概率论与随机过程----第一讲
概率论与随机过程第1章45节PPT课件
上
海 大
解: 设A:第一次取到次品;
AB
学
B:第二次取到次品。
通 第一次取走一只次品后,
信 盒中还剩下9只产品,其中
A
___
AB
学 院
只有2个次品,故
PB/ A 2.
B S
9
又 BAB AB,且 (AB)(AB)故
P (B ) P (A ) B P (_ A _ B )_ 32 733 19 019 010
P B /A P (B )
上 海 大 学
❖ 从样本空间分析: 第一次抽取时的样本空间
S e 1,次 e2品 , e3,e 4,正 ... e品 10,
通
信
学 院 当A发生后,S缩减为
SA e i次 1 ,e 品 i2, ,e 4,正 ... e品 10,
信 概率是多少?
学
院
类型 W(白)
R(红) 共计
N(新)
40
30
70
O(旧)
20
共计
60
10
30
40
100
解: 按题意,即求P(W/N)=? 1) 在缩减样本空间N中考虑计算:P(W/N)=40/70=4/7。
2) 用公式求解:P(W/N)= P(WN)/ P(N)= 40/100 4 70/100 7
上
海 有关条件概率的三定理
大
学 1. 概率的乘法定理:
通 信
设A、B∈S,P(A)>0,则
学 院
P(AB)=P(A)P(B|A)。
可推广到三个事件的情形:
A、B、C∈S,P(AB)>0,则有
P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB).
第1章 概率论与随机过程1-3节
上 海
第一章 概率论
大 自然界和社会上发生的现象是多种多样的,其大体
学 通
可分为两类:
信 I.确定性现象:在一定条件下必然发生的现象。
学 院
II.随机现象: 在相同条件下,每次试验或观察的
可能结果不止一个,且在每次试验或观察之前无
法预知确切的结果,即不确定性。但在大量重复试
验或观察下,它的结果却呈现出规律性,即具有统
计规律性。这种在相同条件下,各试验结果均呈
现不确定性,但在大量重复试验中又具有统计规
律性的现象,称为随机现象。
概率论就是研究和揭示随机现象统计规律性的一 门科学。
上 海 大 学
§ 1 随机试验 随机事件 样本空间
(一) 随机试验:E
试验:各种科学实验,或对某一事物某个特征的
通 观察。
信
学 随机试验的例子:抛硬币,掷骰子,袋中取不同颜色的球,测试一批
的一个基本事件发生。同时可推知:必然事 件就是样本空间S;不可能事件就是空集,记为 Ø。 注意: Ø也是一个子集。
上 海
事件之间的关系与事件之间的运算:
大
学 通 信
设试验E的样本空间为S;A,B,Ak ( k=1,2,…)是E的 事件。
学
院
,
1. 若事件A发生必然导致事件B发生,则称事件B包含
事件A,记为B A或A B。
若事件B包含事件A,事件A
B
也包含事件B,即B A 且A B,
则称事件A与事件B相等,记为
A
A=B.
S
上 2. 若事件A与事件B至少有一个发生,
海 则称该事件为事件A与事件B的和,
大 学 通 信
记为A B 。 类似的,若事件A1,A2, …,Ak ,…中至少有一个发生,该 事件称为事件A1,A2 ,…,Ak ,…
概率统计及随机过程课件 第一章第一节
本课程学习, 只学习基本的问题,基本的思想方法, 基本的知识,基本的技巧.
基本要求:
(1)要求我每次上课至少提前五分钟到达教室,准备好上课;
(2)要求同学们按时来上课、听课, 遵守课堂纪律, 保持安静,不影响大家听讲;
(3)课前适当预习,上课时认真听课,课后及时复习,必要 时,要经常复习用到的高等数学有关知识原理;
变量非线性生灭过程; 8. 许多服务系统,如电话通信、船舶装卸、
机器维修、病人候诊、存货控制、水库调度、购
物排队、红绿灯转换等,都可用一类概率模型 来描述,其涉及到 的知识就是 排队论.
目前,概率统计理论 进入其他科学领域的 趋势还在不断发展. 在社会科学领域 ,特别是 经济学中研究最优决策和经济的稳定增长等问 题,都大量采用 概率统计方法. 正如 拉普拉斯 所说 : “ 生活中最重要的问题 ,其中绝大多数 在实质上只是概率的问题.”
