概率论第一章汇编

合集下载

(完整版)概率论第一章随机事件与概率

(完整版)概率论第一章随机事件与概率
P(A) = A中样本点的个数 / 样本点总数
解题思路
1、将事件定义为某个参数,如A,B,C; 2、确定总样本空间样本数与事件对应的样本数 技巧:可以采用概率的性质和事件的运算关系灵 活变换。
2. 样本点 ω—— 随机试验的每一个可能结果.
3. 样本空间(Ω) —— 随机试验的所有样本点构成的集合.
4. 两类样本空间: 离散样本空间 样本点的个数为有限个或可列个. 连续样本空间 样本点的个数为无限不可列个.
1.1.3 随机事件
1. 随机事件 —— 某些样本点组成的集合, Ω的子集,常用A、B、C…表示.
• 重复排列:nr

选排列: Pnr
n! n(n 1)......(n r 1) (n r)!
组合

组合:
Cnr
n r
n! r!(n r)!
Pnr r!
注意
求排列、组合时,要掌握和注意: 加法原则、乘法原则.
加法原理
完成某件事情有 n 类途径, 在第一类途径中有m1种方 法,在第二类途径中有m2种方法,依次类推,在第 n 类 途径中有mn种方法,则完成这件事共有 m1+m2+…+mn种 不同的方法.
§1.1 随机事件及其运算 §1.2 概率的定义及其确定方法 §1.3 概率的性质 §1.4 条件概率 §1.5 独立性
§1.1 随机事件及其运算
1.1.1 随机现象:自然界中的有两类现象 1. 必然现象
• 每天早晨太阳从东方升起; • 水在标准大气压下加温到100oC沸腾;
2. 随机现象
• 掷一枚硬币,正面朝上?反面朝上? • 一天内进入某超市的顾客数; • 某种型号电视机的寿命;
乘法原理

概率论与数理统计:第1章 随机事件与概率1

概率论与数理统计:第1章 随机事件与概率1

5、差事件 事件 A B { : A 且 B} 称为事件A与事 件B的差事件。它的含义是:当且仅当事件A发生 且事件B不发生时,事件 A B发生。
6、互不相容事件 如果 A B ,那么称事件A与事件B互不相
容(或互斥)。它的含义是:事件A与事件B在一 次试验中不会同时发生。
如果一组事件(可以由无限个事件组成)中任意 两个事件都互不相容,那么称这组事件两两互不 相容。
样本空间 是其自身的一个子集,因而也是一 个事件。我们称 为必然事件。空集 永远是样 本空间的一个子集,因而也是一个事件。我们称 为不可能事件。必然事件 与不可能事件 是两 个特殊的随机事件。
五、随机事件之间的关系和运算 由于事件是一个集合,因此,事件之间的关系
与事件之间的运算应该按照集合论中集合之间的关 系与集合之间的运算来规定。
机试验,简称为试验: (1)试验可以在相同的条件下重复地进行; (2)试验的所有可能结果在试验前已经明确,
并且可能结果不止一个; (3)试验前不能确定试验后会出现哪一个结
果。
三、样本空间 要研究一个随机试验,首先要弄清楚这个试验
所有可能的结果。每一个可能出现的结果称为样本 点,记作 。全体样本点组成的集合称为样本空间, 记作 。
第一章 随机事件与概率
概率论是研究随机现象统计规律性的一个数学 分支,是近代数学的重要组成部分;概率论的理论 与方法向各个学科的渗透,是近代科学技术发展的 特征之一;概率论与其它学科相结合发展成了很多 的边缘学科,如生物统计,统计物理等;它又是许 多新的重要学科的基础,如信息论,控制论,可靠 性理论和人工智能等。
4、积事件(或交事件) 事件 A B { : A且 B} 称为事件A与事 件B的积事件。它的含义是:当且仅当事件A与事件 B同时发生时,事件 A B发生。

