1.2概率的定义及计算
掌握概率统计的基本方法与应用

掌握概率统计的基本方法与应用概率统计是一门研究随机现象的数学学科,广泛应用于各个领域。
掌握概率统计的基本方法和应用,对于我们理解和分析事物的发展趋势、预测未来事件的可能性具有重要的意义。
本文将介绍概率统计的基本概念、方法和实际应用,并探讨其在不同领域中的作用。
一、概率统计的基本概念1.1 概率的定义概率是指某个事件发生的可能性大小。
在数学中,概率以0到1之间的数值表示,0表示不可能事件,1表示必然事件。
概率可以用来度量不同事件之间的发生概率。
1.2 随机变量与概率密度函数随机变量是指在一次试验中可能取到的不同结果,它可以是离散的或连续的。
离散变量是指只能取到有限个或可列个值的变量,比如抛硬币的结果;而连续变量是指可以取到任意值的变量,比如人的身高。
概率密度函数则是描述随机变量的概率分布规律的函数,通常用来衡量事件在给定取值范围内可能发生的概率大小。
1.3 事件独立性与条件概率事件的独立性是指两个或多个事件之间相互独立,互不影响。
条件概率是指在已知某个事件发生的条件下,另一个事件发生的概率。
二、概率统计的基本方法2.1 概率计算方法概率计算是概率统计的核心方法之一。
通过利用事件之间的关系、概率的性质以及一些基本规则,可以计算出复杂事件的概率。
2.2 统计方法统计方法是通过收集和分析数据来推断总体特征、评估假设以及进行预测和决策的方法。
常见的统计方法包括抽样调查、假设检验、回归分析等。
2.3 概率模型与统计模型概率模型是描述随机现象的模型,通过概率论的方法来描述事件的发生规律。
统计模型则是通过收集样本数据,建立起概率模型的方法。
三、概率统计的应用领域3.1 金融领域中的应用概率统计在金融领域中有着广泛的应用。
例如,通过对金融市场的历史数据进行分析,可以对未来的金融市场走势进行预测;概率统计也可以用来评估金融产品的风险等。
3.2 医学领域中的应用在医学领域中,概率统计可以用来分析疾病的流行趋势、预测疾病的患病率等。
§1.2 概率的定义与古典概型

设有k 个不同的球, 每个球等可能地落入N 个盒子中(), 设每个盒子容球数无限, 求下列事件的概率:N k ≤(1)某指定的k 个盒子中各有一球;(4)恰有k 个盒子中各有一球;(3)某指定的一个盒子没有球;k m ≤(2)某指定的一个盒子恰有m 个球( )(5)至少有两个球在同一盒子中;(6)每个盒子至多有一个球.例2(分房模型)例7两船欲停靠同一个码头, 设两船到达码头的时间各不相干,而且到达码头的时间在一昼夜内是等可能的. 如果两船到达码头后需在码头停留的时间分别是1 小时与2 小时,试求在一昼夜内,任一船到达时,需要等待空出码头的概率.解设船1 到达码头的时刻为x,0 ≤x < 24船2 到达码头的时刻为y,0 ≤y < 24设事件A表示任一船到达码头时需要等待空出码头设Ω是随机试验E 的样本空间,若能找到一个法则,使得对于E 的每一事件A 赋于一个实数,记为P ( A ), 称之为事件A 的概率,这种赋值满足下面的三个条件:非负性:0)(,≥⊂∀A P A Ω 规范性:1)(=ΩP ∑∞=∞==⎟⎠⎞⎜⎝⎛11)(i i i i A P A P U 可列可加性:L ,,21A A 其中为两两互斥事件,概率的公理化理论由前苏联数学家柯尔莫哥洛夫(A.H.Колмогоров)1933年建立.三、概率的公理化定义6、加法公式:对任意两个事件A, B, 有)()()()(ABPBPAPBAP−+=∪)()()(BPAPBAP+≤∪推广:) ()()() ()( )()()(ABC PBCP ACPAB PCP BPAPCBAP+−−−+ +=∪∪)()1()()()()(2111111n n nnk j i k j i nj i j i ni i ni i A A A P A A A P A A P A P A P L L U −≤<<≤≤<≤==−++++−=∑∑∑一般:右端共有项.12−n例9 中小王他能答出第一类问题的概率为0.7, 答出第二类问题的概率为0.2, 两类问题都能答出的概率为0.1. 为什么不是?2.07.0×若是的话, 则应有)()()(2121A P A P A A P =而现在题中并未给出这一条件.在§1.4中将告诉我们上述等式成立的条件是:事件相互独立.21,A A例10设A , B 满足P ( A ) = 0.6, P ( B ) = 0.7,在何条件下,P (AB ) 取得最大(小)值?最大(小)值是多少?解)()()()(AB P B P A P B A P −+=∪)()()()(B A P B P A P AB P ∪−+=3.01)()(=−+≥B P A P 1)(=∪B A P 最小值在时取得6.0)()(=≤A P AB P ——最小值——最大值)()(B P B A P =∪最大值在时取得。