例1 给出一组随机试验及相应的样本空间
投一枚硬币,观察正面反面出现的情况
投一枚硬币3次,观察正面反面出现的 情况
投一枚硬币3次,观察正面反面出现的 次数
投一颗骰子,观察向上一面出现的点数 有限样本空间
观察电话总机每天9:00~10:00接到的电话 次数
观察某地区每天的最高温度与最低温度 无限样本空间
1. 气象、水文、地震预报、人口控制及预 测都与 概率论 紧密相关;
2. 产品的抽样验收,新研制的药品能否在 临床中应用,均需要用到 假设检验;
3. 寻求最佳生产方案要进行 实验设计 和 数据处理;
4. 电子系统的设计离不开 可靠性估计; 5. 探讨太阳黑子的规律时,时间序列分析 方法非常有用; 6. 研究化学反应的时变率,要以 马尔可夫 过程 来描述; 7. 在生物学中研究群体的增长问题时 提出 了生灭型随机模型,传染病流行问题要用到多
第1讲 概率论与随机过程1
老 大 徒 伤 悲
人生与品牌
少 壮 不 努 力
20岁——奔腾 30岁——日立 40岁——方正 50岁——微软 60岁——松下 70岁——联想
概率论与随机事件
主讲教师:李昌兴 联系电话:88166087,85383773 辅导教师: 联系电话: 工作单位:应用数理系工程数学教研室
电子信件: shuxueshiyanshi@163. com 辅导时间:待定
1. 在相同条件下 可以重复进行. 2. 试验的结果是 不明确的,也是不 唯一. 3. 每次试验只能 出现这些结果中的 一个,但试验之前 不能确定会出现那 个结果.
试验1
代表
确定性现象
每次试验之前,根据现有条 件能够判定它有一个明确结 果的现象称为确定性现象.
太阳每天早晨从东方升起 水从高处流向低处 同性电荷必然互斥
一幅图片是否漂亮?这依赖于每个人的主观意愿,不同人 的出发点不同,所看到的意境不同,就会得到不近相同的 结论. 其结论往往只可意会,不可言传. 换句话说:结论有 时说不太清楚,因为没有一个统一的标准能够度量.
高等数学、线性代数、 复变函数、大学物理等
确定性现象
气象预报 水文预报 地震预报 产品检验 数据处理 信号分析 可靠性理论 排队轮等 模糊控制 模糊逻辑 信息理论 图像融合 信号处理
一、绪论
概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的 一门学科
每次试验之前,根据现有条件能够判定它有一个明确 结果的现象称为确定性现象. 在一次试验中其结果呈现出不确定性,而在大量重复 试验中其结果又具有统计规律的现象称为随机现象. 在一定条件下可能出现也可能不出现的现象,其结果是 不明确的,称为模糊现象.
试验1
1. 从中任取一个小球观察其颜色 以后,再放回,第二次从中在任期一 个小球,那么第一次所取小球与第二 次所取小球的条件相同. 即在相同的 条件下,试验可以重复进行. 2. 从中任取一个小球,其颜色都是 黑色,即在取出之前已经可以知道所 取小球的颜色为黑色. 换句话说:从 试验的已知条件可以推知试验的结果. 而且结果只能是一个. 也就是试验的 结果是唯一的,而且是明确的.
随机过程讲义(第一章)
P (Ω ) = 1 ;
对任意两两不交的至多可数集 {An } ⊂ F , P⎛ ⎜ U An ⎞ ⎟ = P ( An ) ⎝n ⎠ ∑ n
称 P(⋅) 为 F 上的概率测度, (Ω, F , P) 称为概率空间。
1
1.4 随机变量的概念 定义:设 (Ω, F , P ) 为一概率空间, X = X ( w) 为 Ω 上的一个实值函数,若对 任意实数 x ,X −1 ((−∞, x) ) ∈ F , 则称 X 为 (Ω, F , P ) 上的一个 (实) 随机变量。 称 F ( x) = P( X < x ) = P( X ∈ (−∞, x)) = P X −1 ((−∞, x) ) 为随机变量 X 的 分布 函数。 随 机 变 量 实 质 上 是 (Ω, F ) 到 (R, B ( R ) ) 上 的 一 个 可 测 映 射 ( 函 数 ) 。 记
_______
2
α 1 , α 2 Lα m , ∑∑ ϕ (t l − t k )α l α k ≥ 0 ;
l =1 k =1
m
m
5) ϕ ( w) 为 R n 上的连续函数。 6) 有限多个独立随机变量和的特征函数等于各自特征函数的乘积; 7) 设 X = (ξ1 , Lξ n ) 为 n 维 随 机 向 量 , 特 征 函 数 为 ϕ ( w1 ,L wn ) , 则
n→∞
敛到随机变量 X ;
2)
若 E X n 存在, 且 lim E X n − X
n→∞
p
p
则称 X 1 , X 2 , L X n ,L p 阶收敛到 = 0,
随机变量 X ,特别当 p = 2 ,称为均方收敛。
3) 4)
若 P lim X n = X = 1 ,称 X 1 , X 2 , L X n ,L 几乎必然收敛到随机变量 X 。
鲜思东重庆邮电学院400065概率论与随机过程讲义
2.
