概率论与数理统计第三节 频率与概率.ppt3(最新版)

合集下载

概率论与数理统计第三节 频率与概率.ppt3(最新版)

概率论与数理统计第三节 频率与概率.ppt3(最新版)

由概率的公理化定义可推得概率的下列性质 . 性质1 P 0 .
证 因为 由于上式右端可列个事件两两互斥 , 故由概率公
理化定义的可列可加性, 有 P P 再由概率的非负性可得,
P 0 .
性质 5 对于任何事件 A , 有
P A 1 P A .

因为
A A ,且 AA .
所以 1 P S P A A P A P A 即
P A 1 P A .
性质 6 设 A, B 为任意两个事件 , 则
第三节 频率与概率
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. 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.
2084 4040 12000 1061 2048 6019
频率 f n ( A) 0.518 0.5069 0.5016
Pearson
24000
12012
0.5005
频率和概率
频率的稳定性 随机事件A在相同条件下重复多次时,事件A 发
生的频率在一个固定的数值p附近摆动,随试验次数 的增加更加明显。可见, 在大量重复的试验中,随机 事件出现的频率具有稳定性.即通常所说的统计规律 性.
n
n
1
n 1
P A1 A2 An
例题
1、 设P(A)>0,P(B)>0,将下列四个数 P(A),P(AB),P(A)+P(B),

频率与概率课件

频率与概率课件

未来研究的方向
展望频率和概率研究的未 来方向。
参考文献
提供相关学术文献和资料的参考。
1 概率的应用
2 概率的局限性
阐述概率在统计学、经济学等领域的实际 应用。
探讨概率模型的局限性及可能的误差。
3 频率的应用
4 频率的局限性
介绍频率在科学实验、调查研究等领域的 应用。
讨论频率在事件发生不规律或难以测量时 的局限性。
总结
频率与概率的关系
总结频率和概率之间的联 系和差异。
应用和局限性
回顾频率和概率在实际生 活中的应用和局限性。
事件发生频率的计算 方法
介绍如何计算事件发生的 频率。
概率
概率的定义
概率是指某事件发生的可能 性。
概率公理介绍概率公理及其应用。概 Nhomakorabea的计算方法
探索如何计算事件的概率。
频率与概率的关系
1
大数定理
解释大数定理及其对频率和概率关系的影响。
2
概率的频率解释
讨论概率的频率解释并与实际案例相结合。
应用和局限性
频率与概率ppt课件
通过本课件,深入了解频率与概率的概念,探索它们之间的联系与差异,并 探讨它们在实际生活中的应用和局限性。
什么是频率与概率
频率是指某事件在一定时间内发生的次数,而概率是指某事件发生的可能性。
频率
频率的定义
频率是指某事件在一定时 间内发生的次数。
基本频率问题
探讨如何统计和比较事件 的频率。

概率论与数理统计课件:1-2 概率论的基本概念 频率和概率

概率论与数理统计课件:1-2 概率论的基本概念 频率和概率
A∪B = S 时P (AB ) 最小,最小值就是 P (AB ) = 0.3 □
11
随机试验 样本空间,随机事件 随机事件的运算
事件的运算 集合运算 频率的定义和性质 概率的公理化定义
12
§4 等可能概型 (古典概型)
一. 等可能概型 (古典概型) 的定义
如果一个随机试验 E 满足: (1) 试验的样本空间 S 只包含有限个样本点, (2) 每一个样本点发生的可能性相同。
fn (A1 A2 Ak ) fn (A1) fn (A2 ) fn (Ak ).
2
历史上曾有人做过试验,试图证明抛掷匀质硬币时, 出现正反面的机会均等。
实验者
De Morgan Buffon
K. Pearson K. Pearson
n
2048 4040 12000 24000
nH
1061 2048 6019 12012
1
(一)频率
定义: 在相同条件下,进行了n次试验,在这n
次值试nA验/n中称为事事件件A出A现在的n次次重数复n试A称验为中的出A现频的数频,率比,
记为
f.n (即A) fn (A) nA / n.
频率的性质:
(1)0 fn (A) 1; (2) fn (S) 1; (3)若 A1,A2 , , Ak 是 两两互不相容的事件,则
(3) 加法公式,P (A∪B ) = P (A ) + P (B ) – P (AB ) 。 推论: P (A∪B ) ≤ P (A ) + P (B )
8
阅读材料
一般的加法公式
对于任意的
n
个随机事件
n
A1,A2,···,An
பைடு நூலகம்

