04概率

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考研数学复习(概率统计)

考研数学复习(概率统计)

第十五章 随机事件与概率例1:设,,A B C ,D 为四个随机事件,试用这四个事件表示下列各事件:1)这四个事件至少发生一个;2)这四个事件恰好发生两个;3)B A ,都发生,而D C ,都不发生;4)这四个事件都不发生;(5)这四个事件至多发生一个.例2: 有10件产品,其中3件次品,7件正品,从中任意抽取3件(不放回),求以下事件的概率:1) 第三次取得次品;2) 已知前两次没有取得次品第三次取得次品;3) 不超过三次取到次品.例3:将k 个不同的球放到)(k N N ≥个不同的盒子中去(假设每个盒子可容纳的球数不限) ,求1) 指定的k 个盒子各装一球的概率;2) 有k 个盒子各装一球的概率;3) 某个定的盒子装l 个球的概率.例4:一袋中装有1N -只黑球和1只白球. 每次从袋中随机地摸出一球放回并换入一只黑球,这样继续,求第k 次摸球时摸到黑球的概率.例5:从1到9这9个数字中,有放回地取3次,每次任取1个,求所取的3个数之积能被10整除的概率.(答案:786.0)例6:一批产品共有N 件,其中包含M 件次品,现采用“放回抽样”与“不放回抽样”方式,从中任取n 件,求抽出的n 件产品中恰有k 件次品的概率.例7:玻璃杯成箱出售,每箱20只,假设各箱含0,1,2只残次品的概率相应为0.8, 0.1, 0.1,一顾客欲购一箱玻璃杯,在购买时,售货员随意取一箱,而顾客开箱随机地察看4只; 若无残次品,则买下该箱玻璃杯,否则退回. 试求1)顾客买下该箱的概率;2)在顾客买下的一箱中,确实没有残次品的概率.(答案:1)0.8+947.0)109(1.0)2019(1.044≈⨯+⨯; 2)845.0947.08.0≈ )例8:已知100件产品中有10件绝对可靠的正品,每次使用这些正品时肯定不会发生故障,而在每次使用非正品时,均有1.0可能性发生故障,现从100件产品中随机抽取一件,若使用了n 次均未发生故障,问n 为多大时,才能有70%的把握认为所取的产品为正品?(答案:29≥n )例9:假设一厂家生产的每台仪器,以概率70.0可以直接出厂,以概率30.0需进一步调试,经调试后以概率80.0可以出厂,以概率20.0定为不合格品不能出厂,现该厂新生产了)2(≥n n 台仪器(假设各台仪器的生产过程相互独立),求1)全部能出厂的概率α; 2)其中恰好有两件不能出厂的概率β; 3) 其中至少有两件不能出厂的概率γ.(答案:1)n 94.0=α;2)22206,0)94.0(⋅=-n n C β;3)n n n 94.094.006.011-⋅-=-γ) 例10:每次射击命中的概率为0.2,问至少要进行多少独立射击,才能使至少击中一次的概率不小于0.9?例11:.加工某一零件共需经过4道工序。

概率分布中的期望与方差计算技巧

概率分布中的期望与方差计算技巧
定性
质量控制:在生产 过程中,方差用于 衡量产品质量的一 致性和稳定性,通 过控制产品质量指 标的方差来提高产
品质量
社会科学研究: 在社会科学研究 中,方差用于分 析调查数据的变 异性和不确定性, 以及比较不同样
本之间的差异
期望与方差在金融领域的应用
风险评估:用于衡量投资组合的风 险和预期收益
资本资产定价模型(CAPM):用 于确定资产的预期收益率,并评估 市场风险
定义:离散概率 分布的方差是各 个可能结果与期 望值的差的平方 的期望值。
计算公式:方差 = Σ (p(x) * (x μ)²),其中p(x) 是概率,μ是期 望值。
举例:假设一个随 机变量X只取两个 值,X=0的概率为 0.5,X=1的概率 为0.5,则方差 = (0.5 * (0 - μ)² + 0.5 * (1 - μ)²)。
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资产定价:为金融资产(如股票、 债券等)定价,以确定其内在价值
投资组合优化:通过期望和方差等 参数,选择最佳投资组合以最大化 预期收益并最小化风险
感谢您的观看
汇报人:XX
方差的定义
方差是衡量数据点与平均值之间离散程度的统计量。
方差计算公式为:方差 = Σ((数据点 - 平均值)^2) / 数据点个数。
方差的值越小,说明数据点越接近平均值,离散程度越小;方差的值越大,说明数据点离散程度越 大。
方差在概率分布中表示随机变量取值的不确定性程度。
离散概率分布的方差计算
注意事项:可能不是整数
连续概率分布的期望值计算
定义:连续概率分 布的期望值是所有 可能取值的加权平 均值,其中每个取 值的权重为其概率 密度函数在该点的