3.
随 机 试 验
1、可以在相同的条件下重复地进行;
2、每次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; 3、进行一次试验之前不能确定那一个结果会现。 在概率论中,我们将具有上述三个特点的验 称为随机试验。 本书中以后提到的试验都是指随机试验。
样 本 空 间
对于随机试验,尽管在每次试验之前不能预 知试验的结果,但试验的所有可能结果组成的 集合是已知的,我们将随机试验E的所有可能 结果组成的集合称为E的样本空间,记为S。样 本空间的元素,即E的每个结果,称为样本点。
古典概型的计算公式
设试验的样本空间为
包含 k 个基本事件,即
S = {e1 , e 2 , L , e n }, 事件 A
A=
∑ A ,且有
j =1
j
k
1 ≤ i1 < i 2 < L i k ≤ n ,则有
P(A = ∑P( ej )
j= 1 k
{ }
k A包 的 本 件 含 基 事 数 )= = n S中 本 件 总 基 事 的 数
例1·2·3 设A、B、C是S中的随机事件
事件“A与B发生,C不发生”可以表示成 “A、B、C中至少有二个发生”可以表示成 A、B、C中恰好发生二个”可以表示成 “A、B、C中有不多于一个事件发生”可以表示成
事件的运算
A 1、交换律: U B = B U A, AB = BA 、交换律:
2、结合律:A( BC ) 、结合律:
A= A
A U A = S, AA = Φ A ⊂ B ⇔ A − B = AB
8、子集的等价表示 A U B = B ⇔ AB = A 、 9、反演律(德·摩根律) 、反演律( 摩根律 摩根律)
随机过程课件(1)
一、问题的提出 二、随机过程的概念 三、随机过程举例 四、小结
一、问题的提出
例1 投硬币实验:某人仍一枚硬币,无限制的重复仍下去,
记正面为0,反面为1 ,Xn ={第n次仍的结果} 则{Xn,n 1}构成了一个随机过程
例2 电话总机服务实验:某电话总机在[0,t]时间内接到的呼 叫
。每个可能取的值称为一个状态。
对随机过程 {X (t) , t T} 进行一次试验 (即在 T 上进行一次全程观测) , 其结果是 t 的函数, 记为
x(t) , t T , 称它为随机过程的一个 样 本 函 数 或 样本曲线 .
所有不同的试验结果构成一族样本函数.
随机过程 总体
样本函数 个体
随机过程的一维分布函数
{FX (x,t),t T} 一维分布函数族
对任意 n ( n 2,3, ) 个不同的时刻 t1, ,tn T ,
引入 n维随机变量 ( X (t1), X (t2 ), , X (tn ) ). 分布函数 FX (x1, x2 , , xn;t1, t2 , , tn )
(4)连续参数、连续状态的随机过程。如例3,T=[0,∞], 状态空间为[-∞,∞]。
离散参数的随机过程亦称为随机序列。
四、随机过程的分布函数族
给定随机过程 {X (t),t T}.
对固定的 t T, 随机变量 X (t) 的分布函数一 般与 t 有关, 记为 FX (x,t) P{X (t) x}, x R.