《频率与概率》课件

《频率与概率》课件

参考资料
书籍和教材
- 《概率论与数理统计》——郑晓龙 - 《统计学基础》——康建文
课程网站链接
- 大数据分析与应用——机器学习 - 概率与统计——斯坦福大学公开课
其他相关学习资源
- Coursera《Probabilistic Graphical Models》 - Khan Academy Statistics and probability
概率分布
1
随机变量的定义和特征
随机变量通常用来描述随机事件中的数值特征。例如,投掷一枚硬币多次,计算正面 向上的有两种可能结果的试验,例如抛硬币或投篮命中。
3
正态分布
正态分布适用于连续变量的随机事件,例如身高或体重分布。
4
泊松分布
泊松分布适用于估计在一段时间内某事件发生的次数,例如地震发生的次数。
案例分析
本章讲述实际的案例,包括投资组合、医疗保 健和市场营销的例子。
结论
1 频率是概率的估计量
当试验次数足够大时,频率可以用来估计概率。但是,频率只是概率的近似值,并不等 于概率。
2 概率和统计学密切相关
概率和统计学的基本概念广泛应用于科学、工程和行业中的决策和预测。
3 课程总结
本门课程希望能帮助你掌握概率和频率的基本概念,并了解它们在实际生活中的应用。 希望您能在今后的生活和工作中灵活运用它们。
频率
定义和计算
频率是某一事件在多次试验中出现的次数除以总的试验次数。频率越高,意味着事件发生的 可能性越大。
作为概率的估计量
当试验次数足够大时,频率可以作为概率的估计量。但是,频率只是概率的一种估计,而不 是实际的概率值。
样本均值和频率的关系
样本均值是多次试验中所有结果的平均值。当试验次数趋近于无穷时,样本均值将趋近于概 率。

《频率与概率》课件

《频率与概率》课件
$P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)}$,其中$P(A|B)$表示在 事件B发生的条件下,事件A发生的概率。
贝叶斯定理应用
贝叶斯定理在统计学、机器学习、决策理论等领域有广泛应用, 尤其是在处理不确定性和主观概率方面。
全概率公式
全概率公式定义
全概率公式用于计算一个复杂事件发生的概率,该复杂事件可以分 解为若干个互斥且完备的子事件。
市场调查
在市场调查中,全概率公式可以用于计算某个事件发生的概率,例如消费者购买某产品的概率,可以通过考虑不 同市场细分和购买行为的条件概率来计算。
感谢您的观看
THANKS
概率的乘法性质是指一个事件发生后,另一个事件接着发生的概率等于前一事 件的概率乘以后一事件的概率。
详细描述
如果事件A和事件B有因果关系,即B的发生依赖于A的发生,那么 P(AB)=P(A)P(B)。如果事件A和事件B没有因果关系,那么P(AB)=P(A)P(B)。
条件概率与独立性
总结词
条件概率是指在某个已知条件下,一个事件发生的概率。独立性是指两个事件之 间没有相互影响。
中心极限定理的实例
在投掷骰子实验中,随着投掷次数的增加,出现3.5次朝上的频率 逐渐接近正态分布。
大数定律与中心极限定理的应用
在统计学中的应用01 Nhomakorabea大数定律和中心极限定理是统计学中的基本原理,用于估计样
本均值和方差,以及进行假设检验和置信区间的计算。
在金融领域的应用
02
大数定律和中心极限定理用于金融风险管理和资产定价,例如
方差
方差是随机变量取值与其期望的差的 平方的平均值,表示随机变量取值的 离散程度。
05
大数定律与中心极限定理

