概率论课件 概率1-1
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概率论的基本知识PPT课件

次
• (N ∞)],其分布曲线都相同。
• ●由此可见,虽然各小球在与任一钉子碰撞 后向左还是向右运动都是随机的,由很多偶 然因素决定,但最终大量小球的总体在各槽 内的分布却有一定的分布规律,这种规律由 统计相关性所决定
第2页/共19页
§2.2.2 等概率性与概率的基本性质
• (一)概率的定义
• ●在一定条件下,如果某一现象或某一事件 可能发生也可能不发生,我们就称这样的事 件为随机事件。
• ●为了对连续变量的概率分布了解得更清楚,
第12页/共19页
子弹沿靶板的分布实验
图是直角坐标示靶板上 的分布 把靶平面划分出很多宽 为x的窄条 x的宽度比黑点的大小 要大得多。
●数出在x到x+Δx范围 窄条的黑点数ΔN,
把它除以靶板上总的黑
点数N
• 则其百分比就是黑点处于x 到x+Δx范围内
这一窄条的概率。 第13页/共19页
• ●在曲线中x到x+dx微小线段下的面积则表示黑点处于x到x+dx范围内的概 率,故有黑点位置处于x1到x2范围内的概率
x2 x1
f (x)dx
●上式中已把积公区域扩展为无穷大
f (x)dx 1
第15页/共19页
●类似地可把靶板沿y方向划分为若干宽为y
的窄条, 数出每一窄条中的黑点数,
求出 f ( y )=N /N y
第5页/共19页
• ●把一个骰子连续掷两次,若骰子是刚性的,掷第二次出现的概率与第一次 掷过否,第一次出现的哪一面向上都无关,
• 我们就说连续两次掷骰子是统计独立的。 • ●若骰子是刚性的,且每一面向上的概率都是(1/6),连续掷两次出现的花
样为11,12,……65,66共36种。 • 显然这36种花样也是等概率的,故连续掷两次均出现 “1”的概率是
• (N ∞)],其分布曲线都相同。
• ●由此可见,虽然各小球在与任一钉子碰撞 后向左还是向右运动都是随机的,由很多偶 然因素决定,但最终大量小球的总体在各槽 内的分布却有一定的分布规律,这种规律由 统计相关性所决定
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§2.2.2 等概率性与概率的基本性质
• (一)概率的定义
• ●在一定条件下,如果某一现象或某一事件 可能发生也可能不发生,我们就称这样的事 件为随机事件。
• ●为了对连续变量的概率分布了解得更清楚,
第12页/共19页
子弹沿靶板的分布实验
图是直角坐标示靶板上 的分布 把靶平面划分出很多宽 为x的窄条 x的宽度比黑点的大小 要大得多。
●数出在x到x+Δx范围 窄条的黑点数ΔN,
把它除以靶板上总的黑
点数N
• 则其百分比就是黑点处于x 到x+Δx范围内
这一窄条的概率。 第13页/共19页
• ●在曲线中x到x+dx微小线段下的面积则表示黑点处于x到x+dx范围内的概 率,故有黑点位置处于x1到x2范围内的概率
x2 x1
f (x)dx
●上式中已把积公区域扩展为无穷大
f (x)dx 1
第15页/共19页
●类似地可把靶板沿y方向划分为若干宽为y
的窄条, 数出每一窄条中的黑点数,
求出 f ( y )=N /N y
第5页/共19页
• ●把一个骰子连续掷两次,若骰子是刚性的,掷第二次出现的概率与第一次 掷过否,第一次出现的哪一面向上都无关,
• 我们就说连续两次掷骰子是统计独立的。 • ●若骰子是刚性的,且每一面向上的概率都是(1/6),连续掷两次出现的花
样为11,12,……65,66共36种。 • 显然这36种花样也是等概率的,故连续掷两次均出现 “1”的概率是
概率论与数理统计 习题课1-1

7 12
P( A B C ) =
事件的关系 互斥: 互斥:AB = φ 对立事件, 对立事件,样本空间的划分
