第六章概率统计模型

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第六章概率分析

T 70 65 60 56
正态分布表的应用
①将原始数据整理为次数分布表； ②计算各组上限以下累加次数； ③计算各组中点以下累加次数； ④计算各组中点以下累积比率； ⑤查正态分布表，将概率转化为Z分数； ⑥将正态化以后的Z值进行线性转换：T=10Z+50
140135130125-
120115110105100959085807570-
122
117 112 107 102 97 92 87 82 77 72
28
16 16 8 9 8 7 6 6 5 5
0.14
-0.17 -0.40 -0.59 -0.73 -0.90 -1.06 -1.25 -1.46 -1.70 -2.12
51
48 46 44 43 41 39 38 35 33 29

分析：包括两种情况：先抽一黑球、后抽一白球；
先抽一白球、后抽一黑球。
3 2 2 3 P 0.48 5 5 5 5
例4
一枚硬币掷3次，或三枚硬币各掷一次，问出现两
次或两次以上H的概率是多少？
解：可能出现的情况有：HHH HHT HTH THH TTH
THT HTT TTT共8种。每种情况出现的概率，为

根据随机变量的取值是否连续，可将随机变量分为
离散型随机变量与连续型随机变量。

当随机变量只取孤立的数值，这种随机变量称为离
散型随机变量。如投掷一枚硬币4次，几次正面朝上？因取值只能为0、1、2、3、4，故为离散型随机变量。
离散分布与连续分布

离散型随机变量的概率分布称作离散分布。连续分
布是指连续型随机变量的概率分布，即测量数据的概率分布。心理统计学中最常用的连续型分布是正态分布。

概率统计模型

P(C ) s / S
i i
5.这样测试样本X 属于那类就有公式计算出的最大概率的那个类
P( C | X ) P( X | C )P( C ) P( X )
i i i
P( X | C )P( C )
i i
举例样本
21
Y=(age 30,income=“medium”,student=“yes”, credit_rating=“fair”） Y 属于那类? 即 buys_computer=? （yes还是no）属性类 A1 A2 A3 A4 C
为此我们还必须利用对细胞作病理分析所观测到的信息，也就是所抽取到的d维观测向量。为简单起见，我们假定只用其一个特征进行分类，即 d=1，并已知这两类的类条件概率密度函数分布已知，如图所示，其中 P(x|ω1)是正常细胞的属性分布，P(x|ω2)是异常细胞的属性分布。那末，当观测向量为X值时，它属于各类的概率又是多少呢?为此我们可以利用贝叶斯公式, 来计算这种条件概率，称之为状态的后验概率P(ωi|X)。
后验概率：一个具体事物属于某种类别的概率.例如一个学生用特征向量X表示，它是男性或女性的概率表示成 P(男生|X)和P(女生|X)这就是后验概率。由于一个学生只可能为两个性别之一，因此有P(男生|X)+P(女生|X)=1的约束，这一点是与类分布密度函数不同的。后验概率与先验概率也不同，后验概率涉及一个具体事物，而先验概率是泛指一类事物，因此 P(男生|X)和P(男生)是两个不同的概念。贝叶斯公式：如果将上式中各个项与先验概率，类条件概率密度函数以及后验概率联合起来，可以找到利用先验概率，类条件概率分布密度函数计算后验概率的方法。
P ( X | C i ) P ( xk | C i )

概率统计数学模型

概率统计数学模型在数学领域，概率统计是一个非常重要的分支，它涉及到各种随机现象的数学描述和统计分析。

概率统计数学模型则是这些分析的基础，它能够准确地描述和预测各种随机现象的结果。

一、概率统计数学模型的基本概念概率统计数学模型是建立在随机试验基础上的数据分析方法。

在概率论中，随机试验的结果通常被视为不可预测的，但可以通过概率分布来描述它们。

而统计方法则是对数据进行收集、整理、分析和推断的方法，它依赖于概率论的知识。

二、概率统计数学模型的应用概率统计数学模型在各个领域都有广泛的应用，例如在金融领域中，它可以帮助我们预测股票价格的波动；在医学领域中，它可以帮助我们理解疾病的传播方式；在工程领域中，它可以帮助我们优化设计方案。

