随机试验样本空间
概率论 随机试验与样本空间

考试有技巧,学习无捷径。 平时的学习要注重知识点的掌握,踏踏实实,这 才是方法中的方法。 古人云:“梅花香自苦寒来” “书山有路勤为径”。 相信自己,你会成为河南理工大的传说!
概率论与数理统计
第1章 概率论基础
1.1 随机试验与样本空间 2.2 随机事件及其概率 3.3 古典概型与几何概型 3.4 条件概率与乘法公式 3.5 全概率世纪30年代,前苏联的数学家柯尔莫戈洛夫 以勒贝格的测度论为基础,给出了概率论的公理化体系, 影响颇大。 柯 尔 莫 戈 洛 夫
【概率论简史】
我国的概率论研究起步较晚,从1957年开始,先驱者 是许宝騄先生。1957年暑期许老师在北大举办了一个概率 统计的讲习班,从此,我国对概率统计的研究有了较大的 发展,现在概率与数理统计是数学系各专业的必修课之一 ,也是工科,经济类学科学生的公共课。
许宝騄先生
王梓坤 院士
陈木法 院士
彭 实 戈 院 士
严加安 院士 马 志 明 院 士
关于数理统计 统计学的英文词 statistics 源出于拉丁文,是由 status(状态、国家)和statista(政治家)衍化而来 的,可见起源很早并和国家事务的管理需求有关。
在中国,周朝就设有统计官员18名,5个层次,5个级 别,其官职叫“司书”,东北师范大学校长史宁中先生请该 校历史教授考证:司书就是做统计的官员。
贝叶斯
皮尔逊
现代数理统计作为一门独立学科的奠基人是英国的数 学家费希尔(R.A.Fisher) 1946年,瑞典数学家克拉默(H.Cramer)发表了《统计 学的数学方法》,系统总结了数理统计的发展,标志着现 代数理统计学的成熟。
费希尔
克拉默
图是10马克的德国纸币,纸币上的这个人就是高斯。 而纸币上印有一个函数表达式、还画一个曲线的,这个 函数曲线是正态随机变量的概率密度函数曲线,正态分 布又叫“高斯分布”。没有高斯和正态分布,统计就没 有今天的辉煌。
《概率统计教学资料》第1-3随机试验、样本空间和随机事件及概率节

有一个事件发生时,“指示灯不亮”,即D发生.
故D A (BC )
_____________
或D A(B C) A (BC )
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例如 将一枚硬币抛掷5次、50次、500次,各做7 遍,观察正面出现的次数及频率.
123 4 5 6 7
试验 序号
n5
n 50
n 500
nH
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例: 设有3个事件A, B, C ,试用事件的运算关系 表示以下事件:
(1) 只有A发生 ABC (2) 至少有一个发生 A B C
(3) 恰好有一个发生 ABC ABC ABC (4)三个都不发生 ABC
(5) 至少有一个不发生 A B C 或= ABC
最多有一件事发生
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4.事件的交(积)(A B,或AB)
“事件A,B都发生” 也是一个事件.
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5.事件的差(B-A)
B A {x | x B,且x A}
B发生且A不发生
B
A
差积转化公式 B A BA B AB (其中AB B)
6.事件的互不相容 若A与B不能同时发生,即AB=φ, A B
注: 1o 必然事件S与不可能事件互逆;
2o 互斥与互逆的关系;
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事件运算定律(4种)
(1)交换律
A B B A.
AB BA.
(2)结合律 (A B) C A (B C). (AB)C A(BC).
(3)分配律 A(B C) AB AC.
A (BC) (A B)(A C).
