概率论第一章 随机事件及其概率

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概率论知识点

概率论知识点

第一章 随机事件及其概率§1.1 随机事件及其运算随机现象:概率论的基本概念之一。

是人们通常说的偶然现象。

其特点是,在相同的条件下重复观察时,可能出现这样的结果,也可能出现那样的结果,预先不能断言将出现哪种结果.例如,投掷一枚五分硬币,可能“国徽”向上,也可能“伍分”向上;从含有5件次品的一批产品中任意取出3件,取到次品的件数可能是0,1,2或3.随机试验:概率论的基本概念之一.指在科学研究或工程技术中,对随机现象在相同条件下的观察。

对随机现象的一次观察(包括试验、实验、测量和观测等),事先不能精确地断定其结果,而且在相同条件下可以重复进行,这种试验就称为随机试验。

样本空间: 概率论术语。

我们将随机试验E 的一切可能结果组成的集合称为E 的样本空间,记为Ω。

样本空间的元素,即E 的每一个结果,称为样本点。

随机事件:实际中,在进行随机试验时,人们常常关心满足某种条件的那些样本点所组成的集合.称试验E 的样本空间Ω的子集为E 的随机事件,简称事件.在每次试验中,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.特别,由一个样本点组成的单点集,称为基本事件.样本空间Ω包含所有的样本点,它是Ω自身的子集,在每次试验中它总是发生的,称为必然事件.空集Ø不包含任何样本点,它也作为样本空间的子集,它在每次试验中都不发生,称为不可能事件.互斥事件(互不相容事件): 若事件A 与事件B 不可能同时发生,亦即ΦB A = ,则称事件A 与事件B 是互斥(或互不相容)事件。

互逆事件: 事件A 与事件B 满足条件ΦB A = ,Ω=B A ,则称A 与B 是互逆事件,也称A 与B 是对立事件,记作A B =(或B A =)。

互不相容完备事件组:若事件组n A A A ,,21满足条件ΦA A j i = ,(n 1,2j i, =),Ω== n 1i i A,则称事件组n A A A ,,21为互不相容完备事件组(或称n A A A ,,21为样本空间Ω的一个划分)。

概率论与数理统计第1章随机事件及其概率

概率论与数理统计第1章随机事件及其概率
骰子朝上的点数为 i ,第二颗骰子朝上的点数为 j . (3) (i) S1 {( 正品,次品 ),( 正品,正品 ),( 次品,正品 )} ;
(ii) S2 {( 正品,次品 ),( 正品,正品 )} .
若用“1 ”表示“正品”,“ 0 ”表示“次品”,这里的两个样本空
间又可表示为
(i) S1 {(1,0),(1,1),(0,1)} ;(ii) S2 {(1,0),(1,1)}. (4) (i) S1 {t t 0};(ii) S2 { 合格品, 不合格品} . 若用“1 ”表示“合格品”,“ 0 ”表示“不合格品”, S2 又可表示为 S2 {1,0} . (5) S5 {(x, y) x2 y2 100}.
字母 E T A O I N S R H
使用频率 0.126 8 0.097 8 0.078 8 0.077 6 0.070 7 0.070 6 0.063 4 0.059 4 0.057 3
字母 L D U C F M W Y G
使用频率 0.039 4 0.038 9 0.028 0 0.026 8 0.025 6 0.024 4 0.021 4 0.020 2 0.018 7
第1章 随机事件及其概率
§1.1 随机事件
1.1.1 随机现象
在自然界以及生产实践和科学实验中普遍存在着两类现象.一类是 在一定条件下,重复进行试验,某一结果必然发生或必然不发生,即是可 以事前预言的,称为确定性现象.
除去确定性现象,人们发现还存在另一类现象,它是事前不可预言 的,即在相同条件下重复进行试验,每次的结果不一定相同,这一类现象 我们称之为偶然性现象或随机现象.
在一定条件下,随机现象有多种可能的结果发生,事前不能预知 将出现哪种结果,但通过大量的重复观察,出现的结果会呈现出某种 规律,称为随机现象的统计规律性.