三、概率统计数学模型的建立过程建立概率统计数学模型通常包括以下几个步骤：1、确定研究问题：首先需要明确研究的问题是什么，以及我们想要从中获得什么样的信息。

2、设计随机试验：针对研究问题，设计合适的随机试验，以便收集数据。

3、收集数据：通过试验或调查等方式收集数据，并确保数据的准确性和可靠性。

4、分析数据：利用统计分析方法对收集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息。

5、建立模型：根据分析结果，建立合适的概率统计模型，以描述数据的分布规律和预测未来的趋势。

6、验证模型：对建立的模型进行验证，确保其准确性和适用性。

7、应用模型：将建立的模型应用于实际问题的解决和预测中。

概率统计数学模型是处理和分析随机现象的重要工具，它在各个领域都有广泛的应用前景。

通过建立合适的概率统计模型，我们可以更好地理解和预测各种随机现象的结果，从而为实际问题的解决提供有力的支持。

概率统计数学模型在投资决策中的应用在投资决策的制定过程中，准确理解和应用概率统计数学模型是至关重要的。

概率统计数学模型为投资者提供了定量分析工具，帮助他们更准确地预测投资结果，从而做出更合理的决策。

一、概率模型的应用概率模型在投资决策中的应用广泛。

概率统计模型

来自－46000 －38000
－50000
对决策D，因为采取应急措施的数学期望为-50800，正常施工的期望即为-50000 显然，应采取决策为正常施工。
同理，对决策C，应采取应急措施进行施工，即C的期望值为-19800
提前加班
阴雨 0.4
-19800
(0.5)
-14900
应急
-19800
A
正常速度 B
为：E(B)=0×0.4+(-19800) ×0.5+(-50000) ×0.1=-14900
提前加班
阴雨 0.4
-19800
(0.5)
-14900
应急
-19800
A
正常速度 B
0.5 风暴
C
E
(0.3)
(0.2)
正常施工
台风 0.1
-
应急
-50000
-50800
F
D 正常施工
最后结论：
－18000 0 －24000
应急
减少误工3天(0.2) F
减少误工4天(0.1)
－54000 －46000 －38000
D 正常施工
－50000
提前加班
阴雨 0.4
-19800
(0.5)
应急
E
(0.3) (0.2)
A
正常速度 B
0.5 风暴
C
正常施工
台风 0.1
应急
-50800
F
－18000 0 －24000
－18000 －12000
方案或策略：参谋人员为决策者提供的各种可行计划和谋略.
风险决策的基本要素
内容包括：决策者、方案、准则、状态、结果

概率统计模型

结果：某事件(状态)发生带来的收益或损失值.
风险决策的方法决策树法：利用树形图法表示决策过程的方法. 决策树法的特点：直观、简便利用灵敏度分析方法对决策结果进行进一步的推广和分析
2、决策树的概念
【例1】某渔船要对下个月是否出海打渔作出决策，若出海后天气好的话，可获收益5000元，若天气变坏将损失2000元；若不出海，无论天气好坏都将承担1000元损失费。据预测，下个月好天气的概率为0.6，坏天气的概率为0.4.问如何作出最佳决策？
风险决策——是指在作出决策时，往往有某些随机性的因素影响，而决策者对于这些因素的了解不足，但是对各种因素发生的概率已知或者可估算出来，因此这种决策因存在一定的风险.
风险决策的基本要素内容包括：决策者、方案、准则、状态、结果
决策者：进行决策的个人、委员会或某个组织.在问题比较重大和严肃时，通常应以后者形式出现.
初等概率模型随机决策模型
概率模型
现实世界的变化受着众多因素的影响，包括确定的和随机的。如果从建模的背景、目的和手段看，主要因素是确定的，随机因素可以忽略，或者随机因素的影响可以简单地以平均值的作用出现，那么就能够建立确定性模型。如果随机因素对研究对象的影响必须考虑，可用随机变量和概率分布描述随机因素的影响，建立随机模型--概率模型。
B
出海
A 不出海 -1000
C
天气好0.6 天气坏0.4
天气好0.6 天气坏0.4
5000 -2000
-1000 -1000
X
5000
-2000
P
0.6
0.4
于是，出海的收益期望值为：
E(X)=5000×0.6+(-2000) ×0.4=2200

概率统计模型决策模型教学课件

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过程能力分析
通过概率统计模型分析生产过程中的能力指数，评估生产过程的稳定性和可靠性，为生产计划的制定提供依据。
故障模式分析
使用概率统计模型对生产过程中出现的故障模式进行分析，找出故障原因和解决方法，提高生产效率和产品质量。
在医疗诊断中的应用
疾病预测
基于大数据和概率统计模型，可以对患者的疾病风险进行预测和分析，为医生提供更加准确的诊断依据。
不确定决策模型
不确定决策模型的概述
不确定决策模型是指在决策过程中，各种因素的发生概率是未知的，决策者需要根据历史数据和经验进行推断。
不确定决策模型的应用场景
不确定ห้องสมุดไป่ตู้策模型广泛应用于风险管理、预测等领域，如天气预报、市场预测等。
基于偏好关系的决策模型
基于偏好关系的决策模型的概述
基于偏好关系的决策模型是指在决策过程中，决策者根据自身偏好进行决策，这些偏好关系可以用数学模型表示。
02
概率统计模型在科学、工程、医学等领域有广泛的应用，为决策提供科学依据。
概率统计模型的基本概念
01
02
03
04
随机试验
指可能出现不同结果的事件，且每个结果的出现具有不确定
性。
随机事件
指随机试验中可能出现的观察结果，如扔硬币的正面或反面
。
概率
指随机事件发生的可能性，用介于0和1之间的实数表示。
平均数
所有变量值的和除以变量值的个数，反映变量的集中趋势。
标准差
衡量变量值离散程度的指标，反映变量的波动大小。
推论性统计模型
参数估计
根据样本数据推断总体参数的方法，如点估计和区间估计。

《概率统计模型》课件

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。
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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

概率统计模型的原理和应用

概率统计模型的原理和应用前言概率统计模型是一种基于概率论和统计学原理建立的数学模型，用于描述和推断随机现象的规律。

在实际应用中，概率统计模型被广泛应用于各个领域，包括金融、医学、工程等。

本文将介绍概率统计模型的原理和应用，并以列点的方式呈现相关内容。

概率统计模型的基本概念•概率：指事件发生的可能性或程度，用数值表示。

•统计：指通过对样本数据的观察和分析，对总体特征进行推断。

•随机变量：指表示随机现象结果的数值化变量，在概率统计模型中起重要作用。

•概率分布：指随机变量所有可能取值及其对应概率的分布情况，常见的概率分布包括正态分布、均匀分布等。

概率统计模型的原理1.概率论基础：概率统计模型建立在概率论的基础上，概率论提供了描述随机现象的理论框架和推断方法。

概率论中的公理系统和概率推断方法为概率统计模型的构建和分析提供了理论基础。

2.参数估计：参数估计是概率统计模型中的一个重要步骤，用于通过样本数据来估计总体参数。

常见的参数估计方法包括极大似然估计、最小二乘估计等。

3.假设检验：假设检验是通过观察样本数据，判断总体参数是否符合某个假设的一种推断方法。

假设检验在概率统计模型中应用广泛，用于验证模型的有效性和检测变量之间的相关性。

4.相关性分析：概率统计模型可以通过相关性分析来探索变量之间的关系。

常见的相关性分析方法包括相关系数分析和回归分析等。

概率统计模型的应用概率统计模型在各个领域有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景： 1. 金融领域：通过概率统计模型可以对股票价格、汇率变动等金融现象进行建模和预测，帮助投资者做出决策。

