大学概率统计PPT课件

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《概率与统计初步》课件

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贝叶斯定理与后验概率
贝叶斯定理
贝叶斯定理是概率论中的一个基 本定理,它提供了在给定一些证 据的情况下,更新某个事件发生 的概率的方法。
后验概率
后验概率是指在考虑了一些新的 证据后,对某个事件发生的概率 的重新评估。
贝叶斯推断
01
贝叶斯推断是一种基于贝叶斯定 理的统计推断方法,它利用先验 知识和样本信息来估计未知参数 的后验概率分布。
总结词
非线性回归分析适用于因变量和自变量之间存在非线性关系的情况,提供了更广泛的模 型选择。
详细描述
非线性回归分析允许我们探索非线性关系,这意味着因变量和自变量之间的关系不是直 线关系。这种方法提供了更多的灵活性,可以更好地适应各种数据分布和关系,但也需
要更多的数据和更复杂的模型来拟合数据。
04
贝叶斯统计
假设检验的概念
假设检验是根据样本数据对总 体参数或分布进行推断的过程

假设检验的基本步骤
提出假设、构造检验统计量、 确定临界值、做出决策。
单侧检验与双侧检验
根据假设的类型,假设检验可 分为单侧检验和双侧检验。
假设检验的局限性
假设检验依赖于样本数据和假 设的合理性,可能存在误判的
风险。
方差分析
方差分析的概念
03
回归分析
一元线性回归
总结词
一元线性回归是回归分析中最基础的形式,它探讨一个因变 量与一个自变量之间的关系。
详细描述
一元线性回归分析通过建立线性方程来描述两个变量之间的 关系,通常表示为y = ax + b,其中a是斜率,b是截距。这 种方法可以帮助我们了解一个变量如何随着另一个变量的变 化而变化,并可以用于预测和解释数据。
多元线性回归

概率论与数理统计ppt课件(完整版)

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14
§3. 概率的概念 一. 古典定义:
等可能概型的两个特点:
(1) 样本空间中的元素只有有限个;
(2) 试验中每个基本事件发生的可能性相同.
例如:掷一颗骰子,观察出现的点数.
概率的古典定义:
对于古典概型, 样本空间S={1, 2, … , n}, 设事件A包 含S的 k 个样本点,则事件A的概率定义为
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5
(二) 随机事件
定义 样本空间S的子集称为随机事件, 简称事件. 在一 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.
基本事件: 由一个样本点组成的单点集. 如:{H},{T}.
复合事件: 由两个或两个以上的基本事件复合而成的事件 为复合事件. 如:E3中{出现正面次数为奇数}.
必然事件: 样本空间S是自身的子集,在每次试验中总是 发生的,称为必然事件。
不可能事件:空集φ不包含任何样本点, 它在每次试验中 都不发生,称为不可能事件。
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例1. 试确定试验E2中样本空间, 样本点的个数, 并给出如
下事件的元素: 事件A1=“第一次出现正面”、事件A2=“ 恰好出现一次正面”、事件A3=“至少出现一次正面”.
(2)A B
A B
(3)A B
S 高校教育精品PPT
9
4.差事件:
事件A-B={x|xA且xB} 称为A与B的差. 当且仅当 A发生, B不发生时事件A-B发生. 即:
A - B A AB
显然: A-A=, A- =A, A-S=
s
A B
(4)A B
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10
5.事件的互不相容(互斥): 若A B ,则称A与B是互不相容的,或互斥的,即