随机事件及其运算

随机事件及其运算

Ω 1={正面,反面}
E2:投掷一枚硬币两次,观察其出现正面还是反面的试验.
Ω 2={(正,正),(正,反),(反,正),(反,反)}
E3:测量一根粉笔长度的试验. Ω 3={x|0≤x≤a}, E4:观察一只羊在羊圈中的位臵的试验. Ω 4={(x,y)|0≤x≤a , 0≤y≤b}
第 一章 随机事件及其概率
基本事件: 只包含一个试验结果的事件,用ω 来表示.
随机事件与基本事件之间的关系:
例,掷一枚骰子试验 出现的点数ωi= “出现i点” (i=1,…,6) A=“出现奇数点” 都是基本事件
是随机事件,但不是基本事件
由ω1, ω3, ω5组合成的,记A={ω1,ω3,ω5},当且仅当这三 个基本事件之一发生时事件A才发生.
A1 A2 A1 A3 A2 A3
考虑逆事件:A1 A2 A1 A3 A2 A3
第 一章 随机事件及其概率 例2 一名射手连续向某个目标射击三次,事件Ai表示该射手 第i次射击时击中目标.试用文字叙述下列事件 : (1)A1 A2 A3 ;(2) A2 (4)A1 A2 A3 ;(3) A1 A2 A3 ;
(8)三次中至少两次击中.
第 一章 随机事件及其概率

一、概念 1.随机试验;

2.随机事件;
两个特殊事件:必然事件,不可能事件. 3.样本空间. 二、事件之间的关系及运算 注意互不相容事件与互逆事件、二者的关系
第 一章 随机事件及其概率
课后作业: 习题一 2 ;3.
P19
8.完备事件组
若事件 A1,…,An为两两互不相容事件, 且A1∪…∪An= Ω,则称A1,…,An 构成一个完备事件组(或称事件的划分). 当n为2时,完备事件组为互逆事件. 例 设Ω={1,2,3,4,5,6},A={1,3,5},B={2,4},C={6},则 (1)A,B,C构成完备事件组. (2)AB=Φ,即A,B互不相容,但不是互逆. 因为A∪B={1,2,3,4,5}, 但A∪B≠Ω.

概率论第一章

概率论第一章
例如:在检查某些圆柱形产品时, 例如:在检查某些圆柱形产品时,如果规定只有它的长度及直径 都合格时才算产品合格,那么“产品合格” 直径合格” 都合格时才算产品合格,那么“产品合格”与“直径合格”、 长度合格”等事件有着密切联系。 “长度合格”等事件有着密切联系。
下面我们讨论事件之间的关系与运算
1、包含关系
⑶ 两个特殊事件
必然事件U ★ 必然事件U ★ 不可能事φ 不可能事φ
3、随机试验
如果一个试验可能的结果不止一个, 如果一个试验可能的结果不止一个,且事先不能肯定 会出现哪一个结果,这样的试验称为随机试验。 会出现哪一个结果,这样的试验称为随机试验。
例如, 掷硬币试验 例如, 寿命试验 测试在同一工艺条件下生产 掷骰子试验 掷一枚硬币,观察出正还是反. 掷一枚硬币,观察出正还是反 出的灯泡的寿命. 出的灯泡的寿命 掷一颗骰子, 掷一颗骰子,观察出现的点数
第一章 随机事件及其概率
随机事件及样本空间 频率与概率 条件概率及贝努利概型
§1 随机事件及样本空间
一、随机事件及其有关概念
1、随机事件的定义
试验中可能出现或可能不出现的情况叫“随机事件” 试验中可能出现或可能不出现的情况叫“随机事件”, 简称“事件” 记作A 简称“事件”。记作A、B、C等任何事件均可表示为样本空 间的某个子集。称事件A发生当且仅当试验的结果是子集A 间的某个子集。称事件A发生当且仅当试验的结果是子集A中 的元素。 的元素。
例如,一个袋子中装有10个大小、形状完全相同的球。 例如,一个袋子中装有10个大小、形状完全相同的球。 10个大小 将球编号为1 10。把球搅匀,蒙上眼睛,从中任取一球。 将球编号为1-10。把球搅匀,蒙上眼睛,从中任取一球。
因为抽取时这些球是完全平等的, 因为抽取时这些球是完全平等的, 我们没有理由认为10个球中的某一个会 我们没有理由认为10个球中的某一个会 10 比另一个更容易取得。也就是说,10个 比另一个更容易取得。也就是说,10个 球中的任一个被取出的机会是相等的, 球中的任一个被取出的机会是相等的, 均为1/10 1/10。 均为1/10。