2. 医学领域：概率统计模型在医学研究和临床实践中有重要应用，例如用于分析疾病的发病机制、评估疗效等。

3. 工程领域：在工程项目中，概率统计模型可以用于风险评估、质量控制等方面。

例如，建筑工程中的结构安全分析。

4. 社会科学领域：概率统计模型可以用于社会调查、数据分析等方面，帮助研究人员理解社会现象和预测社会趋势。

概率统计模型

第五章概率统计模型一、主要内容1、利用初等概率知识建立几个初等概率模型，它们都是实际生活中常碰到的问题。

2、利用存储知识建立随机存储模型。

3、利用决策论知识建立随机性决策模型。

4、利用排队论知识建立排除类问题的模型，这里仅探讨其中M/M/1排除模型中较简单的部分。

二、学习目标1、掌握初等概率模型建模方法，熟悉常用的随机变量的分布及数字特征。

2、了解随机性存储论概念，理解随机性存储模型的建立与简单分析。

3、掌握随机性决策模型，会建立实际问题的随机性决策模型，并能进行相关分析。

4、了解排除论基本知识，会求解简单的排队问题模型。

三、本章知识结构四、重点和难点：重点：初等概率模型、存储模型、决策模型、排队模型的建立思路与解法。

难点：存储模型、排队模型的建立五、学习方法建议一是要大量阅读、思考别人做过的模型，二是要亲自动手，认真地做上几个实际题目我们的具体建议如下：（1）学习中随时翻阅相关数学专业知识方面的书籍，《概率论与数理统计》、与《运筹学》专业书籍，应放在身边随时备查（2）开始时可能感到无从入手，不必担扰，随着学习过程逐渐展开，只要你是认真的，定会一步一步解脱困惑.（3）尽早复习一下概率统计知识，熟悉不确定事物的处理勤动脑，勤思考与勤动手是学好数学建模课的关键，务求落实六、重点难点辅导：1、初等概率模型主要介绍了可靠性模型、传染病流行估计、常染色体遗传模型等三类问题：(1) 可靠性模型计算抓住一点：元件串通则可靠度相乘；元件并联则不可靠度相乘。

设某种机器的工作系统由N个部件组成，各部件之间是串联的，即只要有一个部件失灵，整个系统就不能正常工作.为了提高系统的可靠性，在每个部件上都装有主要元件的备用件及自动投入装置(即当所使用元件损坏时，备用元件可自动替代之而开始工作)明显地，可以把问题当作并联来处理，备用件越多，整个系统正常工作的可靠性就越大，•但是，备用件过多势必导至整个系统的成本、重量和体积相应增大，工作精度也会降低•因此，配置的最优化问题便被提出来了：在某些限制性条件之下，如何确定各部件的备用件数量，使整个系统的工作可靠性最大？这就有了约束条件。

第六章__概率分布

面积的95%；正负2.58个标准差之间，包含总面积的 99%；正负3个标准差之间，包含总面积的99.74%。
二、正态分布表的编制与使用
• （一）正态分布表的编制与结构
• 正态分布表的结构一般包括三栏
• 第一栏：Z分数单位；
• 第二栏：密度函数或比率数值（y）；
• 第三栏：概率值（p）。
• （二）正态分布表的使用
2
3
• 当g2=0时，正态分布的峰度；g2>0时，分布的峰度比正态分布的峰度低阔；g2<0时，表明分布的峰度比正态分布的峰度高狭。当N>1000时，g2值才比较可靠。
• （三）累加次数曲线法
• 正态分布概率曲线和样本的累加频率曲线完全重
合说明样本分布为正态；若偏离，则不符合。
• 四、正态分布理论在测验中的应用
-0.84 -0.525 0 0.84 1.645 2.33
4.160 4.475 5.000 5.840 6.645 7.330
• （三）在能力分组或等级评定时确定人数
• ①将6个标准差除以分组的或等级的数目，做到Z
分数等距；
• ②查正态分布表，从Z求p，即各等级或各组在等
距的情况下应有的比率； • ③将比率乘以欲分组的人数，便得到各等级或分组该有的人数。
• （二）二项分布
• 二项分布：试验仅有两种不同性质结果的概率分布。也称两个对立事件的概率分布。
• 二项分布同二项定理有着密切的关系：
n 1 n1 n1 n1 n n (p+q)n =C0 p +C p q + +C pq +C n n n nq
x x n x (p +q)n = Cn pq n