四年级下册数学ppt课件

四年级下册数学ppt课件

4. 如何制作简单的统 计图表?
3. 统计图表的种类及 各自特点。
统计图表的认识与制作
示例
展示不同类型的统计图表,如柱 状图、折线图和饼图,并解释其 特点与制作方法。
小结
通过本节学习,让学生了解统计 图表的基本概念和种类,掌握制 作简单统计图表的方法。
概率初步认识
总结词:理解、掌握 详细描述
1. 什么是概率?
概率实验活动
2. 进行实验并记录实验结果。
3. 分析实验结果,总结概率规 律。
4. 如何评估实验的可靠性和稳 定性?
概率实验活动
示例
介绍几个简单的概率实验活动,如猜测随机数、抛硬币预测比赛结果等。
小结
通过本节学习,让学生体验概率实验的过程,加深对概率规律的理解,培养他 们的实践能力和创新意识。
05 第五章:数学思维与方法
详细描述
乘法运算包括乘数和积两个部分,求几个相同数的和可使用简便算 法。
公式举例
如2×3=6,10×20=200等。
除法运算
总结词
01
除法是数学中基本的运算之一,是求一个数平均分成几份的运
算。
详细描述
02
除法运算包括被除数、除数和商三个部分,把一个数平均分成
几份可使用简便算法。
公式举例
03
如6÷2=3,100÷20=5等。
圆形与椭圆形
01
总结词:认识圆形、椭圆形的 特点及应用
02
详细描述
03
04
圆形:定义,性质,圆心、半 径、直径的概念与性质
椭圆形:定义,性质,长短轴 的概念与性质
04 第四章:统计与概率
统计图表的认识与制作
总结词:了解、掌握 详细描述

《概率论》课件

《概率论》课件

物理学
描述粒子在气体或液体中的运动状态。
金融学
用于股票价格和收益率的分析。
隐马尔科夫模型
定义
隐马尔科夫模型是一种特殊的马尔科夫模型 ,其中观测状态与隐藏状态有关,而隐藏状 态之间相互独立。
应用
语音识别、手写识别、生物信息学等领域。
05
大数定律与中心极限定理
大数定律及其应用
大数定律
在独立重复试验中,当试验次数趋于无穷时,事件发 生的频率趋于该事件发生的概率。
《概率论》ppt课 件
目录
• 概率论简介 • 概率的基本性质 • 随机变量及其分布 • 随机过程与马尔科夫链 • 大数定律与中心极限定理 • 贝叶斯统计推断
01
概率论简介
概率论的定义
概率论
研究随机现象的数学学科,通过数学模型和公式 来描述随机事件、随机变量和随机过程。
随机变量
表示随机现象的数值变量,其取值具有随机性。
THANKS
感谢观看
计算机科学
概率论在计算机科学中用于算法设计和数据 挖掘等领域。
02
概率的基本性质
概率的公理化定义
概率的公理化定义是概率论的基础,它规定了概率的几个基本性质,包括非负性 、规范性、可加性和有限可加性。
非负性指的是任何事件的概率都不小于0;规范性指的是必然事件的概率为1;可 加性指的是两个独立事件的概率等于它们各自概率的和;有限可加性指的是任意 有限个两两独立的事件的概率等于这些事件概率的和。
应用
在统计学中,大数定律用于估计样本的统计量和参数 ,如平均值、方差等。
中心极限定理及其应用
中心极限定理
无论随机变量的分布是什么,当样本量足够大时,样 本均值的分布近似正态分布。