《概率统计模型》课件

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回归分析在市场预测中的应用还包括价 格分析、消费者行为分析等方面。
在市场营销领域,回归分析可以用于预 测产品需求、销售量、市场份额等方面 。
通过回归分析,企业可以了解市场趋势 ,制定有针对性的营销策略,提高市场 竞争力。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
03
统计方法在医学领域的应用还包括疾病预测、诊断和治疗效果评估等 方面。
04
统计方法在医学领域的应用有助于提高医学研究的准确性和可靠性。
回归分析在市场预测中的应用
回归分析是一种常用的统计分析方法, 用于探索变量之间的关系,并对未来趋 势进行预测。
回归分析在市场预测中的应用有助于企 业做出科学合理的决策,提高市场占有 率和盈利能力。
详细描述
时间序列分析涉及对按时间顺序排列的数据 进行统计处理,以揭示其内在的规律和特性 。这种方法广泛应用于金融、气象、医学等 领域,用于预测未来趋势和进行决策分析。
06 案例研究
概率论在金融中的应用
概率论在金融领域中有着 广泛的应用,如风险评估 、投资组合优化、期权定 价等。
概率论在金融领域的应用 还包括信用评级、保险精 算、风险管理等方面。
描述随机变量取值的平均水平和分散程度。
常见的随机变量分布
二项分布、泊松分布、正态分布等。
02 统计推断
参数估计
参数估计的概念
参数估计是用样本信息来估计总体参 数的过程,是统计推断的重要内容之 一。
点估计
点估计是指用一个单一的数值来估计 总体参数,常用的方法有矩估计和极 大似然估计。
区间估计
区间估计是指用一个区间范围来估计 总体参数,常用的方法有置信区间和 预测区间。
假设检验的步骤

北邮概率统计课件3

北邮概率统计课件3
公式
在统计学、决策理论、机器学习等领域中经常用到条件期望,特别是在回归分析和预测中。
应用场景
离散型条件方差
应用场景
在统计学、决策理论、机器学习等领域中经常用到条件方差,特别是在回归分析和预测中。
定义
在离散型随机变量中,给定某些信息后,随机变量的方差称为条件方差。
公式
$Var(X|Y=y) = sum (x-mu)^2 times P(X=x|Y=y)$,其中 $mu$ 是条件期望 $E(X|Y=y)$。
当事件A和事件B相互独立时,条件概率等于联合概率,即P(B|A)=P(B)。
条件分布与联合分布的关系
联合分布描述了多个事件同时发生的概率,而条件分布描述了在某个特定事件发生时,其他事件发生的概率。 联合分布和条件分布在描述事件之间的概率关系时是互补的,它们一起构成了完整的概率描述。 在实际应用中,条件分布在贝叶斯推断、统计决策等领域有广泛的应用。
在统计推断、贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法等领域中,条件概率密度函数有着广泛的应用。
连续型条件期望
条件期望是在给定某个随机变量或随机向量取值的条件下,另一个随机变量的期望值。对于连续型随机变量,条件期望描述了在给定另一随机变量值的条件下,该随机变量的期望值。
定义
在统计推断、回归分析、时间序列分析等领域中,条件期望有着广泛的应用。
PART TWO
离散型条件分布
3.1关键技术 3.2技术难点 3.3案例分析
离散型条件概率
定义
在离散型随机变量中,给定某些信息后,随机事件发生的概率称为条件概率。
公式
$P(A|B) = frac{P(A cap B)}{P(B)}$,其中 $P(A cap B)$ 是事件 $A$ 和 $B$ 同时发生的概率,$P(B)$ 是事件 $B$ 发生的概率。

《概率统计》PPT课件

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后抽比先抽的确实吃亏吗?
“大家不必争先恐后,你们一个一个 按次序来,谁抽到‘入场券’的机会都 一样大.”
到底谁说的对呢?让我们用概率 论的知识来计算一下,每个人抽到“ 入场券”的概率到底有多大?
“先抽的人当然要比后抽的人抽到的机会大。”
我们用Ai表示“第i个人抽到入场券” i=1,2,3,4,5. 则 A 表示“第 i个人未抽到入场券” i 显然,P(A1)=1/5,P( A1)=4/5
P(A2)=0.4×0.5×(1-0.7)+0.5×0.7×(1-0.4)+ 0.4×0.7×(1-0.5)=0.41, P(A3)=0.4×0.5×0.7=0.14 P(B|A0)=0, P(B|A1)=0.2, P(B|A2)=0.6, P(B|A3)=1, 根据全概率公式有
P( B) P( B | Ai )P( Ai ) 0.458
P(Ai|B),表示症状B由Ai引起的概率 若P(Ai|B), i=1,2,…,n中,最大的一个是P(A1|B),
我们便认为A1是生病的主要原因,下面的关键是:
计算 P(Ai|B), i=1,2,…,n
P( Ai B) P( B | Ai ) P( Ai ) P( Ai | B) n Bayes公式 P( B) P( B | Ai ) P( Ai )
也就是说,
第1个人抽到入场券的概率是1/5.
由于 由乘法公式
A2 A1 A2
因为若第2个人抽到 了入场券,第1个人 肯定没抽到.
P ( A2 ) P ( A1 ) P ( A2 | A1 )
也就是要想第2个人抽到入场券,必须第1个人未 抽到, 计算得:
P(A2)= (4/5)(1/4)= 1/5