第1章 概率论的基本概念

第1章 概率论的基本概念

确定概率的常用方法有: (1)频率方法(统计方法) (2)古典方法 (3)几何方法 (4)公理化方法 (5)主观方法
古典概率
(1) 古典概率的假想世界是不存在的 .对于那些极其罕见的, 定义 1.2.5 如果试验满足下面两个特征,则称其 但并非不可能发生的事情,古典概率不予考虑.如硬币落地后 为古典概型(或有限等可能概型): 恰好站立,一次课堂讨论时突然着火等. (1 )有限性:样本点的个数有限; (2) 古典概率还假定周围世界对事件的干扰是均等的 .而在 (2)等可能性:每个样本点发生的可能性相同 . 实际生活中无次序的、靠不住的因素是经常存在的 .
(3) 如果AiAj= (1 i < j k),则
fn(A1∪A2∪ … ∪Ak ) = fn(A1 ) +fn(A2 ) + … +fn(Ak 着事件在一次试验中发生的可能性就 大,反之亦然. 人们长期的实践表明:随着试验重复次数n的增加, 频率fn(A)会稳定在某一常数a附近,我们称这个常数为频 率的稳定值.这个稳定值就是我们所说的(统计)概率.
互不相容与对立区别 随机事件间的关系与运算
(1)事件A与事件B对立 AB= , A∪B= . (2)事件 A与事件B互不相容 AB= . 关系 运算 包含 相等 互不相容 并 交 差 补
如果属于A的样本点一定 由在 中而不在事件 A 中的样本点 , B没有相同的样本点, 如果事件 A 由事件 如果 A A 与事件 B ,且 A B 中所共有的样本 B,那么 A=B. A中而不在事件B中的样 中所有的样本点 由在事件 属于B,则称 A 包含于 B , BB.B 组成的新事件,也叫 A的对立 B A A A 则称互不相容 . 记作 A ∩ B= . 点组成的新事件 即B包含 A=B A B, A B A. . 组成的新事件 .记作 A记作 ∪ B.BA 本点组成的新事件 .记作 A-B. 或 A. 记作 B. .

大学概率论公式总结

大学概率论公式总结
第1章 随机事件及其概率
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)
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( )=1- P(B)
乘法公式
乘法公式:
更一般地,对事件A1,A2,…An,若P(A1A2…An-1)>0,则有
记住积分公式
,
x<0。
正态分布
设随机变量 的密度函数为
其中 、 为常数,则称随机变量 服从参数为 、 的正态分布或高斯(Gauss)分布,记为 。
具有如下性质:
1° 的图形是关于 对称的;
2°当 时, 为最大值;
若 ,则 的分布函数为
是不可求积函数,其函数值,已编制成表可供查用。
Φ(-x)=1-Φ(x)且Φ(0)= 。如果 ~ ,则
随机变量的函数
若X1,X2,…Xm,Xm+1,…Xn相互独立,h,g为连续函数,则:
h(X1,X2,…Xm)和g(Xm+1,…Xn)相互独立。
特例:若X与Y独立,则:h(X)和g(Y)独立。
例如:若X与Y独立,则:3X+1和5Y-2独立。
函数分布
Z=X+Y
根据定义计算:
态分布的和仍为正态分布( )。
全概公式

贝叶斯公式
,i=1,2,…n。
此公式即为贝叶斯公式。
,( , ,…, ),通常叫先验概率。 ,( , ,…, ),通常称为后验概率。贝叶斯公式反映了“因果”的概率规律,并作出了“由果朔因”的推断。
第二章 随机变量及其分布

概率论-第一章-随机事件与概率

概率论-第一章-随机事件与概率

第一章随机事件及其概率自然界和社会上发生的现象可以分为两大类:一类是,事先可以预言其必然会发生某种结果,即在保持条件不变的情况下重复实验或观察,它的结果总是确定的。