概率论初步知识介绍

概率论初步知识介绍
肯塔基电力公司(KP&P)进度树形图 (2,6)
(2,7)
(2,8) (3,6)
(3,7)
(3,8) (4,6)
(4,7)
(4,8)
2.组合计数法则
▪阶乘
n!=n(n-1)(n-1)…3·2·1
▪排列
从n个不同对象中抽取r个(r<n)进行有序放置称为排列。
若n=r叫全排列。
P
r n
=n(n-1)···(n-r+1)
完成结果 投资成功 投资失败 合计
咨询意见 可以投资 不宜投资
154次 38次
2次
156次
6次
44次
合计
192次
8次
7、事件逆
样本空间S与事件A之差,即S-A这一事件称为A的逆事件、
对立事件或互补事件。记作 A。
8、互斥事件
如果两个事件A与B不可能同时发生,则称A与B互不相容 事件,或称为互斥事件,记作AB=Φ。
在我们的生活中会面临许多不确定性的决策问题
❖ 1、如果提高产品价格,则销售下降的“机会”有多少? ❖ 2、某种新的装配方法会有多大的“可能性”提高生产率? ❖ 3、某项工程按期完成的“可能”有多大? ❖ 4、新投资赢利的机率有多大?
工期超过十个月的概率是多少?
一、概率的加法定理
2、相容事件的加法定理
如果事件A、B同时出现,则事件A和事件B称为联合事件,记 为AB。两个相容事件A与B之和的概率为: P(A∪B)=P(A)+P(B)—P(AB) [例] 投资房地产赚钱的概率是0.7,投资电脑软件业的成功率 是0.8,同时投资的成功率是0.6,问投资二者中至少一种赚 钱的概率为多少? 解:P(A∪B)=P(A)+P(B)—P(AB)=0.7+0.8-0.6=0.9

苏教版九下数学ppt课件ppt课件

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随机变量及其分布
了解随机变量的概念,掌 握离散型和连续型随机变 量的分布及其性质。
统计学基础
统计基本概念
统计学是研究数据收集、整理、 分析和推断的科学,涉及总体和
样本、参数和统计量等概念。
描述性统计
掌握描述性统计方法,如均值、 中位数、方差、标准差等,以及
如何用图表展示数据。
推断性统计
了解推断性统计的基本原理和方 法,如参数估计、假设检验、回
重点
掌握二次函数的基本性质和图像 特征。
难点
理解二次函数在实际问题中的应 用,如最大值、最小值问题。
习题解析与解答
解析
针对二次函数的习题,需要从函数的性质和图像出发,理解 其变化规律。
解答
提供详细的解题步骤和答案,帮助学生理解解题思路和方法 。
学习建议与展望
建议
多做练习,加强实际应用题的训练, 提高解决实际问题的能力。
立体几何
总结词
研究三维空间中点、线、面、体的性质和关系。
空间想象力
立体几何需要学生具备一定的空间想象力,能够理解三维 空间中的图形和结构。
详细描述
立体几何是数学中研究三维空间的一门分支,主要研究点 、线、面、体等基本元素之间的性质和关系,如平行、相 交、垂直、体积、表面积等。
应用
立体几何在建筑学、机械工程等领域有着广泛的应用,如 建筑设计、机械制造等都需要用到立体几何的知识。
不等式
理解不等式的概念、性质 和运算,能够解决实际问 题。
函数
函数的概念
理解函数的概念、性质和分类,掌握函数的表示方法。
一次函数
理解一次函数的概念、性质和图像,能够解决实际问题。
反比例函数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ二次函数

初一下册数学ppt课件


05 复习与总结
本学期重点回顾
代数式与方程 代数式的定义与表示 二元一次方程组的解法
三角形与全等
本学期重点回顾
三角形的性质与分类
三角形中的边角关系 与高线、中线、角平 分线
全等三角形的判定条 件
本学期重点回顾
平面直角坐标系 点与坐标的对应关系
坐标系的建立与表示方法 简单的一次函数图像与性质
练习题解析
练习题1:解一元一次方程
练习题2:化简代数式
练习题解析
练习题3
求解二元一次方程组
练习题1
证明三角形全等
练习题解析
练习题2
求解三角形中的边角问题
练习题3
绘制三角形的高线、中线和角平分线
练习题解析
练习题1
确定点的坐标
练习题2
绘制一次函数图像
介绍四边形的边、角、对角线等基本概念,探讨四边形的基 本性质,如平行四边形、矩形、菱形等,并深入了解各种四 边形的特性和判定方法。
04 概率与统计
概率初步
概率定义
概率是描述某一事件发生的可能 性大小的数值,通常用分数、小
数或百分数表示。
概率性质
概率具有一些基本性质,如概率是 非负的,即一个事件的概率大于等 于0;概率之和为1,即所有互斥事 件的概率之和等于1。
方程的定义与解法
方程是含有未知数的等式,通过等式 的性质和运算,求出未知数的值。掌 握一元一次方程的解法,理解方程的 解和解方程的概念。
一元一次方程
一元一次方程的标准形式
一元一次方程的标准形式是 ax+b=0(a≠0),理解方程的解的定义和解方程 的方法。
一元一次方程的应用
通过实际问题建立一元一次方程,掌握方程在实际问题中的应用,提高解决实 际问题的能力。