概率论与数理统计教程(茆诗松)第1章

SA ∫0 P( A) = = SΩ
27 July 2011
π
l sinϕdϕ 2l 2 = d(π / 2) dπ
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
第9页
§1.3 概率的性质
= (3/10)×(2/9)+(7/10)×(3/9) = 3/10
27 July 2011
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
第24页 24页
1.4.4
贝叶斯公式
乘法公式是求“几个事件同时发生”的概率; 全概率公式是求“最后结果”的概率; 贝叶斯公式是已知“最后结果” ,求“原因” 的概率.
27 July 2011
第一章 随机事件与概率
第19页 19页
条件概率的三大公式
乘法公式; 全概率公式; 贝叶斯公式.
27 July 2011
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
第20页 20页
1.4.2
性质1.4.2
乘法公式
(1) 若 P(B)>0,则 P(AB) = P(B)P(A|B); 若 P(A)>0,则 P(AB) = P(A)P(B|A). (2) 若 P(A1A2 ······An−1)>0,则 P(A1A2 ······An) = P(A1)P(A2|A1) ······ P(An|A1A2 ······An−1)
古典方法 设 Ω 为样本空间,若
① Ω只含有限个样本点; ② 每个样本点出现的可能性相等, 则事件A的概率为: P(A) = A中样本点的个数 / 样本点总数
1.2随机事件的概率

三、 概率的公理化定义
公理化的必要性 任何一个数学概念都是对现实世界的抽象 这种抽象使
得其具有广泛的适应性 并成为进一步数学推理的基础 前面 指出 概率的频率解释为概率提供了经验基础 但不能作为一 个严格的数学定义 它没能抓住“概率”这一概念的抽象本 质 如果人们对概率的认识只停留在这一简单的直观上 那么 人们对概率论的研究便只能停留在对一些肤浅的问题的零散 研究上 概率论的研究和应用就会受到很大的局限
频率的性质
记一个事件 A 在 n 次重复试验中发生的次数为 rn(A) 则其
发生的频率
fn ( A)
rn(A) n
满足下列性质
(1) fn()1
(2)对任意事件A 有fn(A)0
(3)对任意一组两两不相容的事件A1 A2 An
P(
i1
Ai
)
i1
P(
Ai
)
说明 值得指出的是 fn(A)还满足许多其他性质 比如 比较显 然的性质有 fn()0 fn(A)1 然而这些性质均可由上述三条 性质导出 所以上述三条性质是反映频率特征的核心性质
一、 概率和频率解释
定义11(概率的直观定义) 随机事件A发生的可能性大小的度量(数值) 称为事件A
发生的概率 记作P(A)
说明 一个事件的概率是由事件本身特征所决定的客观存在
就好比一根木棒有它的长度一样 频率的稳定值是概率的外 在的必然表现 当进行大量重复试验时 频率会接近稳定值 因而 频率可用来作为概率的估计 就好比是测定概率的“尺 子” 随着试验次数的增加 测定的精度会越来越高
例110 观察某地区未来5天的天气情况 记Ai为事件 “有i 天不下雨”(i0 1 2 3 4 5) 已知P(Ai)iP(A0)(i1 2 3 4 5) 求下列各事件的概率
3.§1.2条件概率1.3加法公式

pk (1
p)nk
其中:p是试验中事件A发生的概率;
C
k n
表示n个
不同元素中取k个
的组
合数
例6. 某气象站天气预报的准确率为80%, 5次预报中
恰有4次准确的概率;
19
问题3 — 计算独立重复事件的概率
例6. 某气象站天气预报的准确率为80%, 5次预报中 恰有4次准确的概率.