概率统计模型决策模型课件

案例三：市场预测决策
பைடு நூலகம்
总结词
通过概率统计模型，可以帮助企业了解市场趋势和消费者需求，为产品研发、市场营销等提供决策支持。
VS
详细描述
市场预测决策需要考虑消费者行为、市场趋势等因素。利用概率统计模型，可以对历史数据和消费者行为进行分析，预测未来市场趋势和消费者需求，为产品研发、市场营销等提供决策支持。
案例二：生产计划制定决策
总结词
通过概率统计模型，可以帮助企业根据市场需求和生产能力制定合理的生产计划，提高生产效率和降低成本。
详细描述
生产计划制定决策需要考虑市场需求、库存状况、生产能力等因素。利用概率统计模型，可以对历史销售数据进行分析，预测未来市场需求，同时根据生产能力等因素进行生产计划安排，实现生产效益最大化。
决策模型是指用来描述一个系统或者过程的一系列数学方程和算法，它可以帮助我们理解和预测系统的行为。
决策模型通常包括三个主要部分：输入、处理和输出。输入部分包括所有可能影响决策的因素，处理部分包括决策规则和算法，输出部分则是决策结果。
决策模型的应用领域
决策模型被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、军事、环境保护等。
案例四：质量控制决策
总结词
通过概率统计模型，可以帮助企业实现产品质量控制和优化生产过程，提高产品质量和生产效益。
详细描述
质量控制决策需要考虑产品质量、生产过程等因素。利用概率统计模型，可以对生产过程数据进行统计分析，找出影响产品质量的关键因素，实现产品质量控制和优化生产过程，提高产品质量和生产效益。
概率统计模型的基本概念
01
02
03
04
概率
描述随机事件发生的可能性大小。

概率统计模型 ppt课件

如果水果店现已有n百千克水果，那么再进1百千克水果，从而就存有n+1百千克水果。
2020/4/13
信息工程大学韩中庚
7
1、初等概率模型
问题1：水果店的合理进货模型
首先给出以下两个概念：
边际利润（Marginal Profit）：由所增加的1个
单位水果带来的纯利润，记为MP。
边际损失（Marginal Loss）：由所增加的１个
1、初等概率模型
问题1：水果店的合理进货模型
某时令水果店每售出一百千克水果，可以获得利润250元，若当天进货不能出售出去，则每一百斤将损失325元。该水果店根据预测分析，每天的需求量和对应的概率值如下表：
水果需求量/百千克 0
1
相应的概率值 0.05 0.1
2
3
4
5
6 78
0.1 0.25 0.2 0.15 0.05 0.05 0.05
损失，即不考虑缺货所带来的损失。（2）水果店的纯利润为卖出水果后所获利润与
因未卖出的水果所带来的损失部分之差。
2020/4/13
信息工程大学韩中庚
2
1、初等概率模型
问题1：水果店的合理进货模型
模型的建立与求解：利用概率知识及经济学中边际分析的方法，综合分析讨论这个问题。
不妨记需求量为随机变量，则需求量的期望值为 E( ) 3.65 。
E () 0 .0 5 ( 6 5 0 ) 0 .1 ( 7 5 ) 0 .1 5 0 0 0 .2 5 5 0 0 0 .2 5 0 0
0 .1 5 5 0 0 0 .0 5 5 0 0 0 .0 5 5 0 0 0 .0 5 5 0 0 3 8 5
2020/4/13

概率统计模型(数学建模)

一周期内通过的钩子数 m 增加一倍，可使“效率”E 降低一倍。（可理解为相反意义的效率）
思考：如何改进模型使“效率”降低？
考虑通过增加钩子数来使效率降低的方法：
在原来放置一只钩子处放置的两只钩子成为一个钩对。一
周期内通过 m 个钩对，任一钩对被任意工人触到的概率
p 1/ m ，不被触到的概率 q 1 p，于是任一钩对为空的概率
工人生产周期相同，但由于各种因素的影响，经过相当长的时间后，他们生产完一件产品的时刻会不一致，认为是随机的，并在一个生产周期内任一时刻的可能性一样。
由上分析，传送系统长期运转的效率等价于一周期的效率，而一周期的效率可以用它在一周期内能带走的产品数与一周期内生产的全部产品数之比来描述。
2 模型假设
则
r
Gn
n
0
a
b
r
b
c
n
r
pr
dr
n
a
b
npr
dr
计算
dG dn
a
bnpn
n
0
b
cprdr
a
bnpn
n
a
b
pr
dr
b
c n 0
pr dr
a
b n
pr dr
令 dG 0 ，得到 dn
n
0
n
pr dr pr dr
a b
b c
使报童日平均收入达到最大的购进量 n 应满足上式。
因为
0
pr dr
统计模型
如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的模型，那么通常要搜集大量的数据，基于对数据的统计分析建立模型，这就是本章还要讨论的用途非常广泛的一类随机模型—统计回归模型。