P ( B A) = P ( B )
n个事件两两互斥,就称这n个事件互斥 个事件两两互斥,就称这n
独立
P ( A B ) = P ( A)
P ( AB ) = P ( A) P ( B )
n个事件独立的要求很高
3 1 1 2 4未中, 3 或者1、、未中, 伤 L因此总的概率为 C 4 6 2 3
3 4
1 3 1 1 ∴ P ( A) = 1 − P ( A ) = 1 − − C 4 6 6 2
4
3
1 n k k
条件概率
乘法公式
全概公式和贝叶斯公式
n个独立事件至少发生其一的概率
伯努利概型
在n重伯努利试验中,事件A恰好发生k次的概率 重伯努利试验中,事件A恰好发生k
k Pn (k ) = Cn p k q n − k , k = 0,1,2, L , n
1. B
掷两颗骰子,已知两颗骰子的点数之和为7 2. 掷两颗骰子,已知两颗骰子的点数之和为7,求其中 一颗为1的概率。 一颗为1的概率。 解:
3. 某人忘记了电话号码的最后一个数字,因此他随意地拨号, 某人忘记了电话号码的最后一个数字,因此他随意地拨号, 求他拨号不超过3次而接通电话的概率; (1)求他拨号不超过3次而接通电话的概率; 若已知最后一个数字是奇数,那么此概率是多少? (2)若已知最后一个数字是奇数,那么此概率是多少?
解:设A = {第 i 次拨号拨对 }, i = 1,2,3 i
1 3
表示施放4枚深水炸弹击沉潜水艇的事件 解 设A表示施放 枚深水炸弹击沉潜水艇的事件,则 表示施放 枚深水炸弹击沉潜水艇的事件,
P( A B C ) =
事件的关系 互斥: 互斥:AB = φ 对立事件, 对立事件,样本空间的划分
P ( B A) = P ( B )
n个事件两两互斥,就称这n个事件互斥 个事件两两互斥,就称这n
独立
P ( A B ) = P ( A)
P ( AB ) = P ( A) P ( B )
n个事件独立的要求很高
3 1 1 2 4未中, 3 或者1、、未中, 伤 L因此总的概率为 C 4 6 2 3
3 4
1 3 1 1 ∴ P ( A) = 1 − P ( A ) = 1 − − C 4 6 6 2
4
3
1 n k k
条件概率
乘法公式
全概公式和贝叶斯公式
n个独立事件至少发生其一的概率
伯努利概型
在n重伯努利试验中,事件A恰好发生k次的概率 重伯努利试验中,事件A恰好发生k
k Pn (k ) = Cn p k q n − k , k = 0,1,2, L , n
1. B
掷两颗骰子,已知两颗骰子的点数之和为7 2. 掷两颗骰子,已知两颗骰子的点数之和为7,求其中 一颗为1的概率。 一颗为1的概率。 解:
3. 某人忘记了电话号码的最后一个数字,因此他随意地拨号, 某人忘记了电话号码的最后一个数字,因此他随意地拨号, 求他拨号不超过3次而接通电话的概率; (1)求他拨号不超过3次而接通电话的概率; 若已知最后一个数字是奇数,那么此概率是多少? (2)若已知最后一个数字是奇数,那么此概率是多少?
解:设A = {第 i 次拨号拨对 }, i = 1,2,3 i
1 3
表示施放4枚深水炸弹击沉潜水艇的事件 解 设A表示施放 枚深水炸弹击沉潜水艇的事件,则 表示施放 枚深水炸弹击沉潜水艇的事件,
概率之1-1_

第 1次
H
第 2次 H 注:在每次试验 中必有一个样本 点出现且仅有一 个样本点出现.
(H,H):
(H,T): (T,H): (T,T):
H
T T
T
H T
Ch1-1-24
实例2 抛掷一枚骰子,观察出现的点数.
2 {1, 2, 3, 4, 5, 6}.
实例3 从一批产品中,依次任选三件,记录出 现正品与次品的情况.
练习:
写出下列随机试验的样本空间. 1. 同时掷三颗骰子,记录三颗骰子之和. 2. 生产产品直到得到10件正品,记录生产产品 的总件数. 答案:
1. {3, 4, 5, , 18}.