这类现象称为确定性现象,另一类是,事先不能预言其会出现哪种结果,即在保持条件不变的情况下重复实验或观察,或出现这种结果或出现那种结果。

这类现象称为随机现象.随机现象虽然对某次实验或观察来说,无法预言其会出现哪种结果,但在相同条件下重复进行大量的实验或观察,其结果却又呈现出某种规律性。

随机现象所呈现出的这种规律性,称为随机现象的统计规律性。

概率论与数理统计就是研究随机现象统计规律性的一门数学学科。

§1随机事件一、随机试验与样本空间我们把对随机现象进行的一次实验或观察统称为一次随机试验,简称试验,通常用大写字母E表示。

举例如下:E\:抛一枚硬币,观察正面〃、反面卩出现的情况;£:将一枚硬币抛掷两次,观察正面〃、反面7出现的情况;£:将一枚硬币抛掷两次,观察正面〃出现的次数;£.:投掷一颗骰子,观察它出现的点数;£:记录某超市一天内进入的顾客人数;&:在一批灯泡里,任取一只,测试它的寿命。

随机试验具有以下三个特点:(1)每次试验的结果具有多种可能性,并且能事先明确知道试验的所有可能结果;(2)每次试验前,不能确定哪种结果会出现;%(3)试验可以在相同的条件下重复进行。

随机试验£的所有可能结果的集合称为£的样本空间,记作0。

样本空间的元素,即£的每个结果,称为样本点,一般用e表示,可记C = {e}。

上面试验对应的样本空间:n, ={w,T};D.2={HH、HT、TH、TT};o, ={0,1,2};也={123,4,5,6};={0,1234 …};o6 = {/|/>o}o注意,试验的目的决定试验所对应的样本空间。

二、随机事件试验£样本空间。

概率论基础讲义全

概率论基础讲义全

概率论基础知识第一章随机事件及其概率随机事件§几个概念1、随机实验:满足下列三个条件的试验称为随机试验|;(1)试验可在相同条件下重复进行;(2)试验的可能结果不止一个,且所有可能结果是已知的;(3)每次试验哪个结果出现是未知的;随机试验以后简称为试验,并常记为E。

例如:曰:掷一骰子,观察出现的总数;E2:上抛硬币两次,观察正反面出现的情况;E3:观察某电话交换台在某段时间内接到的呼唤次数2、随机事件:在试验中可能出现也可能不出现的事情称为随机事件:常记为A,B, C例如,在E i中,A表示掷出2点”,B表示掷出偶数点”均为随机事件3、必然事件与不可能事件:每次试验必发生的事情称为必然事件,记为Q。

每次试验都不可能发生的事情称为不可能事件,记为①。

例如,在E i中,掷出不大于6点”的事件便是必然事件,而掷出大于6点”的事件便是不可能事件,以后,随机事件,必然事件和不可能事件统称为事件4、基本事件:试验中直接观察到的最简单的结果称为基本事件。

例如,在曰中,掷出1点”,掷出2点”,……,掷'出6点”均为此试验的基本事件由基本事件构成的事件称为复,例如,在E i中掷出偶数点”便是复合事件5、样本空间:从集合观点看,称构成基本事件的元素为样本点,常记为e.例如,在E i中,用数字1, 2,......,6表示掷出的点数,而由它们分别构成的单点集{1}, {2}, (6)便是E i中的基本事件。

在E2中,用H表示正面,T表示反面,此试验的样本点有(H , H),( H , T),( T, H ),( T, T),其基本事件便是{ ( H, H) }, { ( H , T) }, { (T, H ) }, { (T, T) }显然,任何事件均为某些样本点构成的集合。

例如,在E i中掷出偶数点”的事件便可表为{2, 4, 6}。

试验中所有样本点构成的集合称为样本空间。

记为Qo例如,在E i 中,Q={1 , 2, 3, 4, 5, 6}在E2 中,Q={ ( H , H),( H , T),( T, H),( T, T) }在E s 中,Q={0 , 1, 2,……}例1, 一条新建铁路共10个车站,从它们所有车票中任取一张,观察取得车票的票种此试验样本空间所有样本点的个数为N Q=P 210=90.(排列:和顺序有关,如北京至天津、天津至北京)若观察的是取得车票的票价,则该试验样本空间中所有样本点的个数为10)=452(组合)例2 .随机地将15名新生平均分配到三个班级中去,观察15名新生分配的情况。