北邮概率统计课件13频率和概率

北邮概率统计课件13频率和概率
第三节 频率与概率
一. 频率
1.频率的定义:
在 n 次试验中,事件A发生的次数 n A 称为事件
A的频数,而比值 n A 称为事件A发生的频率,
记作:
n
fn ( A)

nA n
2.频率的性质:(1)0fn(A)1 (非负性)
(2) fn(S)1 (规范性)
201概9/10率/24 统计
课件
(3)若A1,A2,AK是两两互不相容 ,则的事件
n

k1
P(Ak)P(Ak)
k1
n
kn1
n
P(Ak)0P(Ak)
k1
k1
性质3 :若 AB,则有
(可减性) P(B A) P(B)P(A)
(单调性) P(B) P(A)
201概9/10率/24 统计
课件
A
[证]:(1) BA (BA )
A
并且A与B-A是互不相容的,即:
p为事件A 在该条件下发生的概率.(简称:
频率的稳定值为该事件的概率) 记作:P(A)
201概9/10率/24 统计
课件
示例: 考虑在相同条件下进行的 S 轮试验.
第一轮 试验
第二轮 试验

第S 轮 试验
试验次数n1
试验次数n2

试验次数ns
事件A出现 事件A出现

m1次
m2次
事件A出现 ms 次
性质4 (加法定理) 设 A, B为任意两个事件, 则有:
P (A B ) P (A ) P (B ) P (A )B
[证]:由图
可:A 知 B A (B A)B
A AB B
并且:

概率论与数理统计图文课件最新版-第1章-第3-5节

概率论与数理统计图文课件最新版-第1章-第3-5节
(1). 有放回地抽取 设A:取到的两张都是中奖券
n : 第一次从盒中取,不论是否是中奖券,总是
从 6 张中取一张,第二次再从盒中取,仍是 有 6 张券可供抽取,故有:
P61 P61 36 (种)
k : 中奖券有 2 张,第一次取有 2 张可供抽取,
第二次取仍有 2 张可供抽取,故有:
P21 P21 4 (种)
即, 10个球中的任一个被 取出的机会是相等的,
均为1/10.
10个球中的任一个被取 出的机会都是1/10
所以称这类概率模型为古典概型.
概率统计
在此示例中, 若记 A={ 摸到2号球 } 2
则 P(A)=?
显然: P(A)= 1/10
若记 B={ 摸到红球 } 1 2 3 4 5 6
则 P(B)=?
从而: P( A) k 4 1 0.111 n 36 9
概率统计
nn:
(2). 不放回地抽取
n : P61 P51 30
k : P21 P11 2
从而: P( A) k 2 1 0.067 n 30 15
注 ▲ 若在此例中若将取法改为 “一次抽取两张” ,
其它条件不变则有:
概率统计
P(e1) P(e2) L L P(en)
又由于基本事件是两两互不相容的,于是:
P(S) P(e1Ue1UL L en)
P(e1) P(e2) L L P(en)
nP(ei)
而 P(S) 1
又由已知,
P(ei )
1 n
,
i 1, 2,L n
A ei1 U ei2 UL U eik , (1 i1 i2 L ik n)
(2).若首位数 2, 4, 6, 8 则有: P41 P41 P84

频率与概率PPT课件

频率与概率PPT课件

也可用如下方法求概率:
开始
硬币1


硬币2 正 反 正 反
树状图
P(出现两个正面)=
树状图:从上至下每条路径就是一个可能出现的结果。
我们把这种列举试验中所有机画会树均状等图的结关果键的:图1确形定称为
树状图
层数,2是确定每层分叉
的个数。
第7页/共14页
树状图 法练习
1.小明是个小马虎,晚上睡觉时将两双不同的 袜子放在床头,早上起床没看清随便穿了两只 就去上学,问小明正好穿的是相同的一双袜子 的概率是多少?
第5页/共14页
例题:对两枚骰子可能出现的情况进行分析,列表如下