解 5次预报中有4次准确是n次独立重复试验中某事
P( A) 0.7, P( A) 1 P( A) 0.3 P( AB) P( A)P(B) 0.30.6 0.18
16
典型问题2—计算独立事件的概率
例4. 甲、乙二人各进行一次射击,甲击中目标的概率 是0.8 , 乙击中目标的概率是0.9 , 两人都射击一次. 求: (1)两人都没击中目标的概率,(2)目标被击中的概率.
7个黄球, 玻璃球中有2个红球4个黄球,从盒中任取1个球,
设:事件A表示取到玻璃球,事件B表示取到红球,
则: 条件概率 P( A | B) 4
P(A | B) P(AB) 16 P(B) 11
4 11
16
因为事件B表示取到红球, B 表示取到黄球,
P(B) 11 16
A B 表示取到玻璃球且是黄球,
例如. 检验一批产品从中任意取一件, 检验后就放回,再 取一件检验,那么第一检验不影响第二次检验结果,所以 二者为独立事件。
但是从中任意取一件不放回, 再取一件检验,那么第 一次检验影响第二次检验结果, 所以二者不为独立事件.
13
典型问题2 ——事件独立性解题 例3. 甲、乙二人各进行一次射击,甲击中目标的概率是
一级品. 求:任取1件产品它是一级品的概率?
概率论与数理统计课件1.2概率的定义与性质

6
概率论与数理统计
一、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, 记为 P( A) , 如果 P() 满足下列条件 , 则称P( A)为事 件 A 的概率: (1) 非负性 : 对于每一个事件 A, 有 P( A) 0; (2) 规范性 : 对于必然事件 S, 有 P(S) 1; (3)可列可加性 : 设 A1 , A2 , 是两两互不相容的事件 , 即对于 i j , Ai Aj , i , j 1, 2 , , 则有
表1
1
0.4
2
0.6
3
0.2
4
1.0
5
0.2
6
0.4
7
0.8
8
0.4
9
0.6
10
0.6
n=50 0.44 0.50 0.42 0.50 0.48 0.42 0.36 0.48 0.54 0.62
n=500 0.502 0.498 0.512 0.506 0.502 0.492 0.488 0.516
P() 0
8
概率论与数理统计
2.(有限可加性) 若 A1 , A2 , , An 是两两互不相容的事件,则有 P(A1 A2 An ) P(A1 ) P(A2 ) P(An ).
证明 令 An1 An2 , 则Ai Aj , i j, i, j 1,2,.
5
概率论与数理统计
频率的性质
f n ( A)
nA n
(1) 非负有界 : 对于每一个事件 A, 有 0 fn ( A) 1; (0 nA n)
1.2概率的统计定义与概率的公理化定义

概率的公理化定义 设 E 是随机试验 , 是它的
样本空间 ,对于 E 的每一个事件 A 赋予一个实数 PA
与之对应,如果集合函数P满足下列三条公理 : 1 非负性 对于每一事件A,都有P A 0 ;
2 规范性:对于必然事件,有P 1 ;
3 可列可加性:对于两两互斥事件 A1, A2,, 有
nA n
为事件
A
在
n
次试验中出现的频率
, 记为
fn A
,
即
fn A
n
.
