(逆事件),即“A不发生”,记为.对立事件的性质:。

8、事件运算性质:设A,B,C为事件,则有(1)交换律:A∪B=B∪A,AB=BA(2)结合律:A∪(B∪C)=(A∪B)∪C=A∪B∪C A(BC)=(AB)C=ABC(3)分配律:A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C)、A(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C)= AB∪AC(4)棣莫弗公式(对偶法则):9、事件域:含有必然事件Ω,并关于对立运算和可列并运算都封闭的事件类ξ称为事件域,又称为σ代数。

具体说,事件域ξ满足:(1)Ω∈ξ;(2)若A∈ξ,则对立事件∈ξ;(3)若A n∈ξ,n=1,2,···,则可列并ξ。

概率论知识点总结

概率论知识点总结

概率论知识点总结概率论知识点总结「篇一」概率,现实生活中存在着大量的随机事件,而概率正是研究随机事件的一门学科,教学中,首先以一个学生喜闻乐见的摸球游戏为背景,通过试验与分析,使学生体验有些事件的发生是必然的、有些是不确定的、有些是不可能的,引出必然发生的事件、随机事件、不可能发生的事件,然后,通过对不同事件的分析判断,让学生进一步理解必然发生的事件、随机事件、不可能发生的事件的特点,结合具体问题情境,引领学生设计提出必然发生的事件、随机事件、不可能发生的事件,具有相当的开放度,鼓励学生的逆向思维与创新思维,在一定程度上满足了不同层次学生的学习需要。

其次,做游戏是学习数学最好的方法之一,根据课的内容的特点,教师设计了转盘游戏,力求引领学生在游戏中形成新认识,学习新概念,获得新知识,充分调动了学生学习数学的积极性,体现了学生学习的自主性,在游戏中参与数学活动,在游戏中分析、归纳、合作、思考,领悟数学道理,在快乐轻松的学习氛围中,显性目标和隐性目标自然达成,在一定程度上,开创了一个崭新的数学课堂教学模式。

再次,我们教师在上课的时候要理解频率和概率的关系,教材中概率的概念是通过频率建立的,即频率的稳定值及概率,也就是用频率值估计概率的大小。

通过实验,让学生经历“猜测结果一进行实验一分析实验结果”的过程,建立概率的含义。

要建立学生正确的概率含义,必须让他们亲自经历对随机现象的探索过程,引导他们亲自动手实验收集实验数据,分析实验结果,并将所得结果与自己的猜测进行比较,真正树立正确的概率含义。

第四,我们努力让学生在具体情景中体会概率的意义。

由于初中学生的知识水平和理解能力,初中阶段概率教学的基本原则是:从学生熟悉的生活实例出发,创设情境,贴近生活现实的问题情境,不仅易于激发学生的求知欲与探索热情,而且会促进他们面对要解决的问题大胆猜想,主动试验,收集数据,分析结果,为寻求问题解决主动与他人交流合作,在知识的主动建构过程中,促进了教学目标的有效达成,更重要的是,主动参与数学活动的经历会使他们终身受益,在具体情境中体验概率的意义。

概率论与数理统计教案(48课时)

概率论与数理统计教案(48课时)

概率论与数理统计教案(48课时)第一章随机事件及其概率本章的教学目标及基本要求(1)理解随机试验、样本空间、随机事件的概念;(2)掌握随机事件之间的关系与运算,;(3)掌握概率的基本性质以及简单的古典概率计算;学会几何概率的计算;(4)理解事件频率的概念,了解随机现象的统计规律性以及概率的统计定义。