一个 个
1
2
3
4
5
6
1
(1,1)
(2,1)
(3,1)
(4,1)
(5,1)
(6,1)
2
(1,2)
(2,2)
(3,2)
(4,2)
(5,2)
(6,2)
3
(1,3)
(2,3)
(3,3)
(4,3)
(5,3)
(6,3)
4
(1,4)
(2,4)
解第二:只 设两第双一只 袜子A分1 别为AA12、A2、B1B1、BB2,2 则
A1
开始 (A2,A1) (B1,A1) (B2,A1)
AA21
(AA1,2A2) B1
B2 (B1,A2) (B2,A2)
B1
(A1,B1) (A2,B1)
(B2,B1)
A所2 以BB21穿B相2 同A一1 双(BA11袜,BB2子)2 的(A概A12,率BA2)1为B(2B41,B2)A11 A2 B1
  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)。

• 比如,一个箱子中装有100只产品,其中95只 是合格品,5只是次品.从其中任意拿出一只, 则拿到合格品的可能性就比拿到次品的可 能性大. • 假如这100只产品中的合格品与次品都是50 只,则拿到合格品与拿到次品的可能性就大 致相同.
• 所以,一个事件发生的可能性大小是它本身 所固有的一种客观的度量. 很自然,人们希望 用一个数来描述事件发生的可能性大小,而 且事件发生可能性大的, 这个数就大; 事件 发生可能性小的, 这个数就小. • 为此,我们引入频率的概念, 它描述了事件在 多次试验中发生的频繁程度,进而引出表征 事件在一次试验中发生的可能性大小的数 量指标——概率.
P P P
注意: 概率为0的事件不等价于不可能事件
概率为1的事件不等价于必然事件
性质 2
设有限个事件 A1 ,A2 ,, An 两两互不相容 ,则
P A1 A2 An P A1 P A2 P An .
nH
251 249 256 253 251 246 244 258 262 247
fn(H)
0.502 0.498 0.512 0.506 0.502 0.492 0.488 0.516 0.524 0.494
表2
试验者 De Morgan Bufen Pearson
“正面向上”次 抛币次数n 数
3 对于两两互不相容的事件 A1, A2 ,, 有
可列可加性
P A1 A2 P A1 P A2
事件发生 的频繁程度
事件发生
的可能性的大小
频 率
稳 定 值
概 率
频率的性质
概率的公理化定义
注记: 概率的公理化定义给每个随机试验E 提供了一个统一的理论结构,对E上的每个 随机事件A,所对应的实数P(A)用以度量A发 生的可能性的大小,称为A的概率.但是该定 义没有给出具体的对应法则,只规定了这种 对应所满足的三个公理化要求.概率论的主 要任务就是在概率的公理化定义下研究随 机现象的有关规律性.
一、频率的定义
频率
设在 n 次重复试验中 ,事件 A 出现了 nA 次 ,
则称 nA 为事件 A 在 n 次试验中出现的频数 ,比值 nA 为事件 A 在 n 次试验中出现的频率 , 记为 f n A , n 即 f n A . n
性质:
1)
0 f n ( A) 1 ;
n
n
1
n 1
P A1 A2 An
例题
1、 设P(A)>0,P(B)>0,将下列四个数 P(A),P(AB),P(A)+P(B),
P( A B), 按由小到大的顺序排列,用 “ ”联系他们,并指出在什么情况下可能 有等式成立?
2 设 P(A)=P(B)=P(C)=1/3,P(AB)=P(AC)=0, P(BC)=1/4,求 A,B,C至少有一事件发生的概率.
教学内容
1 频率的定义与性质; 2 概率的统计定义与概率的基本性质;
教学重点
概率的性质
• 一、提出问题
1.大量的重复试验后,事件发生的可能性有大 有小,怎样来认识和刻画它?
2.频率,我们比较熟悉。它和概率有关系吗? 可以给我们哪些启示呢?
二 问题分析
• 我们观察一项随机试验所发生的各个事件, 就其一次具体的试验而言,每一事件出现与 否都带有很大的偶然性,似乎没有规律可言. 但是在大量的重复试验后,就会发现: 某些 事件发生的可能性大些,另外一些事件发生 的可能性小些,而有些事件发生的可能性大 致相同.
2)
f n (S ) 1;
A1 , A2 , , Ak 是两两互不相容事件, f n ( A1 A2 Ak ) f n ( A1) f n ( A2) f n ( Ak ) 则
3) 若
例:抛硬币出现的正面的频率 表 1
试验 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 n =5 n =50 n =500