概率论 (Probability theory) ——研究和揭示随机现象的统计规律性的科学。
第01讲 随机试验 样本空间 随机事件

(3) 在每次试验之前不能确定哪一个结果会出现。
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第1讲 随机试验 样本空间 随机事件 11
随机试验的例子
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第1讲 随机试验 样本空间 随机事件 12
E1:抛一枚硬币,观察正面 H (Head)、
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第1讲 随机试验 样本空间 随机事件 17
§1.2 样本空间 随机事件
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第1讲 随机试验 样本空间 随机事件 18
(一)样本空间
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第1讲 随机试验 样本空间 随机事件 19
对于随机试验,尽管在每次试验之前不能预知试验 的结果,但是试验的所有可能的结果是已知的。
我们将随机试验 E 的所有可能的结果组成的集合
第1讲 随机试验 样本空间 随机事件 9
概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的数 学学科。
所谓随机现象就是在个别试验中其结果呈现不确 定性,但在大量重复试验中,其结果又具有统计规 律的现象。
例如,在相同条件下抛同一枚硬币,其结果可能 是正面朝上,也可能是正面朝下。
在每一次抛掷之前无法肯定抛掷的结果是什么, 其结果呈现不确定性。
§4 等可能概型(古典概型)
§5 条件概率
§6 独立性
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第1讲 随机试验 样本空间 随机事件 5
第1讲 随机试验 样本空间 随机事件
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第1讲 随机试验 样本空间 随机事件 6
§1.1 随机试验
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第1讲 随机试验 样本空间 随机事件 7
自然界与社会生活中的两类现象
确定性现象
1.1-1.2随机试验、样本空间

确定性现象的特征
条件完全决定结果
2. 不确定性现象
即在一定条件下可能出现也可能不出现的现象 即在一定条件下可能出现也可能不出现的现象 实例1 实例 在相同条件下掷 一枚均匀的硬币, 一枚均匀的硬币,观察 正反两面出现的情况. 正反两面出现的情况
结果有可能出现正 结果有可能出现正 也可能出现反面 出现反面. 面也可能出现反面
试写出下列试验的样本空间
试验1 对同一目标射击 次,考虑击中的 对同一目标射击10次 试验 次数, 次数,则 样本空间S= 样本空间 试验2 朝阳区 朝阳区120急救台一昼夜接受到的 试验 急救台一昼夜接受到的 呼唤次数 样本空间S= 样本空间 试验3 任取一块手机电池, 试验 任取一块手机电池,测试其寿命 样本空间S= 样本空间
试验不同, 对应的样本空间也不同. 说明 1. 试验不同 对应的样本空间也不同 2. 同一试验 , 若试验目的不同,则对应 若试验目的不同 则对应 间也不同. 的样本空 间也不同
建立样本空间,事实上就是建立随机现 象的数学模型. 所以在具体问题的研究 中 , 描述随机现象的第一步就是建立 样本空间.
二、随机事件的概念
1. 基本概念
的子集称 随机事件 随机试验 E 的样本空间 S 的子集称 的随机事件, 简称事件. 为 E 的随机事件 简称事件 用大写字母表示:A,B,C等 用大写字母表示: 等 如:样本空间 S = { HHH , HHT , HTH , THH , HTT , TTH , THT , TTT }. A=“正面出现一次”={HTT,THT,TTH} B=“正面出现两次”={HHT,HTH,THH}
ABC
ABC
AB C
ABC
AU B UC AB U BC U AC
随机试验样本空间

A1 , A2 ,, An 的和事件
n
Ai .
i 1
A1 , A2 ,, An , 的和事件
Ai .
i 1
(3) 事件的交(积)
“事件A与事件B 同时发生”,这样的事件 称为A与B的积事件.
记作 A B 或 AB. AB由既包含在A中又包
含在B中的样本点构成.
A1 , A2 ,, An 的积事件 ——
二、预备知识
1.集合与元素,全集,空集. 2.集合运算及其运算性质.
三、分析问题
(一) 样本空间与随机事件 对于随机试验,人们感兴趣的是试验结 果, 即每次随机试验后所发生的结果. 将随机试验的每一个可能的结果称为随 机试验的一个样本点,通常记作ω. 将随机试验E的所有样本点组成的集合 叫做试验E的样本空间,通常用字母S表示.由 一个样本点ω组成的单点集{ω}做基本事 件.
(3)对某工厂的产品进行检查,如连续查出2个次品或检 查4个产品后就停止检查,记录检查结果.
解:S1 {10, 11, 12, }
S2 {( x, y, z ) x 0, y 0, z 0, x y z 1 }
S 3 {00, 0100, 0101, 0110, 0111 ; 100, 1010, 1011, 1100, 1101, 1110, 1111 }
(6)对立事件(逆事件)
AB , A B S
——A与B互相对立
每次试验,A,B中有
且只有一个发生.
