概率的统计定义
概率统计基础知识--简略版
（a）A-B
（b）A-B（ A B ）
事件运算性质：
—— 交换律：A B B A ，A B B A —— 结合律 A B C A B C 运算相同：
A B C A B C
—— 分配律 A B C A B A C 运算不同：
事件H=“两次抽到的结果一致” ={(0,0), (1,1)} 若这批产品10000件中合格品与不合格品各占一半，且产品分布均匀随机，则 • P（A）=？ • P（B）=？ • P（C）=？ • P（H）=？ 若批产品总数10000件中不合格品有2000件，结果会怎样呢？
2016/4/16 中级概率1 19
在一个随机现象中有两个事件A与B，若 事件A与B没有相同的样本点，则称A与B互不 相容。
可推广到三个或更多个事件间的互不相容
—— 相等：A=B即AB且B A 两个随机事件A与B，若样本A与B含有相同的 样本点，则称事件A与B相等。
投掷骰子2次：A={（x，y）：x + y =奇数} B={（x，y）：x与y的奇偶性不同} 则： A=B= (1,2),(1,4),(1,6),(2.1),(2,3),(2,5) (3,2),(3,4),(3,6)…
2016/4/16
中级概率1
25
三、概率的性质及其运算法则 概率的性质：（可由概率的定义看出）
—— 性质1：对任意事件A，有0≤P(A)≤1；
—— 性质2： P ( A) 1 P ( A)
—— 性质3：若AB 则P（A-B）=P（A）-P（B）
三、概率的性质及其运算法则 概率的性质：（可由概率的定义看出） —— 性质4：P（A∪B）=P（A）+P（B）-P（AB）
概率与统计的基本概念及计算方法
概率与统计的基本概念及计算方法概率与统计是数学中的两个重要分支，它们在各个领域中都有着广泛的应用。
概率与统计的基本概念及计算方法是我们理解和运用这两个概念的基础。
本文将从概率与统计的基本概念入手，深入探讨其计算方法，并结合实际案例进行说明。
一、概率的基本概念概率是研究随机现象的可能性的数学工具。
它描述了某一事件发生的可能性大小。
概率的基本概念包括样本空间、事件和概率的定义。
样本空间是指一个随机试验所有可能结果的集合。
例如，掷一枚骰子的样本空间为{1, 2, 3, 4, 5, 6}。
事件是样本空间的一个子集，它表示我们感兴趣的结果。
例如，掷一枚骰子得到奇数的事件可以表示为{1, 3, 5}。
概率的定义是指一个事件发生的可能性大小，它的取值范围在0到1之间，其中0表示不可能事件，1表示必然事件。
计算概率的方法有频率法和古典概型法。
频率法是通过实验的频率来估计概率。
例如，我们可以通过多次掷骰子的实验，统计出掷出奇数的频率，从而估计出掷出奇数的概率。
古典概型法是指在样本空间中，每个结果发生的可能性相等。
例如，掷一枚均匀的骰子，每个数字出现的可能性相等，所以每个数字的概率为1/6。
二、统计的基本概念统计是研究数据的收集、分析和解释的一门学科。
它通过对一定数量的数据进行分析，推断出总体的特征。
统计的基本概念包括总体和样本、参数和统计量、抽样和抽样误差。
总体是指研究对象的全体，它包含了我们感兴趣的所有个体。
例如，我们想研究全国人口的平均身高，那么全国所有人口就是我们的总体。
样本是从总体中选取的一部分个体，它是总体的一个子集。
参数是用来描述总体特征的数值，例如总体的平均值、方差等。
统计量是用来描述样本特征的数值，例如样本的平均值、方差等。
抽样是从总体中选取样本的过程。
为了保证抽样的公正性和代表性，我们通常采用随机抽样的方法。
抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。
由于样本是从总体中选取的一部分，所以样本统计量与总体参数之间存在一定的误差。
简述概率的统计定义
简述概率的统计定义概率是统计学中的一个重要概念，它是用来描述某个事件发生的可能性大小的数值。
在统计学中，概率是指一个事件在所有可能事件中发生的可能性大小。
概率的统计定义是通过统计实验的结果来计算得出的。
统计学中的概率可以通过频率来估计。
频率是指在一系列重复的独立试验中，某个特定结果出现的次数与试验总次数之比。
例如，如果我们想要计算抛掷一枚硬币正面朝上的概率，我们可以进行多次试验，记录正面朝上的次数，然后将正面朝上的次数除以总的试验次数。
当试验次数趋近于无穷大时，频率将逐渐接近真实概率。
概率的统计定义可以通过大数定律来解释。
根据大数定律，当试验次数足够大时，频率将趋近于真实概率。
这意味着通过多次重复试验，我们可以逐渐准确地估计出某个事件发生的概率。
因此，通过统计实验的结果，我们可以得到概率的统计定义。
在实际应用中，概率的统计定义被广泛用于估计和预测。
例如，在医学研究中，研究人员可以通过对大量患者进行观察和统计，来估计某种疾病的患病率。
在金融领域，投资者可以通过分析过去的股市数据，来预测未来的股票价格变动。
这些都是基于概率的统计定义来进行的。
除了频率法外，还有其他方法来计算概率。
例如，基于概率论的方法可以使用数学模型来计算概率。
概率论是一门数学分支，它研究了随机事件的概率和统计规律。
基于概率论的方法可以更加准确地计算概率，但通常需要更多的数学知识和计算能力。
概率是统计学中的一个重要概念，它用来描述某个事件发生的可能性大小。
概率的统计定义是通过统计实验的结果来计算得出的。
通过频率和大数定律，我们可以逐渐准确地估计出某个事件发生的概率。
概率的统计定义在实际应用中有着广泛的应用，可以用于估计和预测。
除了频率法外，还可以使用基于概率论的方法来计算概率。
无论是哪种方法，概率的统计定义都是统计学中不可或缺的内容。
概率论与数理统计-基础知识
P( B) P( Ai ) P( B | Ai )
i 1
n
并且要推测“原 因”时，一般使 用逆概公式。
贝叶斯公式: P( A j | B) P( Aj ) P( B | A j ) ( P( B) 0) n （逆概公式） P( Ai ) P( B | Ai )
i 1
对于事件A,B,若P(AB)=P(A)P(B)则称事件A ,B相互独立.