了解概率的公理化定义。

(5)理解条件概率、全概率公式、Bayes公式及其意义。

理解事件的独立性。

本章的教学内容及学时分配第一节随机事件及事件之间的关系第二节频率与概率2学时第三节等可能概型(古典概型)2学时第四节条件概率第五节 事件的独立性2学时三.本章教学内容的重点和难点1)随机事件及随机事件之间的关系;2)古典概型及概率计算;3)概率的性质;5)独立性、n 重伯努利试验和伯努利定理四.教学过程中应注意的问题1)使学生能正确地描述随机试验的样本空间和各种随机事件;2)注意让学生理解事件4uB,AuB 、AcB,4-B,4B = ®,A... 的具体含义,理解事件的互斥关系;根定律;4)条件概率, 全概率公式和Bayes 公式 3) 让学生掌握事件之间的运算法则和德莫4)古典概率计算中,为了计算样本点总数和1)事件的有利场合数,经常要用到排列和组合,复习排列、组合原理;2)讲清楚抽样的两种方式有放回和无放回;思考题和习题思考题:1.集合的并运算和差运算-是否存在消去律?2.怎样理解互斥事件和逆事件?3.古典概率的计算与几何概率的计算有哪些不同点?哪些相同点?习题:第二章随机变量及其分布本章的教学目标及基本要求(1)理解随机变量的概念,理解随机变量分布函数的概念及性质,理解离散型和连续型随机变量的概率分布及其性质,会运用概率分布计算各种随机事件的概率;(2)熟记两点分布、二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布的分布律或密度函数及性质;二.本章的教学内容及学时分配第一节随机变量第二节第二节离散型随机变量及其分布离散随机变量及分布律、分布律的特征第三节常用的离散型随机变量常见分布(0-1分布、二项分布、泊松分布)2学时第四节随机变量的分布函数分布函数的定义和基本性质,公式第五节连续型随机变量及其分布连续随机变量及密度函数、密度函数的性质2学时第六节常用的连续型随机变量常见分布(均匀分布、指数分布、正态分布)及概率计算2学时三.本章教学内容的重点和难点a)随机变量的定义、分布函数及性质;b)离散型、连续型随机变量及其分布律或密度函数,如何用分布律或密度函数求任何事件的概率;C)六个常见分布(二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布);四.教学过程中应注意的问题a)注意分布函数F(x) P{X x}的特殊值及左连续性概念的理解;b)构成离散随机变量X的分布律的条件,它与分布函数F(x)之间的关系;c)构成连续随机变量X的密度函数的条件,它与分布函数F(x)之间的关系;d)连续型随机变量的分布函数F(x)关于x处处连续,且P(X x) 0,其中x为任意实数,同时说明了P(A) 0不能推导A 。

概率论整理

概率论整理

第一章概率论的基本概念 第一节随机试验一、随机试验E1.试验可以在相同的条件下重复进行; 2.试验的可能结果不止一个,并且能事先 明确试验的所有可能结果;3.进行试验之前不能确定哪一个结果会出现。

说明:随机试验简称为试验,随机试验通常用E 来表示.实例:“抛掷一枚硬币,观察字面,花面出现的情况”.分析:1) 试验可以在相同的条件下重复地进行;2) 试验的所有可能结果:正面、反面;3) 进行一次试验之前不能确定哪个结果会出现故为随机试验同理可知下列试验都为随机试验:掷骰子观察点数;一批产品任选三件其正品与次品数;某地平均气温等第二节随样本空间、随机事件一、 样本空间 样本空间Ω随机试验的所有可能结果组成的集合. 样本空间Ω 中的元素,即E 的每个结果,称为样本点.样本点一般用ω表示,可记为Ω = { ω } 例:说明1. 同一试验, 若试验目的不同,则对应的样 本空间也不同.例如对于同一试验: “将一枚硬币抛掷2次”. 若观察正面H 、反面T 出现的情况,则样本空间为S = {HH , HT , TH , TT }.若观察正面出现的次数, 则样本空间为S={0,1,2,3}2. 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.例如只包含两个样本点的样本空间S = {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等.例:1. 同时掷三颗骰子,记录三颗骰子之和. S = {3, 4, 5,……, 18}.2. 生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数S = {10 , 11 , 12 ,……}. 二、 随机事件随机试验E 的样本空间Ω的子集称为E 的随机事件,简称事件。

例如,随机试验“抛骰子观察点数”的样本空间是S={1,2,3,4,5,6}对于“骰子的点数是偶数点”,它是一个事件,即{2,4,6},显然,它是样本空间的一个子集。

概率论知识点总结

概率论知识点总结

概率论知识点总结第一章 随机事件及其概率第一节 基本概念随机实验:将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用 E 表示。

随机事件:在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随机事件,简称为事件。

不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。

必然事件:在试验中必然出现的事情,记为Ω。

样本点:随机试验的每个基本结果称为样本点,记作ω.样本空间:所有样本点组成的集合称为样本空间. 样本空间用Ω表示.一个随机事件就是样本空间的一个子集。

基本事件—单点集,复合事件—多点集 一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。

事件的关系与运算(就是集合的关系和运算)包含关系:若事件 A 发生必然导致事件B 发生,则称B 包含A ,记为A B ⊇或B A ⊆。

相等关系:若A B ⊇且B A ⊆,则称事件A 与事件B 相等,记为A =B 。

事件的和:“事件A 与事件B 至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件A 与事件B 的和事件。