概率论
频率所具有的三个性质:
1 0 PA 1;
2 P 1 ;
3 设 A1 , A2 ,, Ak 是两两互斥事件 , 则 PA1 A2 Ak PA1 PA2 PAk
概率论
抛掷钱币试验记录
试验者 抛币次数n “正面向上”次数 频率 fn( A)
P AB
PBC
0,
P AC
1
.求
A、B、C
4
至少有
8
一个发生的概率 .
解 PA B C
PA PB PC PAB PAC
PBC PABC
31 1 10 5. 248 8
概率论
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.
概率论
性质 3 对于任何事件A ,有
PA 1 PA .
证 因为 A A ,且 AA .
所以 PA A P 1 .
并且 PA A PA PA
由以上两式可得, PA PA 1
概率的定义及其确定方法

1.2 概率的定义及其确定方法本节包括概率的公理化定义、排列与组合公式、确定概率的频率方法、古典方法、几何方法及主观方法。
主要介绍概率的定义,在排列、组合公式的基础上,利用频率方法、古典方法、几何方法及主观方法计算事件的概率。
概率是对随机事件发生可能性大小的数值度量。
1.随机事件的发生是带有偶然性的,但随机事件的发生的可能性是有大小之分的;2. 随机事件的发生的可能性是可以度量的,犹如长度和面积一样;3.在日常生活中往往用百分比来表示。
这里也是如此在概率论的发展史上,曾经有过概率的古典定义、概率的几何定义、概率的频率(统计)定义和概率的主观定义。
1933年,前苏联数学家柯尔莫哥洛夫首次提出了概率的公里化定义。
一、概率的公理化定义1.定义 设Ω为一样本空间,为Ω上的某些子集组成的一个事件域,如果对任意事件A ∈,定义在上的一个实值函数P (A )满足: (1)非负性公理:()0;P A ≥ (2)正则性公理:()1;P A = (3)可列可加性公理:若12,,,n A A A 两两互不相容,有11()();n n n n P A P A +∞+∞===∑则称P (A )为事件A 的概率,称三元素(,,)P Ω为概率空间。
1.并没有告诉我们应如何确定概率。
但概率的古典定义、概率的几何定义、概率的频率(统计)定义和概率的主观定义都是在一定的场合下确定概率的方法。
由于计算概率要用到排列与组合的公式。
2.概率是关于事件的函数。
二、排列与组合公式1.两大计数原理(1)乘法原理 :如果某件事需要经过k 步才能完成,做完第一步有1m 种方法,做完第二步有2m 种方法,…,做完第k 步有k m 种方法,那么完成这件事共有12n m m m ⨯⨯⨯种方法。
如某班共有45位同学,他们生日完全不相同的情况有365×364×363×…×321种。
(2)加法原理:如果某件事可由k 类不同的办法之一去完成,在第一类办法中有1m 种完成方法,在第二类办法中有2m 种方法,…,在第k 类办法中有k m 种方法,那么完成这件事共有12n m m m +++种方法。
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② 两球全红的概率;
pa (r1r2 )
| r1r2 |
| |
(a)
C31C31 C110C110
9 100
pb (r1r2 )
| r1r2 |
| |
(b)
C31C21 C110C91
(或
C32 C120
)
6 90
例2 盒中10球:7白3红。从中一次一球地 随机取球两次。试在(a)放回抽样(b)不放 回抽样这两种不同的取球方式下,分别计算
① 两球全白的概率;
② 两球全红的概率;
pa (w1w2 )
| w1w2
| |
|
(a)
C71C71 C110C110
49 100
pb (w1w2 )
|
w1w2
| |
|
(b)
C71C61(或 C110C91