总结： X~ B(1,p) B(n,p) P() U(a,b) EX p np (a+b)/2
DX p(1-p) np(1-p)Biblioteka (a-b)2/12 2
方差的性质 1.设C是常数，则 D(C)=0. 2.设C是常数，则 D(CX)=C2D(X). 3.设X,Y为随机变量，则 D(XY)=D(X)+D(Y)2E[(X－EX)(Y － EY)] =D(X)+D(Y)2[E(XY)－E(X)E(Y) ]. 特别：(1)若Y为常数b，则 D(X+b)=D(X) (2)若X,Y相互独立，则 D(XY)=D(X)+D(Y). 推广：若X1,X2, … ,Xn 相互独立,则有 D(X1X2… Xn)=D(X1)+D(X2)+…+D(Xn)
3.泊松分布：P(X=k)=ke-/k!,(k=0,1,…),记作P()
分布函数 设 X 是一个随机变量，x 是任意实数,函数 F(x)= P(X≤x) 称为 X 的分布函数，也记作FX(x). 分布函数的性质
1. 0≤F(x)≤1; 3. F(x)是单调不减的;
2. F(－∞)=0,F(+∞)=1 ;
随机事件间的关系 1.包含：AB(B发生则A发生) 2.相等：A=B(B发生当且仅当A发生) 3.和(并)事件：AB(A、B至少发生一个) 4.积(交)事件：AB(A、B都发生) 5.差事件：A-B=A-AB=AB 6.互斥事件（互不相容）：AB= 7.对立事件：AB=,AB=,此时A=B,B=A. 8.完备事件组：样本空间的一个划分。
概率论 2概率的统计定义、古典概型
个。
• 例８ 从1~100的一百个整数中任取一数，试求取到的整数能被 ６或８整除的概率。
几何概率( Geometric Probability)
将古典概率中的有限性推广到无限性，而保留等可
能性，就得到几何概率。
特点
有一个可度量的几何图形S 试验E看成在S中随机地投掷一点
事件A就是所投掷的点落在S中的可度量图形A中
投掷两颗骰子,试计算两颗骰子的点数之 和在4和10之间的概率. 解：设A表示点数之和在4和10之间
1 2 5 P( A) 1 2 2 36 36 6
求
P A B, P A B, P A B
设 P A 0.4,
P AB P A B P A AB 0.2
A B 0.4 0.7 0.2 0.9
0.4 0.3 0.2 0.5
古典概率 (Classical Probability)
考察如下几个试验：
抛两枚均匀的硬币，观察它们出现的正反面的情况。 掷骰子一颗，观察其点数。 掷一颗骰子并抛一枚硬币，观察骰子的点数和硬币的 正反面情况。
(2) 事件A,B有包含关系
解 (1) 由于 AB , 因此 A B A, B A B P( A B) P( A) 0.3 P( B A) P( B) 0.6
(2) 由已知条件和性质3,推得必定有
A B
P( A B) P() 0
P( B A) P( B) P( A) 0.3
它们都具备如下特点： （1）每次试验中，所有可能的结果只有有限多个。 （2）每次试验中，每一种可能的结果发生的可能性相同。 满足这些条件的数学模型称作古典概率。
概率论与数理统计总结1
三Байду номын сангаас 事件间的关系与运算
1. 包含关系: 若事件发生必然导致事件发生 B A或A B 2. 相等关系: A B 且B A 3. 事件的和 ( A B ) :A 与 B 至少有一个发生构成的事件 4. 事件的积 ( A B , 或AB) : A与B 同时发生构成的事件 5.互不相容事件（互斥事件） ：A 与 B 不能同时发生，即 AB=
二. 条件概率
在实际问题中， 常常需要计算在某个事件 B 已发生的条件下,， 另一个事件 A 发生的概率 。 在概率论中，称此概率为事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的条件概率，记为 P( A | B ) 。 一般地，因为增加了“事件 B 已发生”的条件，所以 P( A | B ) P ( A) 。
下面举例引出条件概率的定义. 例 1 某工厂有职工 500 人，男女各占一半，男女职工中技术优秀的分别为 40 人与 10 人。 现从中人选一名职工，试问： (1) 该职工为技术优秀的概率是多少? (2) 已知选出的是女职工,她为技术优秀的概率是多少? 解 设 A 表示选出的职工为技术优秀的事件， B 表示选出的是女职工的事件。 40 10 1 (1) P( A) 500 10 10 1 (2) P( A | B ) 250 25 显然， P( A) P( A | B) 。这是因为限制在 B 已发生的条件下求 A 的概率的缘故。 10 10 500 P( AB) 另外，可由 P( A | B ) 250 250 P( B ) 500 推得一般情况下条件概率的定义. 设实验的基本事件总数为 n ，事件 B 所包含的基本事件数为 m B ， 事件 AB 所包含的基本事件数为 m B ，则有
i 1 i 1 n n
概率论与统计1-3 随机事件的概率
基本事件总数为 10 10 10 103 , A 所包含基本事件的个数为 6 6 4, 6 6 4 0.144 . 故 P ( A) 3 10
同类型的问题还有：
1) 电话号码问题；
2) 骰子问题.