概率论与数理统计教学PPT浙大第三版

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数据挖掘
02
通过对大量数据进行挖掘和分析,发现数据间的关联和规律,
为人工智能系统的决策提供依据。
自然语言处理
03
自然语言处理中需要进行文本分类、情感分析等任务,需要概
率论与数理统计的知识进行模型训练和优化。
05
概率论与数理统计的未来发展
概率论与数理统计与其他学科的交叉发展
概率论与数理统计与计算机科学的交叉
概率论与数理统计的应用领域
金融
风险评估、投资组合优化、保 险精算等。
科学研究
物理、生物、化学、医学等领 域的数据分析和实验设计。
工程
可靠性工程、质量控制、系统 优化等。
人工智能和机器学习
数据挖掘、模型训练和评估等 。
概率论与数理统计的发展历程
概率论的起源
可以追溯到17世纪中叶,当时赌 博游戏引发了对概率计算的兴趣。
掌握点估计的概念和方法, 如矩估计和最大似然估计。
区间估计
了解区间估计的概念,掌 握单个和多个参数的区间 估计方法。
估计量的评价准则
了解无偏性、有效性和一 致性等评价估计量的准则。
假设检验
假设检验的基本原理
理解假设检验的基本思想、假设的设定和检验步骤。
单个总体参数的检验
掌握单个总体均值、比例和方差的假设检验方法。
概率论与数理统计教学 ppt浙大第三版
• 概率论与数理统计简介 • 概率论基础 • 数理统计基础 • 概率论与数理统计的应用 • 概率论与数理统计的未来发展
01
概率论与数理统计简介
概率论与数理统计的定义
概率论
研究随机现象的数学学科,通过 概率模型和随机变量描述随机事 件和随机结果。
数理统计

大学文科数学之线性代数与概率统计课件

大学文科数学之线性代数与概率统计课件

概率是满足 1) 非负性; 2) 归一性; 3) 可列可加性; 的集函数。
概率的性质
P() 0
显然有= .., . P() P(), k 1
由概率非负性即得
由P() 0及完全(可列)可加性 即得
若A1, A2,...An F,且Ai Aj= (i j), 则
n
n
P( Ak ) P(Ak )
练习
• Page 153 3
第三讲 概率的公理化定义
• 柯尔莫哥洛夫 前的一些概率定义方式
• 公理化定义 • 概率的性质 • 概率的计算
1.古典概型
A
P( A)
( A) ()
A中的样本点数目 中的样本点数目
隐含了等可能条件
2.几何概型
P(
A)
A点集的面积 点集的面积
隐含了等可能条件
• 3 统计概率
公理化定义
概率空间(, F, P)
当 AB 时,P(A+B)=P(A)+P(B)
加法公式:对任意两事件A、B,有 P(AB)=P(A)+P(B)-P(AB)
该公式可推广到任意n个事件A1,A2,…,An的情形;
• 例4 某学生凭猜测答两道是非题,求该生答 对一道题的概率。
• 设 E: 答对一道题
• A={对,对} B={对,错} C={错,对} D={错,错}
设E是随机试验, Ω是它的样本空间,对 于 F 中的每一个事件A,赋予一个实数, 记为P(A) ,称为事件A的概率,如果集合 函数 P( . ) 满足下述三条公理:
公理1(非负性 ) 0 P( A) 1
公理2(归一性) P(Ω)=1
(2)
公理3(可列可加性)若事件A1, A2 ,… 两两互不相容,则有 P( A1 A2 ) P( A1) P( A2 ) (3)