概率论-第一章_1

概率论-第一章_1
电子科技大学
概率论的基本概念
林家翘教授是国际公认的力学和应用数 学权威,尊称为应用数学大师.
2002年回国后他的第一个任务,是向学 生和公众厘清“应用数学”概念. 强调应 用数学是不同于纯数学的一门独立的基础 学科,应用数学的核心是用数学方法解决 实体科学问题,纯数学核心是逻辑构架, 在西方数学界,这已经是一个常识.
电子科技大学
概率论的基本概念
非确定性现象出现的原因:
受到微小变化因素的综合影响 在非确定性现象中有一类很重要的现象: 随机现象.
抛硬币试验
例如
新生婴儿性别比
炮弹发射试验
电子科技大学
概率论的基本概念
随机现象的各个结果出现的可能性大小 不依人们的主观意志转移. 进行大量重复观察时,可观察到出现各 种结果呈现某种规律. 称大量同类随机现象所呈现的固有规律为 随机现象的统计规律性.
— 数学是一种先进文化,是人类文 明的基础,在人类文明的进程中起着重 要推动作用.
从认识论的观点来看, 人们应该给数学 科学以无上的地位.
—— J.勒雷 《当代数学大师》
电子科技大学
概率论的基本概念
大师之忧: “我回国后发 现,‘应用数学’ 的薄弱对整个 科学的发展非 常不利,非常 不利。” ——林家翘
电子科技大学
概率论的基本概念
应用数学注重的是主动提出研究对象中 的科学问题,通过问题的解决加深对研究 对象的认识,或创造出新的知识,它所注 重的是用数学来解决科学问题.
传统数学课程特点: 细分科目,自成体系;
追求数学自身的严密性和完美性, 与其他学科的交叉与融合相对少.
电子科技大学
概率论的基本概念
过去: 四种基本数学素质与能力: 抽象思维能力、逻辑推理能力、 数学运算能力、空间想象能力.

《概率论》第1章 事件与概率

《概率论》第1章 事件与概率
第一章 事件与概率
25/27
5. 试用A、B、C 表示下列事件: ① A 出现; A ② 仅 A 出现;ABC ③ 恰有一个出现;ABC ABC ABC ④ 至少有一个出现;A B C ⑤ 至多有一个出现; ABC ABC ABC ABC ⑥ 都不出现; ABC ⑦ 不都出现; ABC A B C ⑧ 至少有两个出现; AC BC AB
第一章 事件与概率
3/27
在随后的200多年里,概率论不仅在理论上获得了一定 发展,而且在人口统计、保险业、误差理论、天文学等自 然科学中得到了应用.在这一时期,对概率论在理论和应用 方 面 作 出 重 要 贡 献 的 数 学 家 有 雅 格 布 · 努 利 (Jakob 伯 Bernoullii),丹尼尔· 伯努利(Daniel Bernoullii), 棣莫弗(De Moivre), 拉 普 拉 斯 (pace), 欧 拉 (L.Euler), 贝 叶 斯 (T.Bayes), 蒲 丰 (G.Buffon), 高 斯 (F.Gauss), 泊 松 (S.Poisson),布尼亚可夫斯基 (V.Bunjakovskii),切比雪夫 (Chebyshev), 马 尔 可 夫 (A.Markov), 李 雅 普 诺 夫 (A.Lyapunov)等. 尽管18,19世纪,概率论在理论和应用方面得到了很多 成果,但与其它数学分支比较,概率论的发展是缓慢的.甚 至直到20世纪以前概率论还未进入主流数学.其基本原因 是概率论缺乏严密的逻辑基础.
4/27
凯恩斯主张把任何命题都看作事件,例如“明天将下 雨”,“土星上有生命”等等都是事件,人们对这些事件的 可信程度就是概率,而与随机试验无关,通常称为 主观概 率. 米泽斯定义事件的概率为该事件出现的频率的极限, 而作为公理就必须把这一极限的存在作为第一条公理,通 常称为客观概率.

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。

概率论与数理统计教程第1章

概率论与数理统计教程第1章
② 落在中的任一子区域A的概率, 只与子区域的度量SA有关, 而与子区域的位置无关 (等可能的).
则事件A的概率为: P(A)= SA /S
27 January 2020
第一章 随机事件与概率
第5页
几何方法的例子
例1.2.3 蒲丰投针问题 平面上画有间隔为d 的等距平行线, 向平面任意投掷一枚长为l 的针, 求针与平行线相交的概率.
p0=1p1p2p3p4p5p6 p7 6499350 0.966515.
6724520
27 January 2020
第一章 随机事件与概率
生日问题
第14页
求n 个人(n小于等于365)中至少有两人生日相同
的概率. 看成 n 个球放入 N=365个盒子中. P(至少两人生日相同)=1P(生日全不相同) 用盒子模型得:pn= P(至少两人生日相同)=
27 January 2020
第一章 随机事件与概率
1.4.4 贝叶斯公式
第23页
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 January 2020
第一章 随机事件与概率
第24页
已知“结果” ,求“原因”
第30页
第一章 随机事件与概率
第31页
例1.5.1 两射手独立地向同一目标射击一次,其 命中率分别为 0.9 和 0.8,求目标被击中的概率.
解: 设 A =“甲中”, B= “乙中”, C= “目标被击中”, 所以解法i) P(C) = P(AB) = P(A)+P(B)P(A)P(B)
= 0.9+0.80.90.8 = 0.98.