记为 A∪B 。

事件的积:称事件“事件A 与事件B 都发生”为A 与B 的积事件,记为A∩ B 或AB 。

事件的差:称事件“事件A 发生而事件B 不发生”为事件A 与事件B 的差事件,记为 A -B 。

用交并补可以表示为B A BA =-。

互斥事件:如果A ,B 两事件不能同时发生,即AB =Φ,则称事件A 与事件B 是互不相容事件或互斥事件。

互斥时B A ⋃可记为A +B 。

对立事件:称事件“A 不发生”为事件A 的对立事件(逆事件),记为A 。

对立事件的性质:Ω=⋃Φ=⋂B A B A ,。

事件运算律:设A ,B ,C 为事件,则有 (1)交换律:A ∪B=B ∪A ,AB=BA(2)结合律:A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC(3)分配律:A ∪(B∩C)=(A ∪B)∩(A ∪C) A(B ∪C)=(A∩B)∪(A∩C)= AB ∪AC (4)对偶律(摩根律):B A B A ⋂=⋃ B A B A ⋃=⋂ 第二节 事件的概率 概率的公理化体系: (1)非负性:P(A)≥0; (2)规范性:P(Ω)=1(3)可数可加性: ⋃⋃⋃⋃n A A A 21两两不相容时 概率的性质: (1)P(Φ)=0(2)有限可加性:n A A A ⋃⋃⋃ 21两两不相容时当AB=Φ时P(A ∪B)=P(A)+P(B) (3))(1)(A P A P -= (4)P(A -B)=P(A)-P(AB)(5)P (A ∪B )=P(A)+P(B)-P(AB) 第三节 古典概率模型1、设试验E 是古典概型, 其样本空间Ω由n 个样本点组成,事件A 由k 个样本点组成.则定义事件A 的概率为nk A P =)( 2、几何概率:设事件A 是Ω的某个区域,它的面积为 μ(A),则向区域Ω上随机投掷一点,该点落在区域 A 的概率为)()()(Ω=μμA A P 假如样本空间Ω可用一线段,或空间中某个区域表示,则事件A 的概率仍可用上式确定,只不过把μ理解为长度或体积即可. 第四节 条件概率条件概率:在事件B 发生的条件下,事件A 发生的概率称为条件概率,记作 P(A|B). 乘法公式:P(AB)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)全概率公式:设n A A A ,,,21 是一个完备事件组,则P(B)=∑P(i A )P(B|i A ) 贝叶斯公式:设n A A A ,,,21 是一个完备事件组,则 第五节 事件的独立性两个事件的相互独立:若两事件A 、B 满足P(AB)= P(A) P(B),则称A 、B 独立,或称A 、B 相互独立. 三个事件的相互独立:对于三个事件A 、B 、C ,若P(AB)= P(A) P(B),P(AC)= P(A)P(C),P(BC)= P(B) P(C),P(ABC)= P(A) P(B)P(C),则称A 、B 、C 相互独立三个事件的两两独立:对于三个事件A 、B 、C ,若P(AB)= P(A) P(B),P(AC)= P(A)P(C),P(BC)= P(B) P(C),则称A 、B 、C 两两独立独立的性质:若A 与B 相互独立,则A 与B ,A 与B ,A 与B 均相互独立总结:1.条件概率是概率论中的重要概念,其与独立性有密切的关系,在不具有独立性的场合,它将扮演主要的角色。