统计与概率ppt课件

统计与概率ppt课件

占总数的百分比。
从图中能清晰地看出 作用 各数量的多少,便于
相互比较。
从图中既能看出数量的多 从图中能清晰地看出各部
少,也能清晰地看出数量 分占总体的百分比,以及
的增减变化情况。
部分与部分之间的关系。
-
3.条形统计图绘制的步骤和方法:(1)根据纸张的大小画出两条互相垂 直的射线;(2)通常在横轴上适当分配条形的位置,确定直条的宽度和间隔 ;(3)通常在纵轴上根据数据大小的具体情况,确定单位长度;(4)按照 数据的大小画出长短不同的直条,并标明数量;(5)写上统计图的名称并标 明制图时间。
-
统计
续表
(3)扇形统计图用整个圆表示总数,用圆内的扇形表示各部分,扇形统计 图可以清楚地反映出各部分与总数之间的关系。 3.平均数:总数量÷总份数=平均数。
1.生活中,有些事件的发生是不确定的,一般用“可能”来描述,有些事件 的发生是确定的,一般用“一定”或“不可能”来描述。 2.事件发生的可能性是有大小的,事件发生的可能性的大小与物品数量的多 可能性 少有关。数量多,可能性大;数量少,可能性小。 3.体验事件发生的等可能性及游戏规则的公平性,能设计出公平的、符合指 定要求的游戏规则。
-
例 1 丽丽统计的本班20位学生体重如下。(单位:kg) 男生:37 42 39 40 46 41 40 43 44 39 女生:29 32 40 41 27 35 36 33 34 38 数一数,把下面的统计表补充完整。
体重/kg 32以下
32~35
36~39
40~43错答案:0 0 3 5 2 错因分析:错解只统计了10位男生的体重情况,而统计表是汇总的20位 同学的整体体重情况。 满分备考:根据各初始数据统计整理数据时,一定要做到不重不漏。
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n
称 Ak为n个事A件 1,A2, ,An的和事件;
k1
称 Ak为可列个A事 1,A2件 ,,An,的和事件
k1
E 2 A{两次都出现 }正 {H面 H}
B{两次出现}反 {T面T} AB{两次出现}同 {H一 H ,T面 T}
A
B
积事件
A B { A 且 B }
事A 件 B是事 A与 件事 B的 件积事件 事A 件 B 发 生 事A 与 件事 B 同件 时发生
样本空间 随机试验的所有可能结果组 成的集合。
样本空 中 间的元素E的 ,每 即个结果 称为样本点。
样本点 一 表般 示用 , 可 {记 }为
E 1 抛一枚硬币,观 H, 察反 正T面 出 面现的情况
1{H,T}
HT
E 2 将一枚硬币连 观抛 察两 正 H反 次 面面 , T出现的
2 {H,H H ,T T,H T} T
A
A
按 差 事 件 和 对 立 事 件 的 定 义 , 显 然 有 A B A B
AB
AB
运算规律
1、交换律 ABBAABBA
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 )
事A 件 B 称为 A 与 事事 B 件 的 件 差事件 事A 件 B 发 生 事A 发 件生B 不 而发 事生 件
E 2 A{HH ,TT} B{HH ,HT }
AB{TT}
AB
互斥
AB
则称事A件 与事B件是互不相容的,的或互斥
AB 事A 件 和事 B不 件能同时发
任一个随机 E的试基验本事件都不 是相 两容 两的 互
6 {t t0}
E 7 观察某地明天的天气是雨天还是非雨天
7{雨 天 , 非 雨 天 }
二、随机事件
随机 E 的 试 样 验 本 的空 子E 的 间 集随 称机 为
E 6 在一大批电视机中任意抽取一台,测试其寿命 规定电视机的寿命超过10000小时时为合格品
满足这一条件的样本点组成 6 的一个子集 A{t t 1000}0
H
H
H
T
T
H
T
T
E 3 将一枚硬币连观 抛察 两正 次 H出 面 ,现的次数 3 {0,1,2}
0次
T
T
2次
H
H
H
T
1次
T