样本函数的集合:{cosπt,t} 状态空间:(, )
⒊分类 (1)离散参数、离散状态的随机过程。如例1,T={1,2,…}, 状态空间有0 和 1 两个数构成。
(2)离散参数、连续状态的随机过程。如独立标准正态随机序
随机过程-第一章
• {X(t, e),t∈T ,e∈Ω} 为一随机过程。
• 其实际意义就是: 若一物理过程,当时间t(或广义时间)固定,
过程所处的状态是随机的(不确定的),则此
过程就为随机过程。对该过程的一次记录(或
一个观察)就是一个现实,或称作随机过程的
一个样本函数或样本曲线。 • 固定t0,X(t0)是随机变量。 • 固定e0,X(t,e0)是一个现实,是t的函数,记 为 x(t)。
例4:具有随机初位相的简谐波。 X(t)=acos(ω0t+Φ),-∞<t<+∞, 其中a与ω0是正常数, Φ是在[0,2π]上均匀分布的随机变量。 一方面,随机过程X(t)是一族随机变量。 对每个固定t0, X(t0)= acos(ω0t+Φ)是个 随机变量。对(-∞,+∞)上有多少个t, 就对应多少个随机变量。∴对(-∞,+∞) 所有t,X(t)看作一族随机变量。 另一方面,随机过程是一族样本函数(曲线) 对样本空间Ω中每个基本事件e对应一个样本 函数,本例,Φ在Ω=[0,2π] 上任给定一个 相 位φi=e,就对应一个样本曲线,如:书P 4。
例6: 利用抛掷硬币的试验定义一个随机过程。
X(t) { sin π t,出现正面 ,记为记为 ω 0 e ,出现反面, 记 ω 1
t
(t R)
写出X(t)的所有样本函数(现实)
二、随机过程的的分布(有限维分布族) 1、对任意固定的t0∈T,随机过程X(t)的状态 X(t0)是一维随机变量, 其分布函数是P{X(t0)≤x} F(x,t0) 由于t的任意性,称F(x; t) = P{X(t) ≤x } 为随机过程X(t)的一维分布函数。 F(x,t)是与t有关的一维分布函数,在t,x平 面上是X(t)落在区间(X(t) ≤x)上的概率。
第一讲 概率论与随机过程
绪论
概率论的研究对象
随机现象的统计规律性
二、随机现象
自然界所观察到的现象: 确定性现象 随机现象
1.确定性现象
在一定条件下必然发生 的现象称为确定性现象.
实例
“太阳不会从西边升起”, “水从高处流向低处”, “同性电荷必然互斥”,
第一讲 样本空间与随机事件
样本空间的概念 随机事件的概念 事件间的关系与运算
“长度合格但直径不合格”是“长度合格” 与“直 径合格”的差.
B A
B A
AABB
B S
B A-B S
重要公式 A B A AB AB
互斥事件 事件A与B不能发生的事件称为事件A与事件B 是互斥的,或称它们互不相容。即AB=.
实例抛掷一枚硬币,“发生正面” 与“发生反面”是互不相容的 两个事件.
2.随机事件 随机事件 随机试验E的样本空间S的子集称为E的随机
事件,简称事件.通常用大写字母A,B,C等英文字母表示。 基本事件 由一个样本点组成的单点集. 复杂事件 由基本事件复合而成的事件. 两个特殊事件:必然事件 S;不可能事件
例 抛掷一枚骰子,观察出现的点数.
3.事件的关系及运算
设试验E的样本空间为S,而A,B,Ak (k=1,2,…)是S 的 子集.
解(1) A1 A2 A3
(2) A1 A2 A3 A1A2 A3 A1 A2 A3
(3) A1 A2 A3
(4) A1 A2 A3
概率的定义
统计定义:设有随机试验E,若当试验
的次数n充分大时,事件A的发生频率
稳定在某数p附近摆动,而且随着试
次数n的增大,验摆动的幅度越来越小,则称数p为事
(A U B)C;
概率论与随机过程
概率论与随机过程概率论与随机过程是一门研究随机现象的数学学科,它在统计学、物理学、经济学、工程学等领域中具有广泛的应用。
本文将通过介绍概率论与随机过程的基本概念、性质与应用,带领读者深入了解这一学科的重要性和内容。
第一部分:概率论1. 概率论的起源与发展概率论起源于古代赌博中的各种游戏,随着数学的发展逐渐形成独立的学科。
17世纪布莱兹·帕斯卡和皮埃尔·德·费马的通信奠定了概率论的基础,18世纪朱利叶斯·雷蒙·拉普拉斯进一步发展了概率论的理论。
2. 概率论的基本概念事件、样本空间、样本点、概率、事件的运算等是概率论的基本概念。
概率的性质包括非负性、规范性、可加性和完备性。