2. {10, 11, 12, }.
Ch1-1-28
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: “将一枚硬币抛掷三次”.
记 N 正品, D 次品.
则 3 { NNN , NND, NDN , DNN , NDD, DDN , DND, DDD }. 以上例子都属于有限样本空间。
Ch1-1-25
实例4 记录某公共汽车站某日
上午某时刻的等车人数.
4 {0, 1, 2,}.
无限样本空间. 实例5 考察某地区 12月份的平
Ch1-1-10
然而德.梅勒争执到:再掷一次骰子,对他来说 最糟糕的事是他将失去他的优势,游戏是平局, 每人都得到相等的30个金币;但如果掷出的是 “5”,他就赢了,并可拿走全部的60个金币。 在下一次掷骰子之前,他实际上已经拥有了30 个金币,他还有50%的机会赢得另外30个金币, 所以,他应分得45个金币。
Ch1-1-13
创立:1713年,雅各布-伯努利的《猜测术》出 版,是概率论成为数学中的一个独立分支的标志。 他建立了第一个极限定理,即伯努利大数定律。
概率论第1讲-PPT精选

9•9+9•9+9•9=243
16 2020/8/1
二, 组合 设有n个不同的元素, 从它们中间任取r 个(0 < r n)构成一组. 这里, 不考虑这r 个元素的次序, 只研究有多少种不同的 取法, 这就是组合问题. 称每一个取得的 组为一个组合. 对于所有不同的组合的 种数, 通常把它记作
n r
一, 排列 从n个不同的元素中, 任意取出r个不同 的元素(0 < r n)按照一定的顺序排成一 列, 这样的一列元素叫做从n个不同元素 中取r个不同元素组成的一种排列. 对于 所有不同排列的种数1
先设0<r<n, 每一种排列由在r个有次序 位置上各放上一个元素所组成. 第一个 位置上的元素有n种不同的取法; 在它取 定之后, 第二个位置上的元素只有n-1种 不同的取法; 前两个元素取定之后, 第三 个位置上的元素只有n-2种不同的取法; 依次类推, 第r个位置上的元素只有nr+1种不同的取法, 因此按乘法原理, 所 求排列种数为
A={e1,e2,...}
21 2020/8/1
集合的元素可以是任意种类的对象: 点, 数, 函数, 事件, 人等等. 例如, (1) 全体自然数组成的集合A, 表示为:
A={1,2,...}; (2)在给定直线上全体点组成的集合; (3)平面上区域D中所有点组成的集合; (4)数轴上所有区间组成的一个集合; (5)定义域为区间(a,b)的所有连续函数; (6)某地区所有学龄前儿童组成的一个集 合.
第一章 预备知识 第一节 排列与组合
3 2020/8/1
乘法原理: 如果一个过程可以分成两个 阶段进行, 第一个阶段有m种不同的做法, 第二个阶段有n种不同的做法, 且第一个 阶段的任一种做法都可以与第二个阶段 的任一种做法配成整个过程的一种做法, 那末整个过程应该有mn种的做法.
16 2020/8/1
二, 组合 设有n个不同的元素, 从它们中间任取r 个(0 < r n)构成一组. 这里, 不考虑这r 个元素的次序, 只研究有多少种不同的 取法, 这就是组合问题. 称每一个取得的 组为一个组合. 对于所有不同的组合的 种数, 通常把它记作
n r
一, 排列 从n个不同的元素中, 任意取出r个不同 的元素(0 < r n)按照一定的顺序排成一 列, 这样的一列元素叫做从n个不同元素 中取r个不同元素组成的一种排列. 对于 所有不同排列的种数1
先设0<r<n, 每一种排列由在r个有次序 位置上各放上一个元素所组成. 第一个 位置上的元素有n种不同的取法; 在它取 定之后, 第二个位置上的元素只有n-1种 不同的取法; 前两个元素取定之后, 第三 个位置上的元素只有n-2种不同的取法; 依次类推, 第r个位置上的元素只有nr+1种不同的取法, 因此按乘法原理, 所 求排列种数为
A={e1,e2,...}
21 2020/8/1
集合的元素可以是任意种类的对象: 点, 数, 函数, 事件, 人等等. 例如, (1) 全体自然数组成的集合A, 表示为:
A={1,2,...}; (2)在给定直线上全体点组成的集合; (3)平面上区域D中所有点组成的集合; (4)数轴上所有区间组成的一个集合; (5)定义域为区间(a,b)的所有连续函数; (6)某地区所有学龄前儿童组成的一个集 合.