概率论初步知识介绍

概率论初步知识介绍
肯塔基电力公司(KP&P)进度树形图 (2,6)
(2,7)
(2,8) (3,6)
(3,7)
(3,8) (4,6)
(4,7)
(4,8)
2.组合计数法则
▪阶乘
n!=n(n-1)(n-1)…3·2·1
▪排列
从n个不同对象中抽取r个(r<n)进行有序放置称为排列。
若n=r叫全排列。
P
r n
=n(n-1)···(n-r+1)
完成结果 投资成功 投资失败 合计
咨询意见 可以投资 不宜投资
154次 38次
2次
156次
6次
44次
合计
192次
8次
7、事件逆
样本空间S与事件A之差,即S-A这一事件称为A的逆事件、
对立事件或互补事件。记作 A。
8、互斥事件
如果两个事件A与B不可能同时发生,则称A与B互不相容 事件,或称为互斥事件,记作AB=Φ。
在我们的生活中会面临许多不确定性的决策问题
❖ 1、如果提高产品价格,则销售下降的“机会”有多少? ❖ 2、某种新的装配方法会有多大的“可能性”提高生产率? ❖ 3、某项工程按期完成的“可能”有多大? ❖ 4、新投资赢利的机率有多大?
工期超过十个月的概率是多少?
一、概率的加法定理
2、相容事件的加法定理
如果事件A、B同时出现,则事件A和事件B称为联合事件,记 为AB。两个相容事件A与B之和的概率为: P(A∪B)=P(A)+P(B)—P(AB) [例] 投资房地产赚钱的概率是0.7,投资电脑软件业的成功率 是0.8,同时投资的成功率是0.6,问投资二者中至少一种赚 钱的概率为多少? 解:P(A∪B)=P(A)+P(B)—P(AB)=0.7+0.8-0.6=0.9
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第一章 概率论的基本概念
n个事件的相互独立性
§4 独立性
设 A1, A2, , An 为n 个随机事件,如果下列 等式成立:
1 i j n P Ai A j P Ai P A j P A A A P A P A P A 1 i j k n i j k i j k P Ai1 Ai2 Aim P Ai1 P Ai2 P( Ain ) 1 i1 i 2 i m n P A1 A2 An P A1 P A2 P An
可知必然事件S 与任意事件 A 相互独立; 由 可知不可能事件Φ与任意随机事件A相互独立.
6
P AB P A PB
§4 独立性
第一章 概率论的基本概念
3)若随机事件 A 与 B 相互独立,则
§4 独立性
A 与 B、A 与 B 、A 与 B
也相互独立. 解:为方便起见,只证 A 与 B 相互独立即可 由于
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第一章 概率论的基本概念 相互独立事件至少发生其一的概率的计算
§4 独立性
若 A1 , A2 , An
是相互独立的事件,则
P( A1 A2 An ) 1 P( A1 A2 An ) 1 P( A1 ) P( A2 ) P( An )
特别地,如果
P( A) P(B) P( A)P(B)
0.7 0.8 0.7 0.8 0.94
另解
P( A B) 1 P( A B) 1 P( AB) 1 P( A) P( B) 0.94
12
第一章 概率论的基本概念
例 3(不独立事件的例子)
§4 独立性
5)互不相容与相互独立不能同时成立。 设事件 A 与 B 满足: P APB 0
§4 独立性
若事件 A 与 B 相互独立,则 AB≠Φ; 若 AB =Φ,则事件 A 与 B 不相互独立.
证明:
由于事件A与 B 相互独立,故
P AB P APB 0
所以,AB
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解:设B={密码能够被破译}
,i 1,2,3. Ai 第i个人破译密码
则:
PB P A1 A2 A3 1 PA1 A2 A3 1 PA1 PA2 PA3
234 3 1 345 5
27
思考
• 甲、乙两人进行乒乓球比赛,每局甲胜的概 率为 p, p 1/ 2.问对甲而言,采用三局二胜制 有利,还是采用五局三胜制有利. 设各局胜负 相对独立.
第一章 概率论的基本概念
1 P ABC 4
§4 独立性
由此可见
P AB P APB PBC PB PC P AC P APC
但是
1 1 P ABC P APB PC 4 8
这表明,A、B、C这三个事件是两两独立的,但 不是相互独立的.
p( A1 ) p( A2 )
则有
p( An ) p
n P Ai 1 1 p n i 1
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第一章 概率论的基本概念


§4 独立性
假设独立重复地做n次某一试验E, A是某一随机 事件, Ai 表示第i次试验中A出现, 则前n次试验中 A至少出现一次的概率为
A A1 A2 A3 A4 .
L
1
2
3
4
R
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第一章 概率论的基本概念
§4 独立性
由和事件的概率公式及 A1, A2, A3, A4的相互独 立性,得到
P( A) P( A1 A2 A3 A4 ) P( A1 A2 ) P( A3 A4 ) P( A1 A2 A3 A4 )
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第一章 概率论的基本概念
事件独立性的定义 设 A、B 是两个随机事件,如果
§4 独立性
P AB P A PB
则称 A 与 B 是相互独立的随机事件.
事件独立性的性质:
1)如果事件A 与 B 相互独立,而且 P A 0
则 P B A P B P( AB) P( A) P ( B )
2 n 3 n n n n 0 n
1 n
2 1 n
n
个等式.
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第一章 概率论的基本概念
独立随机事件的性质
如果 A1, A2,
§4 独立性
, An 这 n 个随机事件相互独立.
则 Ai1,
, Aim, Aim1,
, Ain 这n 个随机事件也相互独立.
其中i1, i2, , in 是1, 2, , n 的一个排列.
2
3 返回主目录
第一章 概率论的基本概念