C72 C120
)
42 90
例2 盒中10球:7白3红。从中一次一球地 随机取球两次。试在(a)放回抽样(b)不放 回抽样这两种不同的取球方式下,分别计算
④ 德·摩根律(De Morgan) A B A B ; A B A B. 和之逆即逆之积 ; 积之逆即逆之和
1.2 概率定义及其算法
古典概率、几何概率、统计概率、概率的 本质特性
一、 古典概率
设随机实验E满足下列条件
1.有限性:试验的样本空间只有有限个样本点,
即 1,2, ,n,
n n
P i1 Ai i1 P Ai
P Ai Aj
1i jn
P Ai Aj Ak 1 n1 PA1A2 An
1i jk n
PA B C P A B P(C) P[ A BC]
P(A) P(B) P(AB) P(C) P(AC BC)
P(A) P(B) P(AB) P(C) P(AC) P(BC) P(ACBC)
解 设甲、乙分别在7点的第 x 和第 y 分钟
到达约会点,则能见上一面的时间集A为
Y
A={ ( x , y) | | y – x | ≤ 15 , 0≤ x, y ≤ 60}
60
而二人应赴约的时间集显然为
S={ ( x , y) | 0≤ x≤60,0≤ y ≤ 60}
A
15
故有
p( A) | A | |S|
第一章 随机事件及其概率
第一讲 随机事件及其运算 第二讲 概率定义及其算法 第三讲 条件概率与派生概率公式 第四讲 独立性与派生贝努里概型
随机事件间运算关系的Venn图
子事件A
Ω
和事件
Ω
积事件
Ω
不可能事件
Ω
A B
A∪B
A∩B
差
事
Ω
件 (
A-B
1 )
(1)
差
Ω
事 件
(
A-B
2 )
(2)
AB =
BA
A
对 立 事 件
Ω
BA
随机事件间的运算性质
① 交换律 A ∪ B = B ∪ A,A ∩ B = B ∩ A。 ② 结合律
A ∪(B ∪ C)=(A ∪ B)∪ C;
A ∩(B ∩ C)= (A ∩ B )∩ C。 ③ 分配律
A ∪(B ∩ C)=(A ∪ B)∩(A ∪ C);
A ∩(B ∪ C)=(A ∩ B)∪(A ∩ C).
i1
i1
fn ( A1 A2
Ak ) fn (A1) fn (A2 ) fn (Ak )
四、 公理化概率
设随机试验 E 的样本空间是Ω 。如果E 的每 一事件 A 都被赋予某个实数 P(A),且事件函数 P(·) 满足条件:
(1) 对任一事件 A 都有 P(A) 0;
(2) P( ) 1;
① ②
两两球球全全白红p的的ba (同概概色率率);; |
r1r2
|
w1w2
|
|
(ba)
③ 两球同色的概率;
C312CCC1231011C0C72C11071C497180
58 100
④ 两球一白一红的概率;
⑤ 两球至少一白的概率。
例2 盒中10球:7白3红。从中一次一球地 随机取球两次。试在(a)放回抽样(b)不放 回抽样这两种不同的取球方式下,分别计算
p(AB) = 0.10,p(AC) = 0.08,p(BC) = 0.05,
p(ABC) = 0.03
试计算以下各事件的发生概率:
⑴只订A、B二报的; ⑵只订A报的; ⑶只订一种报的; ⑷正好订两种报的; ⑸至少订一种报的;
p(ABC ) p(AB C) p(AB ABC)
= p(AB )-p(ABC ) = 0.10-0.03 = 0.07 ;
pa (至少一白) pa (非全红)
1 pa (r1r2 )
③
两球同色的概率;
1
C31C31 C110C110
91 100
④ 两球一白一红的概率;
⑤ 两球至少一白的概率。
例3 将 m 只球随机地放入 M( M≥ m ) 个杯中,试求如下各事件的概率:
1)某指定的 m 杯中各有一球( A ) ;
= 0.73;
p(A) = 0.45, p(B) = 0.35,p(C) = 0.30,