3. 随机变量与概率分布随机变量是描述随机试验结果的数值特征,概率分布是随机变量各个取值的概率规律。
常见的离散概率分布包括伯努利分布、二项分布和泊松分布,连续概率分布包括均匀分布、正态分布和指数分布等。
4. 大数定律与中心极限定理大数定律指出,随着试验次数的增加,样本均值趋近于总体均值;中心极限定理则是指在一定条件下,独立同分布的随机变量之和的极限分布接近于正态分布。
第二部分:随机过程1. 随机过程的定义与分类随机过程是指随时间变化的一族随机变量的集合,根据时间的离散性和状态的离散性可分为离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链和连续时间马尔可夫过程。
2. 马尔可夫性质马尔可夫性质是指随机过程的未来状态只与当前状态有关,与过去状态无关。
马尔可夫过程具有无后效性和马尔可夫性。
3. 随机过程的稳定性与平稳性随机过程的稳定性包括短期稳定性和长期稳定性,平稳性指随机过程的概率分布在任意时刻保持不变。
第三部分:概率论与随机过程的应用1. 统计学中的应用概率论与随机过程是统计学的重要基础,用于建立随机模型、估计参数、检验假设等,广泛应用于调查统计、贝叶斯统计、回归分析等领域。
2. 物理学中的应用量子力学中的波函数和量子力学算符可以用概率论的语言进行描述,随机过程常用于描述粒子的运动、衰变过程等。
概率论与随机过程
概率论与随机过程(工程硕士生60学时)教材及主要参考书:1.《随机过程》刘次华著,华中理工大学出版社出版。
2.《概率论与数理统计》浙江大学编,高等教育出版社出版。
3.《概率论与数理统计》同济大学编,高等教育出版社出版。
第一章 概率论第一节 预备知识一、排列与组合问题(一) 排列问题的提法:从n 个不同元素n a a a ...,21中任取r 个)(n r ≤,按先后顺序把它们排列,共有多少种不同的排列?分析:第一个位置有n 种取法,第二个位置有1-n 种取法,…第r 个位置有1+-r n 种取法,则共有:rn A r n n r n n n =-=+--)!(!)1()1((二) 组合问题的提法:从n 个不同元素n a a a ...,21中任取r 个(n r ≤),不按先后顺序得到一种组合,共有多少中不同的组合?分析:由于不按先后顺序,因此r r a a a a 121- 与121a a a a r r -是同一组合,因此一种组合对应!r 种排列,共有:!)1()1(r r n n n +-- =)!(!!r n r n -=rn C 二、集合论(不妨假设所有集合全为Ω的子集)(一)A B ⊂,A 是B 的子集,即集合A 的元素全部属于集合B 。
例:{}全体实数=R {}全体自然数=N 则:R N ⊂(二)B A =B A ⊂⇔且A B ⊂分析:定义蕴涵了证明两个集合相等的方法。
(三)B A C =或B A C +=,即集合C 包含集合A 和集合B 的全部元素,但不包含其它元素。
例:{}全体有理数=A {}全体无理数=B 则:{}R B A C ==+=全体实数 1.运算规律(1)交换律 A B B A =(2)结合律 )()(C B A C B A =特别地:若B A ⊂,则:B B A =A A =Φ Ω=Ω A A A A =2.推广情形集合的并运算可以推广到有限个、可数多个甚至到不可数情形,为了阐述清楚,下面补充可数集合的定义。
卢正新随机过程-第一章 介绍
F 2(y)F ,y yf(u,v)dudv
联合密度 联合密度
边际密度 边际密度
相互独立的随机变量
设X,Y是两个随机变量,若对任意实数x,y有
P ( X x , Y y ) P ( X ( x ) ( Y y ) P ( ) X x ) P ( Y y )
F ( x ) F ( x 1 , , x n ) P ( e : X 1 ( e ) x 1 , , X n ( e ) x n )
为X=(X1,X2,…,Xn)的联合分布函数
25
边际分布
若二维联合分布函数中有一个变元趋于无穷,则其极限函数便是一维 分布函数,对于这种特殊性质,我们称其为边际分布。 对于任意两个随机变量X,Y,其联合分布函数为FXY(x,y),则
1. 0≤P(A) ≤1, A;F
2. P(Ω)=1; 3. 若A1,A2,……..,Ak两两互斥,则