概率统计模型

第五章概率统计模型本章重点：初等概率模型随机性决策模型随机型存储模型排队模型复习要求：1．会建立简单的初等概率模型。

2．掌握随机性决策模型的建立与求解方法，了解随机性存储模型。

3．了解排队模型，会用排队模型中的简单结论求解相关问题。

一、初等概率模型初等概率模型主要介绍了可靠性模型、传染病流行估计、常染色体遗传模型等三类问题，下面复习遗传模型1．问题分析所谓常染色体遗传，是指后代从每个亲体的基因中各继承一个基因从而形成自己的基因型.如果所考虑的遗传特征是由两个基因A 和B 控制的，那么就有三种可能的基因型：AA ，AB 和BB .例如，金鱼草是由两个遗传基因决定它开花的颜色，AA 型开红花，AB 型的开粉花，而BB 型的开白花.这里的AA 型和AB 型表示了同一外部特征(红色)，则人们认为基因A 支配基因B ，也说成基因B 对于A 是隐性的.当一个亲体的基因型为AB ，另一个亲体的基因型为BB ，那么后代便可从BB 型中得到基因B ，从AB 型中得到A 或B ，且是等可能性地得到.问题：某植物园中一种植物的基因型为AA ，AB 和BB .现计划采用AA 型植物与每种基因型植物相结合的方案培育植物后代，试预测，若干年后，这种植物的任一代的三种基因型分布情况.2．模型假设（1）按问题分析，后代从上一代亲体中继承基因A 或B 是等可能的,即有双亲体基因型的所有可能结合使其后代形成每种基因型的概率分布情况如表5－1.表5-1(2) 以n n b a ,和n c 分别表示第n 代植物中基因型为AA ，AB 和BB 的植物总数的百分率，)(n x 表示第n 代植物的基因型分布，即有,)(⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=nnn n c b a x,2,1,0=n (5 .1) 特别当n =0时，Tc b a x),,(000)0(=表示植物基因型的初始分布(培育开始时所选取各种基因型分布)，显然有.1000=++c b a3．模型建立注意到原问题是采用AA 型与每种基因型相结合，因此这里只考虑遗传分布表的前三列. 首先考虑第n 代中的AA 型，按上表所给数据，第n 代AA 型所占百分率为1110211---⋅+⋅+⋅=n n n n c b a a即第n-1代的AA 与AA 型结合全部进入第n 代的AA 型，第n -1代的AB 型与AA 型结合只有一半进入第n 代AA 型，第n -1代的BB 型与AA 型结合没有一个成为AA 型而进入第n 代AA 型，故有1121--+=n n n b a a (5 .2)同理，第n 代的AB 型和BB 型所占有比率分别为1121--+=n n n c b b (5 .3)0=n c (5 .4)将(５.2)、(５.3)、(５.4) 式联立，并用矩阵形式表示，得到,)1()(-=n n Mxx,2,1( =n (5 .5)其中⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=00012/1002/11M 利用(5 .5)进行递推，便可获得第n 代基因型分布的数学模型)0()2(2)1()(xM xM Mxxn n n n ====-- (5 .6)(5.6)式明确表示了历代基因型分布均可由初始分布)0(x 与矩阵M 确定.4．模型求解这里的关键是计算n M .为计算简便，将M 对角化，即求出可逆阵P ，使Λ=-MP P 1，即有1-Λ=PP M从而可计算 1-Λ=P P Mn n),2,1( =n其中Λ为对角阵，其对角元素为M 的特征值，P 为M 的特征值所对应的特征向量.分别为,11=λ 212=λ，03=λ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=121,011,001321p p p故有1100210111,0211-=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=ΛP P 即得⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=1002101110211100210111nnM⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=--0021210211211111n nn n于是 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=--00011)(0021212112111c b a c b a x n n n nn n n n 或写为⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=+=--=--0)21()21()21()21(101010n n n n n n nc c b b c b a 由上式可见，当∞→n 时，有0,0,1→→→n n n c b a即当繁殖代数很大时，所培育出的植物基本上呈现的是AA 型，AB 型的极少，BB 型不存在.5．模型分析（1）完全类似地，可以选用AB 型和BB 型植物与每一个其它基因型植物相结合从而给出类似的结果.特别是将具有相同基因植物相结合，并利用前表的第1、4、6列数据使用类似模型及解法而得到以下结果：000021,0,,21b c c b b a a n n n +→→+→这就是说，如果用基因型相同的植物培育后代，在极限情形下，后代仅具有基因AA 与BB ，而AB 消失了.（2）本例巧妙地利用了矩阵来表示概率分布，从而充分利用特征值与特征向量，通过对角化方法解决了矩阵n 次幂的计算问题，可算得上高等代数方法应用于解决实际的一个范例.例2 血友病也是一种遗传疾病，得这种病的人由于体内没有能力生产血凝块因子而不能使出血停止．很有意思的是，虽然男人及女人都会得这种病，但只有女人才有通过遗传传递这种缺损的能力．若已知某时刻的男人和女人的比例为1：1.2，试建立一个预测这种遗传疾病逐代扩散的数学模型．解假设有α%的人患有血友病，并假设下一代与上一代虽人数可能不等，但所生男女比例一样．