3) 英文单词、书、报等排列问题.
例6
分房模型
有n个人，每个人都以同样的概率 1/N 被分配在N(n≤N)间房中的每一间中，试求 下列各事件的概率：
nH
1061 2048 6019 12012
f
德.摩根 蒲丰 K.皮尔逊 K.皮尔逊
0.5181 0.5069 0.5016 0.5005
f (H ) n的增大
1 . 2
重要结论
频率当 n 较小时波动幅度比较大,当 n 逐渐增 大时 , 频率趋于稳定值, 这个稳定值从本质上反映 了事件在试验中出现可能性的大小.它就是事件的
满足等式
rn r r1 r2 n n n n
根据定1.2知 P ( A1 Am ) P ( A1 ) P ( Am )
说明
概率的统计定义直观地描述了事件发生的 可能性大小，反映了概率的本质内容，但也有 不足，即无法根据此定义计算某事件的概率.
三、古典概型
1.古典概型定 义
m Cn ( N 1)nm
m C n ( N 1) n m P (C ) Nn
同类型的问题还有： 1) 球在杯中的分配问题； (球人，杯房) 2) 生日问题； (日 房，N=365天) ( 或 月 房，N=12月)
3) 旅客下站问题； ( 站房 )
4) 印刷错误问题； (印刷错误人，页房)
mn 基本事件总数为: C M N m n CM CN A 所包含基本事件的个数为
概率统计知识点
一.随机事件和概率1、概率的定义和性质（1）概率的公理化定义设Ω为样本空间，A 为事件，对每一个事件A 都有一个实数P(A)，若满足下列三个条件：1° 0≤P(A)≤1， 2° P(Ω) =13° 对于两两互不相容的事件1A ，2A ，…有∑∞=∞==⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛11)(i i i i A P A P Υ常称为可列（完全）可加性。
则称P(A)为事件A 的概率。
（2）古典概型（等可能概型）1° {}n ωωωΛ21,=Ω，2° nP P P n 1)()()(21===ωωωΛ。
设任一事件A ，它是由m ωωωΛ21,组成的，则有P(A)={})()()(21m ωωωΥΛΥΥ=)()()(21m P P P ωωω+++Λn m =基本事件总数所包含的基本事件数A =2、五大公式（加法、减法、乘法、全概、贝叶斯）(1)加法公式P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)当 P(AB)＝0时，P(A+B)=P(A)+P(B)(2)减法公式P(A-B)=P(A)-P(AB)当B ⊂ A 时，P(A-B)=P(A)-P(B)当A=Ω时，P(B )=1- P(B)（3）条件概率和乘法公式定义 设A、B 是两个事件，且P(A)>0，则称)()(A P AB P 为事件A 发生条件下，事件B 发生的条件概率，记为=)/(A B P )()(A P AB P 。
条件概率是概率的一种，所有概率的性质都适合于条件概率。
（4）全概公式设事件B 1, B 2,Λ , B n 满足1°B 1, B 2,Λ , B n两两互不相容，P (B i ) > 0(i = 1,2,Λ , n ) ，2°Υni iB A 1=⊂，则有)|()()|()()|()()(2211n n B A P B P B A P B P B A P B P A P +++=Λ。
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概率的统计定义
在相同条件下，进行重复随机试验，如果随着试验次数的增多，事件A出现的频率稳定于某一常数p，则称这个常数p为事件A的概率。
记作p(A)=p，这就是概率的统计定义﹝Statistical Definition of Probability﹞。
当试验次数相当大时，频率稳定于某一常数这一性质，最初是在人口统计方面注意到的。
除了在人口统计方面，法国的蒲丰﹝1707-1788﹞和英国统计学家皮尔逊﹝1857-1936﹞还做了大量的掷钱、掷骰子的试验，证明了当试验次数相当大时，频率稳定于某一常数。
下面是他们掷钱试验的结果：。