P( Ak) P(Ak)
k1
k1
称P为可测空间(Ω,F)的一个概率测度,简称概率; 称 (Ω,F,P)为一个概率空间;F为事件域,A为事件,P(A) 为事件A的概率。
12
例:U[0,1]—[0,1]区间上的均匀分布: Ω=[0,1] , F=B[0,1]—[0,1]区间上的Borelσ域, U[0,1]的概率P定义 为: A ( a ,b ) B [ 0 ,1 ] , P ( A ) b a 令A为 [0,1]上全体有理数,AC为[0,1]上全体无理数。 1)证明 A B [0,1 ], A C B [0,1 ] 2)证明 P(A)=0, P(AC)=1
P(A)
事件A所包含的样本点个数 样本空间中所含样本 个点 数
几何概率
随机过程课件第1讲
如:
1/2
pj
-1
1
x
2)时间离散——样本函数 xi (t ) 在时间t上也是离散的(序列)。
) X i(t
+1
取值离散
t
-1
二、按随机过程的概率分布或性质来分类 1)、高斯过程、泊松过程、维纳过程——其每一个状态Xj 均为高斯分布、泊松分布、维纳分布。 2)、平稳随机过程——过程的一阶,二阶矩不随时间的变 化而变化 3)、独立增量过程——每一个状态的增量之间相互独立。 三、按随机过程的样本函数的可确定性来分类 1)、确定的随机过程 2)、不确定的随机过程
随机过程的基本概念
1. 随机信号的概念
确定信号--随时间做有规律的、已知的变化。可以用确定的时间函 数来描述。如:方波、锯齿波。人们可以准确地预测它 未来的变化,即:这次测出的是这种波形,下次测出的 还是这种波形。 随机信号--随时间做无规律的、未知的、“随机”的变化。无法用 确定的时间函数来描述,无法准确地预测它未来的变化。 这次测出的是这种波形,下次测出的会是另一种波形。
k
0
j
t
2)状态连续——状态取值连续,即幅度上也连续。当t固定时,其 状态Xj是连续型随机变量。 如其概率密度
fj(xj)
xj
2
离散型随机过程 X(t,ζ)
1)状态离散——当t固定时,状态Xj取值离散如(-1,1),其 状态是离散型随机变量。其概率分布如:
Pj 1 2
−1
0
1
xj
2)时间连续——当ζ固定时,其样本函数 xk (t) 是时间t的连续函 数如: xk (t)
随机信号分析与处理是一门研究随机信号的特点与规律 的学科。 随机信号处理已是现代信号处理的重要理论基础和有效 方法之一。
第1章 随机过程
0
−∞
半环 C 上定义如下的集函数
P ((a,b]) = F (b) − F (a), ∀(a,b]∈C .
由测度扩张定理,P 可扩张为 σ(C )上的概率测度,至此,本例的概率空间(Ω,F,P)构造完
毕.□
注 在本例中,如果认为每个样本点ω的出现机会均等,那么可取 f (·)为常值,易知,f(x)
注 (1) 在应用概率的减法公式 P(B − A) = P(B) − P( A) 时,务必注意条件 A ⊂ B 是否满
足,若不然,则结论未必成立.此时,可采用一般情形下的减法公式,
P(B − A) = P(B) − P( AB), ∀A, B ∈ F .
(1.1.1)
(2) 在 Jordan 公式中取 n = 2、3,就得到两个常用公式
∪ ∪ ∞
k −1
单调增的,即,An
⊂
An+1
(n
≥
1)
,此时,lim n→∞
An
=
Ak
k =1
,令 Bk
=
Ak
−
i =1
Ai
=
Ak
−
Ak −1
(k
≥ 1) ,
∪ ∑ ∞
∞
其中约定:A0=φ. 显然,事件列{Bn,n=1,2,…}两两互斥且 Ak = Bk ,故
k =1
k =1
———————— ① 关于集列的单调性与集列的极限概念参见本章附录中的相关内容.
{ } 间.例如,取 Ω 的非空真子集 A,令 F = A, Ac ,∅, Ω ,则 F 是事件域且 F1 ⊂ F ⊂ F2 .
通常称(Ω,F )为可测空间,称 F 中的元 A 为可测集.对可测空间(Ω,F )装备测 度 μ,就构成测度空间(Ω,F,μ).若所装备的测度还满足 μ(Ω) = 1,则称(Ω,F,μ)为 概率测度空间,简称概率空间.按概率论的记法,以 P 替换 μ,记作概率空间(Ω,F,P).
第一讲概率论与随机过程概率论与随机过程精品课件完美版
知识到哪里去?
如何运用概率论与随机过程的理论知识解决通信 中的实际问题?