基于这样一个假设，不妨设下一代男女与上一代相同，设初始第一代男女分别占总人数的比例占总人数的比例为 a 0，b 0，由题设，a 0：b 0=1：1.2．注意到只有女人遗传血友病，由此，第一代将有%210αb 个女人及%210αb 个男人有血友病，血友病占总人数的百分比为%2.22.1%0001αα=+=b a b c同理，第二代将有%21210αb ⋅个女人及%21210αb ⋅个男人有血友病，血友病占总人数的百分比为 %2.22.121%210002αα⋅=+=b a b c依次类推，第n 代将有%)21(0αb n个女人及%)21(0αb n个男人有血友病，血友病占总人数的百分比为%2.22.1)21(%)21(10001αα⋅=+=--n n n b a b c令∞→n ，则0→n c ．二、随机性决策模型决策是人们在政治、经济、军事和日常生活等多方面普遍存在的一种选择方案的行为. 决策按环境而言，可以分为确定型，不确定型和风险型，其中风险型决策的决策类型是最常见的，.所谓风险型决策是指在作出决策时，往往有某些随机性的因素影响，而决策者对于这些因素的了解不足，但是对各种因素发生的概率已知或者可估算出来，因此这种决策因存在一定的风险.1．风险决策模型的基本要素(1) 决策者进行决策的个人、委员会或某个组织.在问题比较重大和严肃时，通常应以后者形式出现.(2) 方案或策略参谋人员为决策者提供的各种可行计划和谋略. 如渔民要决定出海打鱼与否便是两个方案或称两个策略.(3) 准则衡量所选方案正确性的标准.作为风险型决策，采用的比较多的准则是期望效益值准则，也即根据每个方案的数学期望值作出判断.对收益讲，期望效益值越大的方案越好；反之对于损失来讲，期望效益值越小的方案越好.(4) 事件或状态不为决策者可控制的客观存在的且将发生的自然状态称为状态(事件)，如下小雨，下大雨和下暴雨即为三个事件或称三种状态，均为人所不可控因素.(5) 结果某事件(状态)发生带来的收益或损失值. 2．风险决策方法（1）利用树形图法表示决策过程具有直观简便的特点，将其称为决策树的方法. （2）充分利用灵敏度分析(即优化后分析)方法对决策结果作进一步的推广和分析. 其中的决策树概念先以一实例说明如下：例3 某渔船要对下个月是否出海打鱼作出决策.如果出海后是好天，可获收益5000元，若出海后天气变坏，将损失2000元；若不出海，无论天气好坏都要承担1000元损失费.据预测下月好天的概率为0.6，天气变坏的概率为0.4，应如何选择最佳方案?这里使用决策树方法进行决策. 先来说明决策树的画法 .先画一方块“囗”称为决策结点，由决策结点向右引出若干条直线表示不同的策略(方案)--称为策略分枝，策略分枝的右端画一个圆圈“○”称为状态结点，由它引出表示不同状态及其发生的概率的分枝称为概率分枝，最后在概率分枝的终点画“△”符号表示这一分枝的最终结果的效益值(期望值)，正值表收益，负值表示损失.本例对应的决策树如图5-1.图5-1值得指出的是，画决策树是从左向右画出，画的过程中将各种已知数据标于相应的位置上. 但在决策树上进行决策计算却是从右向左进行的：先计算最右端每个状态结点的期望值. 由于本例仅有两个从决策结点A 发出的状态结点——称为一级决策问题，故只需利用结果点效益值计算各状态结点的期望效益值即可. 当有两级以上决策时则需从右向左逐级计算.2200)4.0()2000(6.05000=⨯-+⨯=-X将此结果标记在状态结点B 的上方.同理，将不出海的效益值作为随机变量，可算得期望值为-1000，将其标记在结点C 的上方，便得到图5－2．图5－2比较这两个值，显然出海收益的数学期望值大.从而剪去不出海决策枝(见图5-2)而选择出海作为最终决策，效益期望值为2200元. 实际中常会遇到多阶段决策.例4 假设有一笔1000万元的资金于依次三年年初分别用于工程A 和B 的投资．每年初如果投资工程A ，则年末以0.4的概率回收本利2000万元或以0.6的概率分文不收；如果投资工程B ，则年末以0.1的概率回收2000万元或以0.9的概率回收1000万元．假定每年只允许投资一次，每次只投1000万元；试确定第3年末期望资金总数为最大的投资策略．解建立决策树（如图3）．图3在投资A 的决策树中，第一年投资A ，第二年投资B ，第三年投资B 的期望值最大．在投资B 的决策树中（只在A 的决策树中②节点中的0.4，0.6分别换成0.1，0.9即可），可算得第一年投资B ，第二年投资B ，第三年投资B 的期望值是两个决策树中的最大者．三、随机型存储模型存储问题的数学模型涉及以下的主要经济变量：1．需求量：某种物资在单位时间内的需求量，以D 表示，如年需求量、月需求量、日需求量.需求量有时是常量，而在许多情况下则是随机变量，这时它的变化规律应当是能够掌握的.对需求量进行科学地预测和估计是解决存储问题的重要依据.2．批量：为补充存储而供应一批物资的数量称为批量，以Q 表示.由外部订货供应的批量称为订货批量；由内部生产供应的批量称为生产批量.3．货点；为补充存储而发生订货时的存储水平，以R 表示.4．备运期：发生订货的时间与实际收到订货入库的时间的间隔.5．存储费：保管存货的费用，包括存储所占用资金的利息、仓库和场地费用、物资的存储损耗2000 0 20001000 2000 4000 4000 3000 1000 30003000 2000费用、物资的税金、保险费用等，以1C表示.6．订货费：为补充存储而订货所支付的费用，包括准备和发出订货单的费用、货物的堆放和装运的费用等，以K表示.7．缺货损失费：发生需求时，存储不能提供而引起的费用，包括利润的损失、信誉的损失、停工待料的损失以及没有履行交货合同的罚款等，以2C表示.存储费、订货费和缺货损失费构成了库存的总费用，即总费用=存储费+订货费+缺货损失费. 使总费用最小是建立和求解存储模型的主要目标.为实现该目标，需要确定批量和订货点，这就是所谓存储决策.批量与订货点即决策变量.因而存储模型的主要形式有：总费用=f（批量）或总费用=f（批量，订货点），即F=f（Q）或F=f（Q，R）.为了更具体理解随机性存储模型，先来看一个具体实例.例5 考察报童问题.报童每日早晨从报社以每份报纸0.30元的批发价购得当日的日报，然后以每份0.45元的零售价售出.