A B

A
3 P BA P B AB
P B P AB 1 1 7 . 2 9 18
AB
B
A B
练习题 在某城市中发行三种报纸A, B, C , 经调查 订阅A报的有45%,订阅B报的有35%,订阅C 报的有30%,同时订阅A及B报的有10%,同时 订阅A及C 报的有8%,同时订阅C 及B报的有 5%,同时订阅A及B及C 报的有3%,试求下列 事件的概率:
这个定义也称为 概率的统计定义 .
二、概率的定义
概率的公理化定义 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 PA ,
称之为事件 A 的概率 , 如果它满足下列三个条件 : 1 P A 0 ; 非负性
2 P S 1 ; 规范性
P A B P A P B 并且 P A P B .
性质 3 设 A、B 为两事件 , 且 A B , 则
证 如图 ,因为 A B , 所以 A B A B 并且 B A B A B 于是由性质 2 , 可得 P A P B P A B A B 也即 P A B P A P B ,
2084 4040 12000 1061 2048 6019
频率 f n ( A) 0.518 0.5069 0.5016
Pearson
24000
12012
0.5005
频率和概率
频率的稳定性 随机事件A在相同条件下重复多次时,事件A 发
生的频率在一个固定的数值p附近摆动,随试验次数 的增加更加明显。可见, 在大量重复的试验中,随机 事件出现的频率具有稳定性.即通常所说的统计规律 性.
性质 5 对于任何事件 A , 有
P A 1 P A .

因为
A A ,且 AA .
所以 1 P S P A A P A P A 即
P A 1 P A .
性质 6 设 A, B 为任意两个事件 , 则
P A P B .

又由概率的非负性, 有 P A B P A P B 0

性质 4 对于任一事件 A , 都有 P A 1 .
证 因为对于任一事件A , 都有 A 故由性质 4 , 可得 P A P 1 .
第三节 频率与概率
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. 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.
由此性质还可推得
P A B P A P B .
而且此结果 还可以推广 :
P A B C P A P B P C P AB P AC P BC P ABC P A B C D P A P B P C P D
由概率的公理化定义可推得概率的下列性质 . 性质1 P 0 .
证 因为 由于上式右端可列个事件两两互斥 , 故由概率公
理化定义的可列可加性, 有 P P 再由概率的非负性可得,
P 0 .
事件的概率
事件A的频率稳定在数值p,说明了数值p可以用 来刻划事件A发生可能性大小,可以规定为事件A 的概率
概率的统计定义
对任意事件A,在相同的条件下重复进行n次
试验,事件A发 生的频率 m/n,随着试验次数n的
增大而稳定地在某个常数 附近摆动那数足够大时,可以用事件A发生的频 率近似的代替事件A的概率,
由概率所必须满足的三条公理,我们 推导出概率的其它几条重要性质. 它们在 计算概率时很有用,尤其是加法公式.
三、小结
频率的定义 概率的公理化定义及概率的性质 事件在一次试验中是否发生具有随机性,它发 生的可能性大小是其本身所固有的性质,概率 是度量某事件发生可能性大小的一种数量指标. 它介于0与1之间.
证 因为
A1 A2 An A1 A2 An
所以由可列可加性及性 1 , 有 质
P A1 P A2 P An P P
P A1 A2 An P A1 A2 An P A1 P A2 P An 0 0 P A1 P A2 P An .
1 只订A报的; 2 只订A及B报的; 3 只订一种报的; 4 正好订两种报纸的; 5 至少订阅一种报纸的; 6 不订阅任何报纸的; 7 最多订阅一种报纸的。
这一讲,我们介绍了
概率的公理化定义
它给出了概率所必须满足的最基本的 性质,为建立严格的概率理论提供了一个 坚实的基础.
P AB P AC P AD P BC P BD P CD
P ABC P ABD P BCD P ACD P ABCD
P Ai P Ai P Ai A j P Ai A j Ak 1 i , j n 1 i , j ,k n i 1 i 1
nH
2 3 1 5 1 2 4 2 3 3
fn(H)
0.4 0.6 0.2 1.0 0.2 0.4 0.8 0.4 0.6 0.6
相关文档
最新文档