举例说明
..\2005\应用举例.ppt
2017/11/2 北京邮电大学电子工程学院 3
第一章 概率空间
首先,回顾初等概率论的一些基本概念:
随机试验 E ,满足如下条件: 在相同条件下可重复进行; 一次试验结果的随机性——不可预知性; 全体可能结果的可知性。 样本空间Ω——随机试验所有可能的结果组成的集合。 样本点 ——Ω中的元素。 随机事件——样本空间Ω的子集合,称为事件。 基本事件——Ω中每个样本点所构成的单点集。 必然事件——Ω本身。 不可能事件——不包含任何元素的空集合Φ。
2017/11/2 北京邮电大学电子工程学院 10
第一节 集合代数和σ -代数
二、包含某一集合类的最小σ -代数
C是由Ω的一些子集组成的非空集合类,那么至 少存在一个σ -代数包含C。为什么?
。 由于 F 是一个σ -代数,且C F
是否存在最小的σ -代数?若存在,是否唯一?
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F的结构?在F上的概率如何构造?这是本章将要讨论的主 要问题,为此我们必须引入测度论的概念。
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第一节 集合代数和σ -代数
一、集合代数和σ -代数
定义1.1.1 设Ω是任一非空集合, A是由Ω的一些子集组成 的非空集合类,若A满足:
1. Ω A ;
2. 若AA ,有 A A (余运算封闭); 3. 若 A, B ∈ A ,有 A B A (有限并运算封闭); 则称A是Ω上的一个集合代数,简称集代数。 容易证明集代数对有限交运算也封闭,即:
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k
(可列并运算封闭);
1. 定是集代数; ,有 Ak (可列交运算封闭) 2. 若 Ak k
k 1
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第一节 集合代数和σ -代数
设Ω是一非空集合, 是由Ω的一切子集组
成的集合类,则 是一个σ-代数。
定义1.1.2 设Ω是任一非空集合, 是由Ω的一些子集组成的非空 集合类,若Æ 满足:
1. ;
2. 若A ,有 A (余运算封闭); 3. 若 Ak k ,有 则称是Ω上的一个σ-代数。 定理1.1.2 设是σ-代数,则:
Hale Waihona Puke Ak 12017/2/27 北京邮电大学电子工程学院
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第一节 集合代数和σ -代数
定义1.1.3 称定理1.1.3中的0是包含的最小σ -代数,或 者是由生成的σ -代数,记为σ ()。 例1.1.2 设 A ,且 A , A ,则包含{A}的最小 σ -代数为 A, A, , 三、Borel域
P Ak P Ak k 1 k 1
(可列可加性)
称 P A 为事件A的概率
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第一章 概率空间
在初等概率论中,我们定义随机事件A为样本空间Ω的子 集,即 A ,但事实上是不是任何一个样本点构成的集合都 是一个随机事件?(举例说明) 若把 A P A 看作集合A的函数,那么象高等数学里的普 通函数一样,我们必须考虑A在什么范围内, P A 才有定义?这 是初等概率论的遗留问题。为此,我们考虑以事件A为元素的 集合,称为集合类或事件体,记作 。
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第一章 概率空间
概率的定义——若对 E 的每一个事件A,有一个实数 与之对应,记为 P A ,且满足:
1. 0 P A 1 (非负性)
~
2. P 1 (归一性) 3. 若事件 A1, A2 , 两两互不相容,则有
。
设 R (1) ,考虑由 R (1) 的一些子集组成的集合类: 1 , a : a R ,称σ ()为 (1) 上的Borel域,
R
记为(1) ,并称(1) 中的元素为一维的Borel集。
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第一节 集合代数和σ -代数
推广情形:设 R(n) x1, x2 , xn : xi R(1) , i 1,2,n 为n维 实数空间,考虑由 R ( n ) 的一些子集组成的集合类:
n 1 , ai : ai R , i 1,2,n i 1
例1.1.1 设Ω=R,则:
n A R , A A , A , A , A 形如 a , b R , a b k 1 2 n k 1
则为集代数。
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第一节 集合代数和σ -代数
定理1.1.5 σ -代数是单调类;若一集代数是单调类,则它是σ 代数。 n 证明:若An
,令Bn Ak
k 1
,又Bn ,则 因是集代数,故 Bn
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B
n 1
n
的结构?在上的概率如何构造?这是本章将要讨论的主 要问题,为此我们必须引入测度论的概念。
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第一节 集合代数和σ -代数
一、集合代数和σ -代数
定义1.1.1 设Ω是任一非空集合, 是由Ω的一些子集组成 的非空集合类,若满足: 1. Ω ; 2. 若A ,有 A (余运算封闭); 3. 若A, B ∈,有
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n 1
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第一节 集合代数和σ -代数
定理1.1.4 设Ω是任一非空集合, 是由Ω的一些子集组成的非 空集合类,则存在唯一的Ω 上的单调类 ,满足: 0 1. 0
0 2. 对包含Ģ的任一单调类,有 称这样的单调类 0 为包含的最小单调类,记为 ()
概率论与随机过程
唐碧华 学时数:60
教材:王玉孝,《概率论与随机过程》,北京邮电大学出版社
参考书: 1. 陆大琻,《随机过程及其应用》,清华大学出版社
2. 林元列,《应用随机过程》,清华大学出版社
3. 刘嘉焜等, 《应用随机过程》,科学出版社 4. 严士健等,《测度与概率》,北京师范大学出版社
第一章 概率空间
首先,回顾初等概率论的一些基本概念: ~ 随机试验 E ,满足如下条件: 1. 在相同条件下可重复进行; 2. 一次试验结果的随机性——不可预知性; 3. 全体可能结果的可知性。 ~ 样本空间Ω——随机试验 E 所有可能的结果组成的集合。 样本点 ——Ω中的元素。 随机事件——样本空间Ω的子集合,称为事件。 基本事件——Ω中每个样本点所构成的单点集。 必然事件——Ω本身。 不可能事件——不包含任何元素的空集合Φ 。
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概率论与随机过程
知识从哪里来?