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A B A B, A B A B
A ,B ,C 都不发生— A B C
A B C
A ,B ,C 不都发生— ABC A B C
概率统计B
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例:某人连续购买体育彩票,令事件 A、B、C 分别 表示其第一、二、三次所买的彩票中奖,试用 A,B, C 及其运算表示下列事件:
A
差化积
A B AB A ( AB)
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随机事件的运算规律
交换律: A B B A, 结合律: 分配律:
A B B A
A B C A B C A B C A B C
A B C A B A C A B C A B A C De Morgan定律:
A1 “ : 至少有一人命中目标” : A2 “ : 恰有一人命中目标” : A3 “ : 恰有两人命中目标 ” : A4 “ : 最多有一人命中目标 ” : A5 “ : 三人均命中目标” : A6 “ : 三人均未命中目标” :
A
B
C
ABC ABC BC
ABC ABC AC
ABC ABC
AB
ABC
B
A S
性质2 (减法公式)
特别地
P( B A) P( B) P( AB)
A B P( B A) P( B) P( A) P( B) P( A)
A
B S
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性质 3 P( A) 1 ;
性质 4 P( A ) 1 P( A) ;
性质 5 (加法公式)
在大量重复试验中,随机事件的频率具有稳定性.
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概率的公理化定义
定义 设 E 是随机试验,S 是它的样本空间,对于 E 的每一个事件 A 赋予一个实数,记为 P( A) ,
称为事件 A 的概率,要求 P()满足下列条件:
1
0
(非负性)
(规范性)
0 P( A) ;
P( S ) 1 ;
和专业联系:国贸专业属于经济学学科范畴 1.核心必修课,考研必修课 2.作为后续课程的基础(如统计学、证券投资、计量经济学等) 3.贸易工作中有大量的数据需要分析,指导决策
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写在前面
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生活中最重要的问题,其中占大多数实际上只是 概率的问题。 ——拉普拉斯 “ 概率论是生活真正的领路人, 如果没有对概率 的某种估计, 那么我们就寸步难行, 无所作为. ——英国的逻辑学家和经济学家杰文斯 在终极的分析中,一切知识都是历史。 在抽象的意义下,一切科学都是数学。 在理性的世界里,所有的判断都是统计学。 ——C.R劳
概率统计B
Байду номын сангаас
宁波工程学院
课程:概率论与数理统计
主讲教师: 李春华
e-mail:1530405308@
电话:563216 办公室:西2(110)
教材:《概率论与数理统计》(第三版) 韩明等编 同济大学出版社
参考书:《概率论与数理统计》教材及习题解答(第四版) 盛骤等编 高等教育出版社
概率统计B 宁波工程学院 概率论与数理统计是研究和揭示随机现象统计规 律性的一门学科。 在一定条件下必然发生的现象 向空中抛一物体必然落向地面; 水加热到100℃必然沸腾; 异性电荷相吸引; 放射性元素发生蜕变; 在试验或观察前无法预知出现什么结果 抛一枚硬币,结果可能正面(或反面)朝上; 向同一目标射击,各次弹着点都不相同; 某地区的日平均气温; 掷一颗骰子,可能出现的点数;
E2 :将一枚硬币抛掷三次,观察正、反面出现的情况。 E3:将一枚硬币抛掷三次,观察出现正面的次数。 E4:抛一颗骰子,观察出现的点数。 E5:观察一个网站一天内受到的点击次数。
E6:在一批灯泡中任意抽取一只,测试它的寿命。
E7:记录某地一昼夜的最低温度和最高温度。
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S1 : { H , T }
对应于集合
我们称一个随机事件发生当且仅当它所包 含的一个样本点在试验中出现.
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例如:S2 中事件 A={HHH,HHT,HTH,HTT}
表示 “第一次出现的是正面”
S6 中事件 B1={t|t1000} 表示 “灯泡是次品” 事件 B2={t|t 1000}
表示 “灯泡是合格品”
A B C
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第二讲
一、古 典 概 型 二、条件概率及乘法公式 三、事件的独立性
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一. 等可能概型(古典概型)
生活中有这样一类试验,它们的共同特点是:
样本空间的元素只有有限个;
每个基本事件发生的可能性相同。 设 S ={e1, e2, …en }, 由古典概型的等可能性, 若事件 A 包含 k 个基本事件,即 A ={e1, e2, …ek }, 则有:
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研究方法:
观察、试验、调查;收集、整理、处理数 据并进行统计推断。
调查是概率统计研究方法的基石。
3 .某食品厂用自动装罐机生产净重为 345 克的午餐肉罐头, 由于随机性每个罐头的净重都有差别,现在从生产线上随 机抽取 10 个,称其净重数据如下: 344 , 346 , 345 , 342 , 340 , 338 , 344 , 343 , 344 , 343 ,通过样本推断生产是否 正常?
S2 : { HHH, HHT, HTH, HTT, THH, THT, TTH, TTT }
S3 : { 0, 1, 2, 3 }
S4 : { 1, 2, 3, 4, 5, 6 } S5 : {0,1,2,3……} S6 : { t | t 0 } S7 : { ( x , y ) | T 0 x y T1 }
概率统计B
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学科简介
概率统计是研究什么的?
随机现象:不确定性与统计规律性
一.确定性数学--- 初等数学、微积分、线性代数等 二.随机数学---以概率统计为代表 1.赌博 人口统计 出生率 性别等 2.非确定性现象: 抛硬币 掷骰子 发大水等 3.研究和揭示随机现象的统计规律性---概率论 4.研究怎样有效地收集整理和分析带有随机性的数据, 对所考察的问题作出推断或预测,为决策和行动提供
定义: 在相同的条件下,进行了n 次试验, 在这 n 次 nA 试验中,事件 A 发生的次数 nA (频数),比值 称 n 为事件A 发生的频率,记成 fn(A) 。 性质: 1.
0 f n ( A) 1 ; 2.
f n() 1;
3. 若事件A1, A2 互不相容,则 f n( A1 A2 ) f n( A1) f n ( A2 )
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课程教学组织及考核
1、课堂主讲----构建知识框架 2、课程自主学习(自修)----理解巩固 3、课程研讨项目----“学以致用”
注:①期中、期末考试 ②课程项目研讨 ③作业 出勤--抽查
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第一讲
第一章 随机事件与概率
一、随机事件 二、频率及概率
概率统计B
20
3
0
,则 (可列可加性) 若A1 , A2 , 是两两互不相容事件
P( A1 A2 ) P( A1) P( A2)
概率统计B
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概率的性质与推广
性质1(有限可加性) 若A1 , A2 ,, An 是两两互不相容事件 则
P ( A1 A2 An ) P ( A1) P ( A2) P ( An )
概率统计B
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17世纪—博弈、机会游戏引发概率启蒙研究 18世纪—注意到天文观测、误差理论、产品检查等问题与机会游 戏相似之处,导致用频率(统计)研究概率 19世纪—引入数学分析方法推动概率深入研究 20世纪—用集合论(测度论)创建概率公理化,开创统计学 21世纪—统计方法成为随机建模的基本工具 应用遍及所有科技领域、工农业生产和国民经济的各个部门
事件 B3={t|t1500}
表示“灯泡是一级品”
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事件间的关系与运算(对应于集合)
10 包含关系
20 和事件 30 积事件 40 差事件
A B
A B A B A B A B
A
B
S
50 互不相容
60 对立事件
A B 用事件发生观点解释 A B S
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记号
S φ AB AB=φ AB AB AB
概率论
样本空间, 必然事件 不可能事件 样本点(基本事件) A发生必然导致B发生 A与B不能同时发生 A与B至少有一发生 A与B同时发生 A发生且B不发生 A不发生、对立事件发生
集合论
空间(全集) 空集 元素 A是B的子集 A与B无相同元素 A与B的并集 A与B的交集 A与B的差集 A的余集
比如: 明天降水 概率为 30% ,
某强队对弱队 赢球 的概率为 80%
概率是随机事件发生可能性大小的度量
1、了解发生意外人身事故的可能性大小,确定保险金额 2、了解顾客人数的各种可能性大小,合理配臵服务人员 3、了解每年最大洪水超警戒线可能性大小,合理确定堤 坝高度.
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一: 频率的定义和性质
频率的稳定性:当试验次数充分大时,事件的频率常在某 个确定的数字附近摆动
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频率的稳定性
历史上不少著名学者做过抛掷硬币试验,数据如下: 试验者 德· 莫根 蒲 丰 K· 皮尔逊 K· 皮尔逊 实践证明: n 2048 4040 12000 24000 nA 1061 2048 6019 12012 fn(A) 0.5181 0.5069 0.5016 0.5005
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