称B为A的对立事件(or逆事件),记为
注意 “A与B 互相对立”与“A与B 互 斥”是不同的概念.
B A.
(7) 完备事件组
若 A1 , A2 ,, An 两两互斥 ,且 S
随机试验 样本空间 随机事件 概率的性质

其他随机试验 实例1
抛掷一枚骰子, 观察出现的点数.
实例2
从一批产品中, 依次任选三件,
记录出现正品与次品的件数.
实例3
记录某公共汽车站某日上午某时刻的等车人数.
实例4
考察某地区 10 月份的平均气温.
实例5
从一批灯泡中任取一只, 测试其寿命.
四、小结
随机现象 随机试验
1. 可以在相同的条件下重复地进行;
定赌若干局, 且谁先赢 5局便算赢家, 若在一赌徒
徒胜 3 局 , 另一赌徒胜4局时便终止赌博,
问应如何分赌本” 人们为此题求教于帕斯卡帕斯卡与 , 费马通信讨论这一问题,得结论: 赢4局的拿3/4,赢4局的拿1/4, 他们将此题的解法向更一般的情况推广 于1654 年共同建立了概率论的第一 个基本概念 数学期望. 《论掷骰子游戏中的计算》----概率论最早著作
(1) A 出现 , B, C 不出现;
(2) A, B都出现, C 不出现;
(3) 三个事件都出现;
(4) 三个事件至少有一个出现;
(5) 三个事件都不出现;
课堂练习
设A,B,C 表示三个随机事件, 试将下列事件 用A,B,C 表示出来.
(6) 不多于一个事件出现; (7) 不多于两个事件出现; (8) 三个事件至少有两个出现; (9) A, B 至少有一个出现, C 不出现; (10) A, B, C 中恰好有两个出现.
第1~3节 教学要求
一、理解概率论基本概念
随机试验、样本空间、基本事件、随机事件
二、掌握随机事件之间的关系和运算(熟背) 三、掌握概率的性质(熟背)
第一节 随机试验
一、概率论的诞生及应用 二、随机现象 三、随机试验
随机试验与样本空间PPT

概率的概念形成于16世纪,与用投掷骰子的方法进行赌博有密切的关系.
1
1654年,一个名叫德梅尔(De Mere,法)的赌徒就“两个赌徒约定赌若干局,且谁先赢c局便算赢家,若在一赌徒胜a局(a<c),另一赌徒胜b局(b<c)时便终止赌博,问应如何分赌本”为题求教于数学家帕斯卡(Pascal,法,1623-1662),帕斯卡与费玛(Fermat,法,1601-1665)通信讨论了这一问题,并用组合的方法给出了正确的解答.
概率论与数理统计
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第1章 概率论基础
1.2 随机事件及其概率
1.1 随机试验与样本空间
1.3 古典概型与几何概型
1.4 条件概率与乘法公式
1.5 全概率公式和贝叶斯公式
独立性
貳
壹
叁
肆
伍
陆
第1章 概率论基础
概率论是从数量化的角度来研究现实世界中一类不确定现象(随机现象)规律性的一门数学学科,20世纪以来,广泛应用于工业、国防、国民经济及工程技术等各个领域.本章介绍随机事件与概率、古典概型与几何概型、条件概率与乘法公式等概率论中最基本、最重要的概念和概率计算方法.
随机试验通常用大写字母E表示.
1.1.1 随机试验
随机试验
说明 随机试验简称为试验, 是一个广泛的术语.它包括各种各样的科学实验, 也包括对客观事物进行的 “调查”、“观察”或 “测量” 等.
“抛一枚硬币观察哪一面朝上”:
定义1.1 随机试验的一切可能基本结果组成的集合称为样本空间,记为 = { },其中 表示基本结果,又称为样本点.
【例1.1】下面给出几个随机试验的样本空间.
研究随机现象首先要了解它的样本空间.