必然性、偶然性
知识是什么?
概率论与随机过程:随机性、变化过程
知识到哪里去?
如何运用概率论与随机过程的理论知识解决通信 中的实际问题?
举例说明
..\2004\应用举例.ppt
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A B (有限并运算封闭);
则称是Ω上的一个集合代数,简称集代数。
容易证明集代数对有限交运算也封闭,即:
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第一节 集合代数和σ -代数
定理1.1.1 设是由Ω的一些子集组成的非空集合类,则: 1. 是由Ω的集代数 是包含Ω且对余运算和有限交运算封 闭; 2. 是由Ω的集代数 是包含Ω且对差运算封闭。 证明可简单阐述。
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第一节 集合代数和σ -代数
定理1.1.6 若是集代数,则: σ ()=
()
证明:σ -代数一定是单调类,则σ ()
因此只须证明
()
()是一σ -代数。
由于集代数+ 单调类 σ -代数 ,所以只须证明它 是集代数即可
1.
2的证明如下
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,有A \ B 2.若A,B
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第一节 集合代数和σ -代数
证明:对任意的A
(),令辅助集合类
,A \ B, B \ A A B : B
A 若能证明对每一个A (),有:
即对差运算封闭 不妨分二步加以说明:
1、 A 是 单 调 类 2、 A 是 包 含 A的 最 小 的 单 调 类 下面主要分析 A为 何 是 单 调 类 , 见 P4
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若 A ,且 A , A ,则集合类 A, A, ,
是一个σ-代数。
显然,集代数的交仍是集代数; σ代数的交 仍是σ-代数。
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第一节 集合代数和σ -代数
二、包含某一集合类的最小σ -代数
是由Ω的一些子集组成的非空集合类,那么至少 存在一个σ -代数包含 。为什么? 由于 是一个σ -代数,且 。 是否存在最小的σ -代数?若存在,是否唯一?
称σ ()为 R ( n ) 上的Borel域,记作(n) 。
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第一节 集合代数和σ -代数
四、单调类和λ -系、π -系
实际问题中要检验一个集合类是否为σ -代数比较困难,但把 集代数与单调类结合起来讨论,会使问题简化。 定义1.1.4 设由Ω的一些子集组成的非空集合类,且满足:
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第一节 集合代数和σ -代数
定理1.1.3 设Ω是任一非空集合, 是由Ω的一些子集组成的非 空集合类,则存在唯一的σ -代数0,满足: 1. 0;
2. 对包含的任一σ -代数,有0 证明:作*所有包含的σ -代数的交,下面说明这样构成的 *即为包含的最小的σ -代数。由构造性可知它不仅存在而 且唯一。 由于σ -代数的交仍为σ -代数,所以*为包含的σ -代 数。 由构造,则可知其最小性。
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教学安排
上课时间共16次
9月13、20、27日 10月11、18、25日 11月1、8、15、22、29日 12月6、13、20、27日 1月3日
考试时间:拟定1月17日或19日
电子讲稿网址: http://202.112.11.120/《教学园地》栏
n 1
, , A2 以 后 表 为 An , 则 An 1. 若An
, , A2 以后表为 An ,则 An 2. 若An
称是Ω上的一个单调类。 容易证明,单调类的交仍是单调类。