第一章 预备知识 第一节 排列与组合
3 2020/8/1
乘法原理: 如果一个过程可以分成两个 阶段进行, 第一个阶段有m种不同的做法, 第二个阶段有n种不同的做法, 且第一个 阶段的任一种做法都可以与第二个阶段 的任一种做法配成整个过程的一种做法, 那末整个过程应该有mn种的做法.
概率1-1 概率论与数理统计

§1.2 样本空间、随机事件
一、样本空间
1.样本空间: 随机试验E的所有可能结果组成的集合. 记为S.
2.样本点: 样本空间S的元素,即E的每个可能结果.
例 写出§1.1节中所列的试验Ei 的样本空间: 试验E1: 抛一枚硬币,观察正面H、反面T出现的情况.
S1={H, T},(H表示出现正面, T表示出现反面)
A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C) . 4. 德.摩根律(对偶原理) : A∪B=A∩B, A∩B=A∪B
n
n
n
n
类似有: Ai Ai ,
Ai Ai
i 1
i 1
i 1
i 1
5. 对必然事件的运算法则:A∪S=S, A∩S=A
6.对不可能事件的运算法则:A∪Φ=A,A∩Φ=Φ.
实验序号
n=5
m fn (A)
1 2 0.4
2 3 0.6 3 1 0.2
4 5 1.0
n=50 m fn (A) 22 0.44
25 0.50 21 0.42 25 0.50
n=500
m
fn ( A)
251 0.502
249 0.498 256 0.512 253 0.506
从上面的例子可以看出,试验次数n越大,出现正 面的频率越接近0.5,即频率稳定于1/2 .经验表明:只要 试验是在相同的条件下进行的,则随机事件出现的频率 稳定于一个固定的常数,常数是事件本身所固有的,是 不随人们的意志而改变的一种客观属性,它是对事件出 现的可能性大小进行度量的客观基础.为了理论研究的 需要,从频率的稳定性和频率的性质得到启发,给出如 下度量事件发生可能性大小的概率的定义.
呼叫次数. E6: 在一批灯泡中任意抽取一只, 测试其寿命.
概率论与数据统计1-1 随机试验

事件 A={掷出奇数点}
事件B = {掷出点数为1,3,5}
显然 A=B
B A
A B
S
3、两事件A与B的和
“事件A、B中至少有一个发生”是一事件
把这一事件称为A与B的和,
记作 A B, 或A B
A或 B
S
A B A+B
即 A U B A、B中至少有一个发生
问如何用 Bi 表示A和 A ? A= B1B2
A B1B2 B1B2 B1B2 B1 B2
( B1B2 B1B2 ) ( B1B2 B1B2 )
例2 设A、B、C为三个事件,用A、B、 C的运算关系表示下列各事件.
1. A发生, B与C不发生
AB C
或
A B C
些随机事件。 1、包含关系
若果事件A的发生必然导致事件B发生,
则称事件A包含于B,或称B包含A
记作A B, 或B A
对任一事件A有:
B
A A B
S
φ A S
2、两事件A与B相等
若A B且B A 同时成立, 则称A 与B相等 记作A B,
试验E:掷一颗骰子,观察出现的点数
事件A、B对立(互逆)
AB 且A+B S
事件A、B互不相容(互斥)
c
两事件A、B互逆或互为对立事件: 除要求A、B互斥即AB= 外,还要求 A+B=S
6. “A、B都发生”与“A、B不都发生”是 对立事件. 正确 7. “A、B都发生”与“A、B都不发生”是 对立事件. 错误
因为A、B都发生是 A、B都不发生是
AB的对立事件是
AB
AB
概率论1讲-PPT精选

28 2019/12/12
为了讨论方便, 把不含任何元素的集合 称为空集, 记作. 把空集作为任一集 合A的子集, 即对任一集合A, A.