概率论三要素

概率论三要素概率论是数学的一个重要分支,研究随机现象的规律性和不确定性。
在概率论的研究中,有三个基本要素,即随机试验、样本空间和事件。
一、随机试验随机试验是指具有以下特点的试验:1) 在相同条件下可以重复进行;2) 试验结果不确定,事先无法确定结果。
随机试验的例子有:抛硬币、掷骰子、抽签等。
这些试验都具有随机性,即每次进行试验的结果都是不确定的。
二、样本空间样本空间是指随机试验所有可能结果的集合。
样本空间用大写字母S表示。
样本空间的例子有:抛硬币的样本空间为{正面,反面},掷骰子的样本空间为{1,2,3,4,5,6},抽签的样本空间为抽到的不同球的集合。
三、事件事件是样本空间的一个子集,表示随机试验中我们感兴趣的某种结果。
事件的例子有:抛硬币出现正面的事件为{正面},掷骰子出现偶数的事件为{2,4,6},抽签抽到红球的事件为{红球}。
在概率论中,我们通过定义事件的概率来描述事件发生的可能性。
事件的概率可以用数值来表示,数值的范围在0到1之间。
事件的概率可以通过以下公式计算:概率 = 事件发生的次数 / 总的可能次数。
概率的性质包括:1) 概率非负性,即概率不会小于0;2) 事件的全集概率为1,即样本空间中的所有事件发生的总和等于1;3) 互斥事件的概率加法公式,即两个互斥事件的概率之和等于它们的并集的概率。
在概率论中,还有一些重要的概念和定理,如条件概率、独立事件、贝叶斯定理等。
这些概念和定理都是基于概率论的三个基本要素而建立起来的。
它们在实际问题中有着广泛的应用,如统计学、金融、生物学等领域。
概率论的三个基本要素包括随机试验、样本空间和事件。
通过定义事件的概率,我们可以描述事件发生的可能性。
概率论在解决不确定性问题和预测未来事件方面有着重要的作用。
同时,概率论也是其他学科的基础,对于深入理解和应用其他学科的方法和技巧具有重要意义。
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例5 E5: 将质地均匀的一枚硬币投掷两次, 观察正面或反面朝上的情况.
试验E5的全部样本点是:(正,正),(正, 反),(反,正),(反,反).其中(正,正)表示“掷第一 次硬币正面朝上,掷第二次硬币正面朝上”, 依此类推.则样本空间S={(正,正),(正,反),(反, 正),(反,反)}.
人们常用数字或者符号来表示具有实际
例7 在合格品率为98%的产品中任取一件 产品,取到的可能是合格品,也可能是不合格品.
对于例5~例7所表述的现象进行归纳 分析,可以看出:发生的结果预先可知但事 先又不能完全确定.我们把这种在保持条件 不变的情况下,重复试验或观察,可能出现 这种结果,也可能出现那种结果的现象称为 随机现象.
对于随机现象,人们经过长期地观察或 进行大量的试验,分析表明:这些发生结果 并非是杂乱无章的,而是有规律可寻的.
三年后,惠更斯写出了《论机会游戏的计算》 ------最早的概率论著作
概率论的产生和发展
其后,贝努利、雅可比、棣莫弗 …… 贡献突出
在古典向近代的转变过程中,Laplace的《分析概
率论》(1812)给出了概率的明确定义; 证明了De Moivre—Laplace定理; 建立了误差观察理论与最小二乘法; 系统阐述了概率论的一些基本理论。
一个样本点ω组成的单点集{ω}叫做基本事
件.
例1 E1:将质地均匀的一枚硬币投掷一次, 观察正面或反面朝上的情况.
“正面朝上”和“反面朝上”是E1的样本点, 所以样本空间可简记为S={正,反}.
例2 E2: 掷一颗质地均匀的骰子,观察出 现的点数.
“出现i点” (i=1,2,…,6)是E2的样本点,所以 样本空间可简记为S={1,2,…,6}.
在大量地重复试验或观察中所呈现出 的固有规律性,就是我们所说的统计规律性. 而概率论与数理统计正是研究和揭示随机 现象统计规律性的一门数学学科.
概率论与数理统计的关系 概率论是数理统计的理论基础.由于随机 现象的普遍性,使得概率论与数理统计具有极 其广泛的应用.例如,使用概率统计的方法可 以进行天气预报、地震预报以及产品抽样检 验等.另一方面,广泛的应用也促进了概率论 与数理统计的极大发展.
在一个标准大气压力下,20℃的水
我们把这种在保持条件不变的情况下, 进行重复试验或观察,其结果总是确定的现 象称为确定性现象或必然现象.