概率的基本概念与计算方法

定义:在一定条件下,一个随机事件A发生的可能性大小可以用一个实数表示,这个实数称为事件A的概率。
计算方法:通过试验的方法,将随机事件A发生的所有可能结果所组成的集合称为样本空间,记作S。 样本空间的大小即为基本事件的总数n,而事件A包含的基本事件个数m,则事件A的概率为P(A)=m/n。
特点:几何概型的概率大小与所选的空间和区域有关,其概率值可以通过几何图形的大小、长度、面积或体 积等来计算。
概率在人工智能中的应用
机器学习中的概率模型
概率图模型在自然语言处 理中的应用
概率在强化学习中的重要 性
概率在计算机视觉和图像 处理中的应用
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汇报人:XX
如果一个事件的 概率是1,则称 该事件为必然事 件;如果一个事 件的概率是0, 则称该事件为不 可能事件。
概率的统计定义
事件:在一定条件下可能发生 或可能不发生的结果
频率:某一事件发生的次数与 总实验次数之比
概率:频率的稳定值,表示某 一事件发生的可能性大小
概率的取值范围:0≤P(A)≤1, 其中P(A)表示事件A的概率
全概率公式和贝叶斯公式
全概率公式:用于计算事件发生的概率,通过将事件分解为若干个互 斥子事件,并分别计算每个子事件的概率,最后将这些概率相加得到 事件的总概率。
贝叶斯公式:用于计算在已知某些条件下的事件发生的概率,通过将先 验概率与条件概率相结合,得到后验概率。
03
概率的性质
概率的基本性质
概率是非负实数,取值范围在0到1之间
02
概率的计算方法
古典概型概率计算
定义:古典概型是一种特殊的概率模型,其中每个样本点发生的可能性相等。 计算公式:概率 = 样本点数 / 所有可能样本点数。 适用范围:适用于样本空间有限且每个样本点发生的可能性相等的情况。 举例说明:掷一枚骰子,观察出现的点数,计算每个点数出现的概率。

概率加法公式


02
概率加法公式的性 质
概率的非负性
概率的取值范围:[0,1]
概率的非负性:任何事件的概率都 是非负的,即P(A) >= 0
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概率的性质:非负性、规范性、可 列可加性
概率的非负性:反映了事件发生的 可能性,即事件发生的概率不会为 负
总和的概率不大于1
加法公式:P(A+B) = P(A) + P(B) - P(A∩B)
- P(A∩B)
利用马尔科夫链证明
01
02
03
04
马尔科夫链的定义:一 个随机过程,其未来状 态只依赖于当前状态, 与过去状态无关
概率加法公式:P(A+B) = P(A) + P(B),其中 A和B是相互独立的事件
马尔科夫链的性质:在 马尔科夫链中,当前状 态的概率只依赖于前一 个状态的概率
利用马尔科夫链证明概 率加法公式:通过构造 一个马尔科夫链,使得 A和B分别是链中的两个 状态,然后利用马尔科 夫链的性质和概率加法 公式的定义,可以证明 概率加法公式成立
05
注意事项:事件必须相互独立,否则不能使 用加法公式
02
适用范围:多个独立事件
04
示例:掷骰子,计算掷出1、2、3、4、5、6 的概率
04Βιβλιοθήκη 概率加法公式的证 明利用集合论证明
集合A和B的交 集:A∩B
集合A和B的并 集:A∪B
集合A和B的差 集:A-B
利用集合运算 证明概率加法 公式:P(A∪B) = P(A) + P(B)
感谢您的耐心观看
101
概率加法公式用 于计算两个互斥 事件的并事件的 概率