如果AB且BA, 则称集合A,B相等, 记 作A=B
书上印错
29 2019/12/12
二, 并集 由至少属于集合A或集合B二者之一的所 有元素所组成的集合称为集合A与集合B 的并集, 记作AB.
25 2019/12/12
集合之间的关系与集合的运算
26 2019/12/12
一, 子集 如果属于集合A的任一元素都属于集合B, 则称集合A是集合B的子集, 记作AB(或 BA), 读作A含于B(或B包含A).
B
A
27 2019/12/12
例如, 由所有偶数组成的集合是由所有 整数组成的集合的子集; 区间(1,2)是区 间(1,4)的子集. 特别地, 一个集合A是它 自己的一个子集. 显然, 当AB且BC时, AC.
y 1
O
1
x
34 2019/12/12
如果AB=, 即A,B无公共元素, 就称集 合A与集合B互不相交. 例如, 由所有正数组成的集合与由所有 负数组成的集合互不相交; 区间(1,2)与 区间(2,3)互不相交.
35 2019/12/12
集合的并与交满足如下的分配率: (AB)C=(AC)(BC).
C
A
B
36 2019/12/12
证 下列诸关系式是相互等价的: e(AB)C, eAB且eC, eAC或eBC, e(AC)(BC).
从而上述分配律成立.
37 2019/12/12
集合的并及交可以从两个推广到有限多 个或可数多个集合上去, 诸集合A1,A2,... 的并集A1A2...就是由至少属于A1,A2,... 中一个的所有元素组成的集合; 诸集合 A1,A2,...的交集A1A2...就是由同时属 于A1,A2,...的所有元素组成的集合. 分配 律对于有限个或可数多个集合的并集也 成立,即 (A1A2...)C=(A1C)(A2C)...
为了讨论方便, 把不含任何元素的集合 称为空集, 记作. 把空集作为任一集 合A的子集, 即对任一集合A, A.
如果AB且BA, 则称集合A,B相等, 记 作A=B
书上印错
29 2019/12/12
二, 并集 由至少属于集合A或集合B二者之一的所 有元素所组成的集合称为集合A与集合B 的并集, 记作AB.
25 2019/12/12
集合之间的关系与集合的运算
26 2019/12/12
一, 子集 如果属于集合A的任一元素都属于集合B, 则称集合A是集合B的子集, 记作AB(或 BA), 读作A含于B(或B包含A).
B
A
27 2019/12/12
例如, 由所有偶数组成的集合是由所有 整数组成的集合的子集; 区间(1,2)是区 间(1,4)的子集. 特别地, 一个集合A是它 自己的一个子集. 显然, 当AB且BC时, AC.
y 1
O
1
x
34 2019/12/12
如果AB=, 即A,B无公共元素, 就称集 合A与集合B互不相交. 例如, 由所有正数组成的集合与由所有 负数组成的集合互不相交; 区间(1,2)与 区间(2,3)互不相交.
35 2019/12/12
集合的并与交满足如下的分配率: (AB)C=(AC)(BC).
C
A
B
36 2019/12/12
证 下列诸关系式是相互等价的: e(AB)C, eAB且eC, eAC或eBC, e(AC)(BC).
从而上述分配律成立.
37 2019/12/12
集合的并及交可以从两个推广到有限多 个或可数多个集合上去, 诸集合A1,A2,... 的并集A1A2...就是由至少属于A1,A2,... 中一个的所有元素组成的集合; 诸集合 A1,A2,...的交集A1A2...就是由同时属 于A1,A2,...的所有元素组成的集合. 分配 律对于有限个或可数多个集合的并集也 成立,即 (A1A2...)C=(A1C)(A2C)...