概率论与数理统计 --- 第一章{随机事件的概率} 第一节:随机事件

概率论与数理统计 --- 第一章{随机事件的概率} 第一节:随机事件
称为随机试验 E 的样本空间 , 记为 Ω ( 或S ) .
概率论
一个随机试验 E 的所有可能结果所组成 的集合
4. 样本点 (Sample Point)
样本空间中的元素 , 即 E 的每个结果 , 称为 样本点 .
Ω
.
样本点ω
现代集合论为表述随机试验提供了一个方便的工具 .
概率论
例如, 试验是将一枚硬币抛掷两次, 观察正面H、反面T出现的情况: 则样本空间: Ω ={(H,H), (H,T), (T,H), (T,T)} 第1次 (H,H):
i 1
Ai Ai , Ai Ai
i 1 i 1 i 1
6 A B AB A AB .
概率论
例1:按长度和直径两个指标检验某种圆柱形产品是否为合格品.
试用 A、B 的运算表示事件 C 产品为合格品 ,
若设 A 长度合格 , B 直径合格 ,
5. 对立事件 : 若事件A与事件B在一次试验中必有且只有其中之一发生, (complement) 即 A、 B 满足条件: B S 且 AB A
则称事件A与事件B为互逆事件, 或称事件A、B互为对立事件.
事件 A 的对立事件记为:A.
对立事件与互斥事件的关系 : 对立一定互斥, 但互斥不一定对立.
( “城市能正常供水”这一事件可表示为A1 A2 ) A3 “城市断水”这一事件可表示为
( A1 A2 ) A3 ( A1 A2 ) A3 ( A1 A2 ) A3
1 3 2 城市
概率论
从亚里士多德时代开始,哲学家们就已经认 识到随机性在生活中的作用,他们把随机性看作 为破坏生活规律、超越了人们理解能力范围的东 西. 他们没有认识到有可能去研究随机性,或者 是去测量不定性.

《概率论》第1章

《概率论》第1章

有限可加性
若 A B, 则
P( ) P( B) P( A) P( B) P( A)
事件解释 为区域
S
B
A
第一章
概率解释为 区域面积
概率论的基本概念
§2 随机事件的概率
0 P( A) 1
P( A) 1 P( A) 由定义 A S B1 对任何事件 有 (加法公式) P( A) P( SA ) ,
随机事件
6/12
将一枚硬币连抛三次,观察正面 H、反面 T 的出现 则样本空间为
S { TTT , TTH , THT , HTT , THH , HTH , HHT , HHH}
记事件
A1 { 至少出现一次正面 }
A2 { 三次都是反面 } A3 { 第一次出现正面 }
A4 { 第一次出现反面 }
P( A1A2 ) P( A2 A3) P( A1A3) P( A1A2 A3 )
第一章 概率论的基本概念
§2 随机事件的概率 对于 n 个事件,有
P( A1 A2 An )
n
13/14
减二
P( Ai ) P( Ai A j ) i 1
1 i j n
1/13
第一章
概率论的基本概念
2/15
试验可以在相同的条件下重复进行 试验的结果可能不止一个,但试验前知道所 有可能的全部结果 在每次试验前无法确定会出现那个结果 具有上述特征的试验称为随机试验 ,简称试验
第一章
概率论的基本概念
§1
随机事件 样本空间 S 样本点 A S 中的子集
3/12
试验 E 的全部结果 基本结果 随机事件 事件 A发生
  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)。