§4 独立性
由例 1,可知 P(B) P(B A) 这表明,事件 A 是否发生对事件 B 是否发生在概 率上是没有影响的,即事件 A 与 B 呈现出某种独 立性.事实上,由于是有放回摸球,因此在第二 次取球时,袋中球的总数未变,并且袋中的黑球 与白球的比例也未变,这样,在第二次摸出白球 的概率自然也未改变. 由此,我们引出事件独立性的概念.
第一章 概率论的基本概念
由于AB =Φ,所以
§4 独立性
P AB P 0
但是,由题设
P APB 0
所以, P AB P APB
这表明,事件 A 与 B 不相互独立.
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第一章 概率论的基本概念
§4 独立性
注意:在实际应用中,对于事件的独立性,我 们往往不是根据定义来判断,而是根据实际意 义来加以判断的。具体的说,题目一般把独立 性作为条件告诉我们,要求直接应用定义中的 公式进行计算。(例如甲、乙向同一目标射击, 有放回的摸球等等,但是不放回摸球不独立.)
得:PB P AB P A B

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第一章 概率论的基本概念
§4 独立性
bb 1 ab b a ba b 1 a ba b 1 a b
P AB 而,PB A P A
b 1 a b 1
袋中装有 4 个外形相同的球,其中三个球分别涂有 红、白、黑色,另一个球涂有红、白、黑三种颜 色.现从袋中任意取出一球,令: A={ 取出的球涂有红色 } B={ 取出的球涂有白色 } C={ 取出的球涂有黑色 } 则: 1 P A PB PC 2 1 P AB PBC P AC 18 返回主目录 4






则称 A1, A2, , An 这 n 个随机事件相互独立.
20 返回主目录
第一章 概率论的基本概念
Hale Waihona Puke 说 明在上面的公式中,
§4 独立性
2 3 第一行有 Cn 个等式,第二行有 Cn 个等式, ,最后 n 一行共有 Cn 个等式 因此共有
C C C 2 C C
PA B PB AB
注意到 AB B,由概率的可减性,得
PA B PB P AB
PB P APB 事件 A与 B的独立性 1 P A PB P A PB

所以,事件A 与 B相互独立.
7 返回主目录
• 4)设两个事件A和B的概率都大于0且小于1,则 下面四个等式等价,即其中任何一个成立,另外 三个也成立:
5 返回主目录
第一章 概率论的基本概念
证明: 由于事件 A 与 B 相互独立,故
P AB P APB P B 因此, PB A P A P A
2)必然事件S与任意随机事件A相互独立; 不可能事件Φ与任意随机事件A相互独立. 证明:由 PSA P A 1 P A PS P A
则称A、B、C是相互独立的随机事件.
16 返回主目录
第一章 概率论的基本概念


§4 独立性
在三个事件独立性的定义中,四个等式是缺一不 可的.即:前三个等式的成立不能推出第四个等 式的成立;反之,最后一个等式的成立也推不出 前三个等式的成立.
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第一章 概率论的基本概念
例 4
§4 独立性
第一章 概率论的基本概念
§4 独 立 性
目录索引
• 独 立 性
§4 独立性
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第一章 概率论的基本概念
例 1
§4 独立性
袋中有 a 只黑球,b 只白球.每次从中取出一球, 取后放回.令: A={ 第一次取出白球 }, B={ 第二次取出白球 }, 则
b P A ab 2 b P AB 2 a b
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第一章 概率论的基本概念
三个事件的独立性 设A、B、C是三个随机事件,如果
§4 独立性
P AB P APB PBC PB PC P AC P APC P ABC P APB PC
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例 2(独立事件的例子) • 甲、乙二人各投篮一次,设甲投中的概率为0.7, 乙投中的概率为0.8,求甲乙二人至少有一人投中 的概率。 解 记A=“甲投中”,B=“乙投中”,显然A与B A B 相互独立, 表示至少有一人投中,则:
P( A B) P( A) P( B) P( AB)
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bb 1 a b a b 1 b ab
第一章 概率论的基本概念
因此
PB A PB
§4 独立性
这表明,事件 A 与事件 B 不相互独立.事实上, 由于是不放回摸球,因此在第二次取球时,袋中球 的总数变化了,并且袋中的黑球与白球的比例也发 生变化了,这样,在第二次摸出白球的概率自然也 应发生变化.或者说,第一次的摸球结果对第二次 摸球肯定是有影响的.
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