p(AB) = 0.10,p(AC) = 0.08,p(BC) = 0.05,
p(ABC) = 0.03
试计算以下各事件的发生概率:
⑴只订A、B二报的; p(ABC ABC ABC)
⑵只订A报的;
p( ABC) p( ABC ) p( ABC )
表2
fn(H) 0.5181 0.5069 0.5016 0.5005
正面出现的频率具有 (1) 随机波动性;(2)大量重复的稳定性
频率显然有如下基本性质
(1)0 fn ( A) 1;
(2) fn ( ) 1;
(3)若A1,A2,…Ak是两两互不相容的
n
n
事件,则 fn ( Ai ) fn (Ai ) ,即
nH
fn (H)
2
0.4 22 0.44
3
0.6 25 0.50
1
0.2 21 0.42
5
1.0 25 0.50
1
0.2 24 0.48
2
0.4 21 0.42
4
0.8 18 0.36
2
0.4 24 0.48
3
0.6 27 0.54
3
0.6 31 0.62
表1
n=500
nH
fn (H)
251 0.502
2)恰有 m 杯, 其中各有一球( B ).
Ans.
p( A)
| A|
| |
m! Mm
p(B)
|B
|
| |
C
m M
m
!
Mm
二、 几何概率
设样本空间 的几何度量值为 ( ) 再设事件 A 的几何度量值为 (A) ,
那么
P A
( A) ( )
A对应几何图形的测度值
对应几何图形的测度值
测度 :长度、面积 、体积的统称
pa (一白一红) pa (不同色) 1 pa (同色)
③
两球同色的概 1率;C31CC31110CC11071C71
42 100
④ 两球一白一红的概率;
⑤ 两球至少一白的概率。
例2 盒中10球:7白3红。从中一次一球地 随机取球两次。试在(a)放回抽样(b)不放
回抽样这两种不同的取球方式下,分别计算
⑵只订A报的;
p[A (B C)] p[A A(B C)]
⑶只订一种报的; ⑷正好订两种报的;
= p(A-AB ∪ AC )
⑸至少订一种报的; = p(A )-p(AB ∪ AC )
⑹不订任何报的;
= p(A )-p(AB )-p(AC)+p(ABC )
⑺至多只订一种报的。= 0.45-0.10-0.08+0.03 = 0.30 ;
= P(A) +P(B) -P(AB)
证毕 .
例5 调查表明, A报在某市的订阅量稳定地占
45%,B报占35%,C报占30%;此外,同订A、B
报的占10%,同订A、C报的占8%,同订B、C报
的占5%,而A、B、C皆订的占3%。
试计算以下各事件的发生概率:
⑴只订A、B二报的; ⑵只订A报的; ⑶只订一种报的; ⑷正好订两种报的;
⑶只订一种报的;
p( ABCABC ) p( ABCABC )
⑷正好订两种报的; p(ABCABC) p(ABCABCABC)
⑸至少订一种报的; p(ABC) p(ABC) p(ABC)
⑹不订任何报的; ⑺至多只订一种报的。=
0.30 +(0.35-0.10-0.05+0.03)
+ (0.30-0.08-0.05+0.03)
例3 在图中正方形内任取一点。求此点恰 好在阴影之内(包括阴影边界)的概率。
解 依定义,由于阴影 A 的面积为
Y
60
A
15 15
SA
60 60
2
1 2
45 45
1575
而正方形的面积显然为
S 6060 3600
因而
p(A) SA 1575 7 S 3600 16
60
X
例4 约会问题:甲、乙二人意欲某上午7~8 点在某指定处会面,约好先到者须等15分钟 后方可离去。求依此约定两人能见面的概率。
p(A) = 0.45, p(B) = 0.35,p(C) = 0.30,
p(AB) = 0.10,
⑸至少订一种报的;
p(AC) = 0.08,p(BC) = 0.05,