另外,在我们所生活的世界 上还充满了不确定性.
例5 用大炮轰击某一确定目标,其结 果可能是击中目标,也可能击不中目标.
例6 在相同条件下,抛一枚质地均匀的硬 币,其结果可能正面向上,也可能反面向上.
例3 E3:在一批灯泡中任意抽取一只,测试 其寿命.
“测得灯泡寿命为t小时(0≤t<+∞)”是 E3的样本点, 所以样本空间可表示为 S={t|0≤t<+∞}. 例4 E4:一袋中装有红白两种颜色的10只 乒乓球,从袋中任意抽取1只球,观察其颜色.
令ω1=“取得红球”,ω2=“取得白球”, 则样本空间S={ω1,ω2}.
2. 试验结果复杂多样,如何研究他们 之间的关系?
二、预备知识
1.集合与元素,全集,空集. 2.集合运算及其运算性质.
三、分析问题
(一) 样本空间与随机事件
对于随机试验,人们感兴趣的是试验结果, 即每次随机试验后所发生的结果.
将随机试验的每一个可能的结果称为随
机试验的一个样本点,通常记作ω.
将随机试验E的所有样本点组成的集合 叫做试验E的样本空间,通常用字母S表示.由
(一)两类现象——确定性现象与随机现象
先从实例来分析自然界和社会活动中存
在着两类不同的现象.
例1 在一个标准大气压
力下,水加热到100℃就沸腾.
例2 向上抛掷10次五分
例1、例2、例3是在 一定条件下必然发
硬币,硬币往下掉.
.
例4 结冰.
例4是在一定条件下必 然不可能发生的现象
(二) 随机试验 在一定条件下,对自然现象和社会现象 进行的实验或观察常常称为试验,常用E表示.
例8 E1:将质地均匀的一枚硬币投掷一
次,观察正面或反面朝上的情况. 例9 E2:掷一颗质地均匀的骰子,观察出 现的点数.
例10 E3:在一批灯泡中任意抽 取一只,测试其寿命.
上述试验均具有以下三个特点:
意义的试验结果. 从上面例1~例5可以看到,样本空间可以
是有限集或无限集,可以是一维点集或多维点 集,可以是离散点集亦可以是欧氏空间的某个 区域.有时候,为了数学处理方便,还可以把样 本空间作相应扩大.例如,在例3中可以取 S=[0,+∞),若有必要,甚至可以取成 (-∞,+∞).
概率论与数理统计
概率论的产生和发展 ------“赌博起家”的理论
17世纪中叶,保险业的发展提出了一系列随机性问题
赌徒问题: 1654年,一赌徒问帕斯卡:若约定
先赢C局者胜,当甲、乙两人各赢 a、b 局时( a、b < C ),如何分赌本?
帕斯卡与费尔玛经通信研究回答了该问题,并进一 步提出了数学期望这一重要概念
近几十年发展迅猛,出现了很多以概率论为基础的
学科,如信息论、控制论、博弈论 ……
第一章 随机事件与概率
第一节 随机实验
一、问题提出
(1)掷一枚硬币1万 次, 正面向上的可能性如 何描述呢? 是不是有一定的规律呢?
(2)什么是随机试验? 它和我们平
常说的实验有什么不同?要求的条件是什 么?
二、问题分析
(1) 试验可以在相同条件下重复进行; (2)试验的所有可能结果是事先明确可知 的,并且不止一个;
(3)每次试验之前不能确定哪一个结果 会出现.
我们把具有上述三个特点的试验,称为 随机试验,也简称为试验.
随机试验是一个含义较广的术语,它包 括对随机现象进行观察、测量、记录或进 行科学实验等. 我们以后提到的试验都是 指随机试验.
三、内容小结 (一)随机试验
什么是随机试验? 要求的条件是什么?
(1)试验可以在相同条件下重复进行;
(2)试验的所有可能结果是事先明确可 知的,并且不止一个;
(3)每次试验之前不能确定哪一个结果 会出现.
第一章 随机事件与概率
第二节 样本空间及随机事件
一、提出问题
1. 随机试验的结果可知但不确定,怎样 来研究它?我们所关心某个或某些结果是 否会出现?出现的可能性的大小?