若卖不完，则每份报纸的积压损失费为0.30元；若不够卖，则缺一份报纸造成潜在损失的缺货损失费为0.15元.该报童对以往的销量作了连续一个月的统计，其记录如表5-2所示.表5-2那么，报童每日应订多少份报纸，才能使总损失费最小？假定报童每日订报Q份，并设当日需求量为D，则当DQ≥时，积压损失费为)(30.0DQF-=；当DQ<时，缺货损失费为)(15.0QDF-=.于是可以将报童订报的决策与相应的总费用如表5-3所示表5-32.1元.下面建立这一报童问题模型的数学解析式，用求极值的方法求解最小损失总费用.设平均总费用为)(QTF，则∑∑≤>-+-=QD QDDPQDDPDQQTF)()(15.0)()(30.0)(.（5.41）为求使)(QTF最小的Q值，解下列不等式组：⎪⎩⎪⎨⎧≤+-≤--.0)()(0)()(d Q TF Q TF d Q TF Q TF 其中 ,10|}{|min =-=≠D Q d DQ 且 }.160,150,140,130,120{=∈±S d Q上式等价于⎪⎩⎪⎨⎧≥-≤-∑∑∑∑≤>-≤->QD Q D d Q D d Q D D P D P D P D P .0)(15.0)(30.00)(15.0)(30.0即⎪⎩⎪⎨⎧≥-⋅+≤-⋅+∑∑≤-≤Q D dQ D D P D P .015.0)()15.030.0(015.0)()15.030.0( 故∑∑≤-≤≤≤QD dQ D D P D P ).(31)( （5.7）亦即).()120(3333.0)()120(Q P P d Q P P ++≤≤-++由于 130,35.0)130()120(15.0)120(==+=Q P P P 因此且. 可以看到，上述结果与通过列表得到的结果是一致的.报童问题是一个离散型问题.若考虑相应的连续型问题，则类似于（5.7）式的总费用公式为⎰⎰+∞---=QQx d x P Q x x d x P x Q Q TF 0).()()(15.0)()()(30.0)(这里，)(x P 为一定时期内销售量的概率密度.为求总费用的最小值，令.0)(=dQQ dTF得⎰=-+Qx d x P 0.015.0)()()15.030.0(于是.31)()(*⎰=Qx d x P问题的关键成为如何从这个积分等式中求出*Q ，其求法通常用迭代法利用求极值的数学方法求解存储模型，这是解决存储问题的主要思路.尤其对于连续型存储模型，用求极值的方法求解模型就显得更为有效和更为重要.存储问题中的随机性主要由以下两个因素产生；第一，对物资的需求量经常发生随机波动；第二，订货的到达时间经常发生随机性的提前或推迟.下面将给出需求不确定的随机性存储模型.（一）允许缺货情形由于需求量是随机的，所以，可考虑其平均需求量，而且不允许缺货也只是指在一定置信度下的不允许缺货.设D 为年平均需求，则类似于确定性存储的EOQ 模型，可得到相应的最佳批量*Q 如下：.21*C KD Q =（5.8）这里，K 为一次定购费，1C 为该种物资一个单位存储一年的费用.为在一定置信度下对不缺货提供安全保证，可将安全库存量加到正常存货中以提供所希望达到的服务水平（即不缺货的概率）.这时，有βσ+=l R . （5.9）式中，R 为订货点，σ和l 分别为备运期内的销售量L 的均值与均方差，β为安全库存系数，βσ为安全库存量.安全库存系数β即为给定置信度α-1下的上100α百分位点，其值满足等式αβ=>)(X P ，可通过查概率分布表得到.因此，订货策略为，当备运期大于零时，若存储量降低到R ，则以*Q 为订货量进行订货. 例6. 设某公司订购一种备件，一次订货费为60元，年平均需求量为500件，每件年存储费为40元，备运期8天，备运期中的销售量服从均值为15、均方差为2的正态分布.为使不缺货的概率达到99.9%且总费用最小，问订货点是多少，每次订多少件？注意到 D=500件/年，K=60元，1C =40元，则3940500602*≈⨯⨯=Q 件.根据不缺货的概率达到99.9%，查正态分布表得β=3，订货点为212315=⨯+=R 件.故订货点为21件，每次订货39件. （二）允许缺货情形设1,,C K D 同前，2C 为单位缺货损失费，并设存储量降到R 时订货，订货数量为Q ，备运期中的需求量x 服从密度为)(x f 的分布函数)(x F ，则在缺货要补的情况下，订货刚到之前的平均存储量（平均最小存储量）与订货刚到之后的平均存储量（平均最大存储量）分别为⎰⎰-+-RRdx x f x R Q dx x f x R 0)()()()(与，则年平均存储量为⎰-+Rdx x f x R Q 0)()(2.年平均存储费为 ⎪⎭⎫⎝⎛-+⎰Rdx x f x R Q C 01)()(2.年平均订货费为KD/Q.当备运期中的需求量超过订货点R 时，就发生缺货，因此，缺货量的均值为⎰∞-Rdx x f R x )()(.故年平均缺货损失费为⎰∞-Rdx x f R x QD C )()(2.于是年总费用),(Q R TF 为⎰⎰∞-+⎪⎭⎫⎝⎛-++=RRdx x f R x QD C dx x f x R Q C Q KDQ R TF .)()()()(2),(201 （5.10）为求),(Q R TF 的最小值，令⎰⎰∞=-=∂∂RRdx x f QD C dx x f C RQ R TF 0210)()(),(. （5.11）可得⎰-=RDC Q C dx x f 0211)(. （5.12）由（5.12）得12)()(2C dx x f R x C K D Q R ⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=⎰∞.故解得最佳批量*Q 与订货点*R 满足如下方程组：{}())14.5()13.5()](1[)(21)(1221⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--+=-=⎰∞C R F R dx x xf C KD Q DC Q C R F R最佳批量*Q 和订货点*R 可按以下步骤解出:(1)取112C KD Q =;(2) 将1Q Q =代入(5.13)求R 1; (3) 将R =1R 代入(5.14)求2Q ; (4) 将2Q 代入(5.13)。