H
E 4 在某一批产品中任选一件,检验其是否合格
4 {合格,不合} 格
E 5 记录某大超市一天内进入的顾客人数
5{0,1 ,2,3 ,4, }
E 6 在一大批电视机中任意抽取一台,测试其寿命
三、事件间的关系与运算
➢研究原因:希望通过对简单事件的了解掌握较复杂 的事件
➢研究规则:事件间的关系和运算应该按照集合之间 的关系和运算来规定
随机试E的 验样本空 间 其 它 事 件 A 、 B 、 C 、 A k ( k 1 ,2 ,3 ,)
➢子事件 ➢和事件 ➢积事件 ➢差事件 ➢互斥(互不相容) ➢对立事件(逆事件) ➢运算规律
( A 1 A 2 ) A 3 ( A 1 A 2 ) A 3 ( A 1 A 2 ) A 3
第二节 随机事件的概率
一、频率与概率 二、概率的性质 三、等可能概型(古典概型) 四、几何概型
第一章 随机事件的概率
第一节 随机事件 第二节 随机事件的概率 第三节 条件概率 第四节 独立性 主观概率
第一节 随机事件
一、随机试验与样本空间 二、随机事件 三、事件间的关系与运算
一、随机试验与样本空间
随机试验E 1 试验的可能结果不止一个,并且能事先明 确试验的所有可能结果
2 进行试验之前不能确定哪一个结果会出现 其中,可以在相同的条件下重复进行的随机试 验称为可重复的随机试验,否则称为不可重复 的随机试验
积事A件 B可简记 AB为
n
称 Ak为n个事A件 1,A2, ,An的积事件;
k1
称 Ak为可列个A事 1,A2件 ,,An,的积事件
k1
某输油管1长00km
事件 A{前50km油管正常}工作 事件 B{后50km油管正常}工作
事件AB{整个输油管正常}工作
B
A
差事件
A B{ A 且 B }
子事件
AB 事件 A是事B件 的子事件
含义:事 A发 件生必然导致 B发 事生 件
E 6 A{电视机寿命不 80超 0小 0过时}
B{电视机的寿命1不 00超 0小0过时}
AB
BA
和事件
A B { A 或 B }
事A 件 B是事 A和 件事 B的 件和事件
事件 AB发生 事件 A发生或B事 发件 生 事件 A与B至少有一个发生
4、对偶律 ABAB ABAB
注:这些运算规律可以推广到任意多个事件上去
例1 设 A,B,C是随机事件,则事件 { A与B发生,C不发生}可以表示成 AB C { A,B,C至少有两个发生}可以表示成 ABACBC { A,B,C恰好发生两个}可以表示成 AB CABCABC { A,B,C中有不多于一个事件发生}可以表示成
A B C A B C A B C A B C
例2 某城市的供水系统由甲、乙两个水源与三部 分管道1,2,3组成,每个水源都足以供应城市的 用水,设事件 Ai {第i 号管道正常工 }(作 i1,2,3)

1
3
城市

2
于是
“城市能正常供水”这一事件可表示为(A1A2)A3 “城市断水”这一事件可表示为
称A为随机试验E 6 的一个随机事件
基本事件 :由一个样本点组成的单点集
随机试验 E 1 有两个基本事件{ H } 和{T }
随机Байду номын сангаас验 E 3 有三个基本事件{ 0 } 、{1} 和{ 2 }
样本空间的两个特殊子集
它包含了试验的所有可能的结果,所以在每次 试验中它总是发生,称为必然事件
它不包含任何样本点,因此在每次试验中都不 发生称之为不可能事件
A
B
对立事件
A称 为 事 件 A 的 对 立 事 件 或 逆 事 件 , 记 做 A
即AA 事件 A发生 事件 A不发生
AA AA
故 在 每 次 试 验 中 事 件 A , A 中 必 有 一 个 且 仅 有 一 个 发 生 A也是A的对立事件,所以件称 A与事 A互逆
若 事 件 A 表 示 “ 某 公 司 今 年 年 底 结 算 将 不 亏 损 ” 则 事 件 A 表 示 “ 某 公 司 今 年 年 底 结 算 将 亏 损 ” 。
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