《概率论与数理统计》课件


条件概率与独立性
条件概率
在某个事件B已经发生的条件下,另 一事件A发生的概率,记为P(A|B)。
独立性
两个事件A和B如果满足 P(A∩B)=P(A)P(B),则称事件A和B是 独立的。
随机变量及其分布
01
随机变量
随机变量是定义在样本空间上的 一个实值函数,表示随机试验的 结果。
02
离散型随机变量
03
连续型随机变量
离散型随机变量的取值可以一一 列举出来,其概率分布可以用概 率质量函数或概率函数表示。
连续型随机变量的取值范围是一 个区间或半开区间,其概率分布 可以用概率密度函数表示。
数理统计初步
02
统计数据的描述
01
统计数据的收集
描述如何通过调查、试验或观测 等方法,获取用于统计分析的数
据。
03
夫链
随机过程的基本概念
随机过程
随机过程是一组随机变量,每个随机 变量对应于时间或空间的一个点。
有限维分布
描述随机过程在有限个时间点上的联 合分布。
独立性
如果随机过程在不相交的时间区间上 的随机变量是独立的,则该随机过程
是独立的。
马尔科夫链及其性质
马尔科夫性
在已知现在状态下,未来与过去独立,即“未来 只取决于现在”。
03
数据的可视化
介绍如何使用图表(如直方图、 散点图等)将数据可视化,以便 更直观地理解数据分布和关系。
02
数据的整理
介绍如何对数据进行分类、排序 和分组,以便更好地理解和分析

04
数据的数字特征
介绍如何使用均值、中位数、众 数、方差等统计量来描述数据的
中心趋势和离散程度。
参数估计与置信区间
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1
华南农业大学期末考试试卷(A卷)
2004学年第2学期 考试科目:概率论
考试类型:(闭卷) 考试时间: 120分钟

学号200830500104姓名 樊元君 年级专业 08机化一班
题号 一 二 三(1) 三(2) 三(3) 三(4) 三 (5) 三 (6) 四 五 总分
得分
评阅人

一 填空题(每小题4分,满分12分)
1、对二随机事件A、B,已知P(A)=0.6,P(B)=0.7。则P(AB)可能取到的最大值是0.6,
P(AB)
可能取到的最小值是0.3。

2、已知随机变量X的概率密度函数为:

2
211(),(,)xxfxex


则X的数学期望EX=1,方差DX=0.5。
3、设相互独立的两个随机变量X与Y具有相同的分布律,且X的分布律为
则随机变量ZXY的分布律为

二 单项选择题(每小题4分,满分20分)
1、重复进行一项试验,事件A表示“第一次失败且第二次成功”,则事件A表示(D)。
(A)两次均失败; (B)第一次成功;
(C)第一次成功且第二次失败; (D)第一次成功或第二次失败。

2、设(),(),(),PAaPBbPABc则()PAB等于(C)。
()(1);();();()(1).AabBabCcbDac

X
0 1

P
12 1
2
Z
0 1 2

P
0.25 0.5 0.25
2

3、设X与Y为随机变量,则下列等式中正确的是(A)。
()()()();()()()()()()()();()()()()AEXYEXEYBDXYDXDYCEXYEXEYDDXYDXDY


4、设X服从正态分布(,16)N,Y服从正态分布(,25)N, 14PPX

2
5PPY
,则有(A )。

(A)对任意实数,有12PP; (B)对任意实数,有12PP;
(C)对任意实数,有12PP; (D)只对部分实数,有12PP;
5、设连续型随机变量X的密度函数为()fx,且()(),(,)fxfxx,又设X的
分布函数为()Fx,则对任意实数a,()Fa等于(D)。

00
1
()1();()();()();()2()1.2aaAfxdxBfxdxCFaDFa


三 计算题(每题8分,满分48分)
1、设离散型随机变量X只取1,2,3三个可能的值,取各相应值的概率分别是222,,33aa,
求:(1)常数a;(2)随机变量X的分布律;(3)随机变量X的分布函数()Fx。

2、设随机变量X服从正态分布2(,2)N,已知3(1.5)2(1.5)PXPX,
求12PX。
(注:(0.25)0.6,(1)0.8413)

3、设随机变量X服从二项分布(2,)Bp,Y服从二项分布(3,)Bp,若5(1)9PX,
求:(1)概率(1)PY;(2)期望EY和方差DY。
3

4、设随机变量X服从参数为的泊松(Poisson)分布,且已知(1)(2)1EXX,
试求。

5、设随机变量X服从(,)aa上的均匀分布(0)a,且已知1(1)3PX,试求常数a。

6、设工厂A和工厂B的产品的次品率分别是1%和2%,现从由A厂和B厂的产品分别占
60%和40%的一批产品中抽取一件,发现是次品,试求该次品是A厂生产的概率。

四(本题满分10分)
设随机变量X的概率密度函数为:
0()00xXexfxx


求随机变量XYe的概率密度函数()Yfy。

五 (本题满分10分)
设随机变量X的概率密度函数为:

2,01()0axbxcxfx其他
已知:0.50.15EXDX(),(),求系数abc,,。

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