第6章概率统计方法模型

第6章概率统计方法模型在对实际问题进行数学建模的过程中，人们经常遇到随机性的不确定问题，用传统的数学建模方法难以解决。

此时，就需要基于概率论和数理统计知识，运用概率统计的方法建立数学模型，对实际问题进行求解，揭示事物发展的基本规律。

本章详细介绍用概率统计方法建模的基本思路，结合实际的案例，指出如何用随机变量和概率分布来描述随机不确定事件，说明求解概率统计类模型的一般过程，并指出该类数学模型在社会调查、影响因素分析、发展趋势模拟等方面的广泛应用。

§6.1 概率模型与Monte Carlo 模拟6.1.1 概率模型（1）传染病随机模型在各种传染病的流行过程中，无论健康人还是病人，任何两个人之间接触的机会都是随机的，而且当健康人与病人接触时，健康人是否被传染也是一个随机的事件。

下面通过建立传染病随机模型来分析这些随机规律。

假设人群总的规模为n ，在总人群中，病人的数量为m ，健康人的数量为s ，即满足n=m+s 。

在人们的日常生活中，任意两人之间（包括健康人和病人）接触的概率相同，每人平均与k 个人接触。

当健康人和病人接触时，被传染的概率为p 。

在以上假设的参数中，m 和s 通常是已知的，k 和p 可以通过专家的经验和统计数据获得。

我们分析的目的是寻找健康人群中每天平均被感染的人数与已知参数之间的关系，以及初始参数对传染病的扩散速度和流行趋势的影响。

我们首先以每一名健康人为研究对象，探讨其每天被感染的概率，而每一名健康人被一名指定病人接触并传染的概率等于每名健康人与指定传染者接触的概率乘以接触时感染的概率。

记人群中任意两人接触的概率为q ，则对每一名健康人来说，其每天接触的人数ξ服从二项分布，分布函数为-1-1{=}=()l l n-l n P l C q 1q ξ-, （6.1.1）这个分布的期望为k ，即(1)k =n q -，进而=(1)q k n -。

这样，一名健康人被一名指定病人接触并感染的概率为1==1pk p pq n -. 进一步，对人群中的每一名健康人来说，其每天不被感染的概率为()m p 11-，被感染的概率为2=1()m p p 1-1-. （6.1.2）所以，对人群中的所有健康人来说，每天被感染的人数ζ服从二项分布，分布函数为22{=}=()l ls l s P l C p 1p ζ--, （6.1.3）每天被感染的人数ζ期望为2=sp μ，标准差为(σζ为了得到简明的结果，对2p 进行近似计算，由于通常人群的总数n k ，且根据Talyor 展开，得2=1()=1(1+)11n 1m pk mpkmpkp n n -1---≈---，因此，2()===n 1n-1smpk s n -s pksp μ-. （6.1.4）通过式（6.1.4）可以看出平均每天被感染的人数与s 、m 、p 和k 之间的关系。

第6讲概率模型

随机模型确定性因素和随机性因素
随机因素可以忽略
随机因素影响可以简单地以平均值的作用出现
确定性模型
随机因素影响必须考虑
随机性模型
概率模型统计回归模型马氏链模型
6.1 传送系统的效率
背
传送带
景挂钩
产品
工作台
工人将生产出的产品挂在经过他上方的空钩上运走，若工作台数固定，挂钩数量越多，传送带运走的产品越多。
求解 J (z) ( z)
(z)
dJ 0 dz
(z) ( z)(z) 0
(z) (z)
(
z)
z
(
y)dy
(y)
1
y2
e2
2
z (z) /(z)
F(z) z F(z) (z) /(z)
求解 F(z) z F(z) (z) (z)简表
z
-3.0 -2.5 -2.0 -1.5
其它(出生或死亡二人，出生且死亡一人，… …)
概率Pn(t+t) Pn-1(t), bn-1t Pn+1(t), dn+1t Pn(t), 1-bnt -dn t
o(t)
Pn (t t) Pn1 (t)bn1t Pn1 (t)dn1t Pn (t)(1 bnt dnt) o(t)
建模
D m [1 (1 1 )n ]
n
m
若(一周期运行的)挂钩数m远大于工作台数n, 则
D
m [1 (1 n
n m
n(n 1) 2m2 )]
1
n 1 2m
定义E=1-D (一周期内未运走产品数与生产总数之比）
当n远大于1时, E n/2m ~ E与n成正比，与m成反比

概率统计模型

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用MATLAB 统计工具箱求解(qiú jiě)报
童模型
• 根据(gēnjù)数据确定需求量的概率分布
p(x)
•由
n p(x)dxab (2)计算(jì
suàn) n
ac
baotongdata.m
baotong1.m
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•
baotongdata.m
• 199 136 214 195 219 224 197 213 187 187 185 162 209 249 177 180 229 202
第十八页，共73页。
利润 = 收入 (shōurù)—成本一趟航班运行的成本基本与实际搭乘的乘客数量无关。航班的成本包括了航空公司支付的薪水、燃料费用、机场承担的起飞、降落和操作费用，以及一些其它的费用（比如飞机维修费用，地面工作人员的薪金，广告费用）。不管航班是否满舱，航空公司都必需给飞行员、领航员、工程师和舱内全体职员支付薪金。而相对(xiāngduì)于半舱的航班，满舱的航班所多消耗的燃料在总体的燃料负担中仅占很小的比例。
为研究 Pk 对 S 的影响，将上式改写为
m
m
SPkNgf Pkmkgf Ngf
• 197.7531
• s=
• 38.4653
• h= 0
• N= • 230.1263
第十五页，共73页。
一航空公司的预订(yùdìng)票策略
1 问题(wèntí)的提出
有时在机场会出现一些乘客本已订好了某家航空公司的某趟航班，却被意外地告知此趟航班已满，航空公司将为他们预定稍后的航班的情况。这不但会引起乘客的不便，还会加剧他们对航空公司的抱怨程度。

第六章 概率统计模型

第六章概率分析

概率统计模型

概率统计数学模型

概率统计模型

概率统计模型

概率统计模型决策模型教学课件

《概率统计模型》课件

概率统计模型的原理和应用

概率统计模型

第六章__概率分布

概率统计模型决策模型课件

概率统计模型 ppt课件

概率统计模型(数学建模)

概率统计模型

第6章 概率统计方法模型

第6讲概率模型

概率统计模型

第六章概率统计模型

第6章概率统计方法模型