概率论与数理统计1-1(已讲)

• 平时成绩占30%,期末成绩占70%.(43) 平时上课迟到早退三次算缺勤一次(扣平时分 5分) 平时作业情况:书上每两小节结束后留一次作 业;杜绝抄袭现象(抄袭与被抄袭者皆罚).反 映真实情况.而且根据作业情况,适当的调整 课程的进度. 期末考试形式:闭卷
• 本书的大体结构如下: • 第一章:基本知识,但是很重要,为后续章节作 铺垫(涉及到一些排列组合的知识). • 第二、三章是重点,涉及到以前高数、微 积分中的一重积分二重积分公式。倒时候 会给大家复习一下。 • 第四章概念比较多和第一章的地位差不多。 为了讲解第五章埋下伏笔。
n( A) lim P {| − p |< ε } = 1 n →∞ n
伯努利大数定律表明,当独立重复试验次数 伯努利大数定律表明,当独立重复试验次数n 充分大时,事件A发生的频率 发生的频率n(A) / n与事件 的概 与事件A的概 充分大时,事件 发生的频率 与事件 非常接近. 率p非常接近 非常接近 伯努利大数定律提供了通过试验来确定事件 概率的方法. 概率的方法
Page 8
年至1940年间,概率论的研究一方 年间, 在1900年至 年至 年间 面是极限理论的发展、随机过程理论的建立, 面是极限理论的发展、随机过程理论的建立, 另一方面是系统的研究概率的基本概念, 另一方面是系统的研究概率的基本概念,特 别是俄国数学家柯尔默哥洛夫于1933年发表 别是俄国数学家柯尔默哥洛夫于 年发表 概率的公理化结构” 的“概率的公理化结构”为概率理论奠定了 严格的逻辑基础。 严格的逻辑基础。
• 于是他请教法国数学家帕斯卡,帕斯卡邀请 于是他请教法国数学家帕斯卡, 另一位法国数学家费马共同研究, 另一位法国数学家费马共同研究,后来荷兰 科学家惠更斯得知后,也开始了研究, 科学家惠更斯得知后,也开始了研究,并于 1657年写出了《论掷骰子游戏中的计算》, 年写出了《 年写出了 论掷骰子游戏中的计算》, 这是研究概率问题的最早的论著。 这是研究概率问题的最早的论著。
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概率论
上述试验具有下列共同的特点:
(1) 试验可以在相同的条件下重复进行; (2) 每次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的结果; (3) 进行一次试验之前不能确定哪一个结果会 出现. 在概率论中将具有上述特点的试验称为随机试 验,简称试验。用E表示随机试验.
概率论
小结 几个试验实例 随机试验的定义
现在,就让我们一起,步入这充满随机 性的世界,开始第一步的探索和研究.
概率论
从观察试验开始
研究随机现象,首先要对研究对象进行 观察试验. 这里的试验是一个含义广泛的术 语.它包括各种各样的科学试验,甚至对某一 事物的某一特征的观察也认为是一种试验.
几个具体试验
概率论
E1 : 抛一枚硬币, 观察正面 H 和反面T 出现的情况.
: 将一枚硬币抛掷三次,观察正面 H 和反面 T 出现 的情况.
E3 : 抛一颗骰子 , 观察出现的点数 .
概率论
E4 :记录电话交换台一分钟内接到的呼唤次数 .
E5 : 在一批灯泡中任意抽取一支,测试它的寿命.
E6 : 记录某地一昼夜的最高温度和最低温度 . E7 : 将一枚硬币抛掷三次,观察正面 H 出现的次数.
概率论
第一章 概率论的基本概念
第一节 随机试验 第二节 样本空间、随机事件 第三节 频率与概率 第四节 等可能概型(古典概型) 第五节 条件概率 第六节 独立性
概率论
第一节 随机试验
几个具体试验 随机试验 小结
概率论
上一讲中,我们了解到,随机现象有其偶 然性的一面,也有其必然性的一面,这种必然 性表现在大量重复试验或观察中呈现出的固有 规律性,称为随机现象的统计规律性.而概率 论正是研究随机现象统计规律性的一门学科.