3 {0, 1, 2, 3, }; 4 {t | t 0};
5 t | t , ;
6 t | t 0, 1.
随机事件:样本空间的任意一个子集称为随机事 件, 简称“事件”, 记作A、B、C等。
例如在试验E2中,令A表示“出现奇数点”,A就是一个 随机事件。A还可以用样本点的集合形式表示,即A={1, 3,5}.它是样本空间Ω的一个子集。 基本事件:随机事件仅包含一个样本点ω,单点子集{ω}。 复合事件:包含两个或两个以上样本点的事件。 事件发生:例如,在试验E2中,无论掷得1点、3点还是5点, 都称这一次试验中事件A发生了。 如,在试验E1中{H}表示“正面朝上”,就是个基本事件。
1.1.3 随机事件与样本空间
样本空间: 试验的所有可能结果所组成的集合称为
试验E的样本空间, 记为Ω. 样本点: 试验的每一个可能出现的结果(样本空
间中的元素)称为试验E的一个样本点, 记为ω.
例1-2:
分别写出例1-1各试验 E k 所对应的样本空间
1 {H,T};
2 {1, 2, 3, 4, 5,; 6}
2. 和(并)事件: “事件A与事件B至少有一个 发生”,记作AB或A+B。
推广:n个事件A1, A2,…, An至少有一个发生, 记作 Ai 或 Ai
i 1
i 1
n
n
3. 积(交)事件 : 事件A与事件B同时发生,记
作 AB 或AB。
推广:n个事件A1, A2,…, An同时发生,记作
上述试验具有如下特点: 1.试验的可重复性——在相同条件下可重复进行;
2.一次试验结果的随机性——一次试验的可能结果不
止一个,且试验之前无法确定具体是哪种结果出现;
3.全部试验结果的可知性——所有可能的结果是预先
可知 的,且每次试验有且仅有一个结果出现。 在概率论中,将具有上述三个特点的试验成为随机试 验,简称试验。随机试验常用E表示。
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 ABC
ABC ABC ABC BC AC AB
i 1 n
6. 对立(逆)事件 AB= , 且AB=
记作B A ,称为A的对立事件
思考:事件A和事件B互不相容与事件A和事件B互
为对立事件的区别.
对立事件一定是互不相容事件,互不相 容事件不一定是对立事件
7.事件的运算性质
交换律:AB=BA,AB=BA。 结合律:(AB)C=A(BC), (AB)C=A(BC)。 分配律:(AB)C=(AC)(BC), (AB)C=(AC)(BC)。 对偶(De Morgan)律:

B0 A1 A2 A3;
B1 A1 A2 A3 A1 A2 A3 A1 A2 A3;
B2 A1 A2 A3 A1 A2 A3 A1 A2 A3;
B3 A1 A2 A3 .
例1-4:甲、乙、丙三人各向目标射击一发子弹,以A、B、C 分别表示甲、乙、丙命中目标,试用A、B、C的运算关系表示 下列事件:
1.1.2 随机试验
例1-1: E1: 抛一枚硬币,观察正面H、反面T出现的情况;
E2: 掷一颗骰子,观察出现的点数;
E3: 记录110报警台一天接到的报警次数; E4: 在一批灯泡中任意抽取一个,测试它的寿命; E5: 记录某物理量的测量误差; E6: 在区间 0, 1 上任取一点,记录它的坐标。
两个特殊的事件
必然事件:Ω; 不可能事件:φ.
既然事件是一个集合,因此有关事件间的关系、 运算及运算规则也就按集合间的关系、运算及运算规
则来处理。
1.1.4 事பைடு நூலகம்间的关系与运算 §
1. 包含关系与相等: “事件 A发生必有事件B发生 ” 记为AB。 A=B AB且BA.
A B A B Ω
第五章 大数定律和中心极限定理
第六章 数理统计的基本概念 第七章 参数估计 第八章 假设检验
第一章 概率论的基本概念
§1.1 随机事件及其运算
§1.2
§1.3 §1.4 §1.5
概率的定义及其性质
古典概型与几何概型 条件概率 独立性
§1.1 随机事件及其运算
1.1.1 随机现象
自然界的现象按照发生的可能性(或者必然 性)分为两类: 一类是确定性现象,特点是条件完全决定结果 一类是随机现象,特点是条件不能完全决定结 果 在一定条件下,可能出现这样的结果,也可 能出现那样的结果,我们预先无法断言,这类现 象成为随机现象。 如何研究随机现象呢?
A1A2…An或
或 A i Ai
i 1
i 1
n
n
4. 差事件: A-B称为A与B的差事件, 表示事件 A发生而事件B不发生
5. 互不相容事件(也称互斥的事件): 即事件 A与事件B不能同时发生。AB= 。
AB= B A
Ω
推广:n个事件A1, A2,…, An任意两个都互不相
容,则称n个事件两两互不相容。 若n个事件A1, A2,…, An 两两互不相容,且 Ai 则称n个事件A1, A2,…, An 构成一个完备事件组。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究什么的?
随机现象:不确定性与统计规律性 概率论——从数量上研究随机现象的统计规律性的 科学。 数理统计——从应用角度研究处理随机性数据,建 立有效的统计方法,进行统计推理。
主要内容
第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其概率分布 第四章 随机变量的数字特征
A B A B,
k k
AB A B
可推广 Ak Ak ,
A A .
k k k k
例1-3: 某射手向一目标射击3次,Ai表示“第i次射击命中目标”, i=1,2,3.Bj表示“三次射击恰命中目标j次”,j=0,1,2,3.试用 A1,A2,A3的运算表示Bj,j=0,1,2,3.
相关文档
最新文档