概率论与数理统计 第1章

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概率论与数理统计 第一章1.1随机事件

概率论与数理统计 第一章1.1随机事件

事件的关系与运算
注:(1) 事件的关系与运算可用维恩图形象表之
(2) 事件的和与积的运算可推广到有限个事 件或可数无限个事件的情形.
A B A B, (3) 事件的和与积的另一记法:
A B AB.
事件的关系与运算
8. 完备事件组 设 A1 , A2 ,, An , 是有限或可数个事件,若其 满足:

随机事件
在随机试验中,人们除了关心试验的结果本身外,
往往还关心试验的结果 是否具备某一指定的可观
察的特征,概率论中将这一可观察的特征称为一 个事件 , 它分三类:
随机事件
1. 随机事件:在试验中可能发生也可能不发生的 事件; 2. 必然事件:在每次试验中都必然发生的事件; 3. 不可能事件:在任何一次试验中都不可能发 生的事件. 例如,在抛掷一枚骰子的试验中,我们也许会关
A : “点数为奇数”,B : “点数小于5”.
则 A B {1,2,3,4,5}; A B {1,3};
A - B {5}.
6. 若 A B , 则称事件 A 与 B 是互不相 容的(或互斥的).
7. 若 A B S 且 A B ,
事件的关系与运算
由于随机现象的结果事先不能预知, 初看似乎 毫无规律. 然而人们发现 同一随机现象大量重 其每种可能的结果 出现的频率具有 复出现时,
稳定性, 从而表明随机现象也有其固有的规律
性. 人们把随机现象在大量重复出现时 所表现 出的量的规律性 称为随机现象的统计规律性.
随机现象的统计规律性
概率论与数理统计是研究 随机现象统计规律性 的一门学科. 为了对随机现象的统计规律性进行研究,就需 对随机现象进行重复观察,我们把对随机现象

概率论与数理统计 第一章 1.3等可能概型

概率论与数理统计 第一章  1.3等可能概型
C1C1 + C1C1 = 9⋅ 3 + 3⋅ 9 = 54 . 9 3 3 9
概率论
54 3 P(C) = 2 = . 所以 8 12 (2) 采取不放回抽样.
从箱子中任取两件产品,每次取一件,取法总数为12⋅ 11 . ⋅
⋅ 即样本空间中所含有的基本事件总数为 12⋅ 11 . 1 1 事件A 事件 中所含有的基本事件数为 C9C8 = 9⋅ 8 . 9⋅ 8 6 = . 所以 P( A) = 12⋅ 11 11 事件B 事件 中所含有的基本事件数为 C1C1 = 9⋅ 3 . 9 3 9⋅ 3 9 所以 P( B) = = . 12⋅ 11 44
8 5 1 9 4 6 7 2 3 10
概率论
我们用 i 表示取到 i 号球, 号球, i =1,2,…,10 . 则该试验的样本空间
如i =2
2
S={1,2,…,10} ,
且每个样本点(或者说基本 且每个样本点 或者说基本 事件)出现的可能性相同 事件 出现的可能性相同 . 称这样一类随机试验为古 称这样一类随机试验为古 典概型. 典概型
乘法原理
概率论
完成某件事情需先后分成m个步骤 做第一步有 完成某件事情需先后分成 个步骤,做第一步有 1 个步骤 做第一步有n 种方法,第二步有 种方法,依次类推 第二步有n 依次类推,第 步有 步有n 种方法 第二步有 2种方法 依次类推 第m步有 m种方 特点是各个步骤连续完成. 法,特点是各个步骤连续完成 特点是各个步骤连续完成 则完成这件事共有N=n1×n2×…×nm种不同的方法 则完成这件事共有 × 种不同的方法,
即样本空间中所含的基本事件数为122 . C1C1 = 92 . 事件A 事件 中所含有的基本事件数为 9 9 92 9 = 2 = . 所以 P( A) 12 16 C1C1 = 9⋅ 3 . 事件B 事件 中所含有的基本事件数为 9 3 9⋅ 3 3 所以 P( B) = 2 = . 16 12 事件C 事件 中所含有的基本事件数为

概率论与数理统计

概率论与数理统计

一、事件的频率与概率
次数, µ n ( A ) : 事件 A 在 n 次可重复试验中出现的 次数,
称为 A 在 n 次试验中出现的频数
频率—— f n ( A) = 频率
µ n ( A)
n
.
频率有如下性质: 频率有如下性质:
1. 非负性:对任何事件 A,有 0 ≤ f n ( A) ≤ 1 非负性:
掷一骰子, 如: A =“掷一骰子,点数小于 4”, B =“掷一骰子,点数小于 5”, 掷一骰子, 则A ⊂ B.
显然对任何事件 A,有 Φ ⊂ A ⊂ Ω⊂ A,则称事件 A与事件 B相等,记作 A = B .
2.事件的和(并) 事件的和(
两个事件 A, B 中至少有一个发生 (属于A或属于 B的样本点 构成的集合 ),称为事件 A 与 B 的和(并 ), 记作 A + B 或 A ∪ B .
显然, 显然,事件 A 与 A 可以构成一个完备事件 组
类似地,称可列个事件 A1 , A2 , L , An, 构成一个 L 类似地, 完备事件组, 完备事件组,如果满足 :
(1)
( 2)
Ai A j = Φ
(i ≠ j )
∑A
i
i
=Ω
律 事件运算满足下列运算 :
(1) 交换律 A + B = B + A AB = BA
设袋中有红, 黄各一球, 例: 设袋中有红,白,黄各一球,有放回抽取三 取出球后仍把球放回原袋中),每次取一球, ),每次取一球 次(取出球后仍把球放回原袋中),每次取一球,试 说明下列各组事件是否相容?若不相容, 说明下列各组事件是否相容?若不相容,说明是否 对立? 对立? 三次抽取, 三次抽取, (1) A=“三次抽取,颜色全不同”,B=“三次抽取, = 三次抽取 颜色全不同” = 三次抽取 相容 颜色不全同” 颜色不全同” (2) A=“三次抽取,颜色全同”,B=“三次抽取, 三次抽取, 三次抽取, = 三次抽取 颜色全同” = 三次抽取 颜色不全同” 颜色不全同” 不相容, 不相容,对立 三次抽取, 三次抽取, (3) A=“三次抽取,无红色球”,B=“三次抽取, = 三次抽取 无红色球” = 三次抽取 无黄色球” 无黄色球” 相容 三次抽取, (4) A=“三次抽取,无红色球也无黄色”, = 三次抽取 无红色球也无黄色” B=“三次抽取, 无白色球” 不相容,不对立 三次抽取, = 三次抽取 无白色球” 不相容,

概率论与数理统计教程(茆诗松)第1章

概率论与数理统计教程(茆诗松)第1章
A = “针与平行线相交” 的充要条件是: x ≤ l/2 sin ϕ . 针是任意投掷的,所以这个问题可用几何方法 求解得
SA ∫0 P( A) = = SΩ
27 July 2011
π
l sinϕdϕ 2l 2 = d(π / 2) dπ
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
第9页
§1.3 概率的性质
= (3/10)×(2/9)+(7/10)×(3/9) = 3/10
27 July 2011
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
第24页 24页
1.4.4
贝叶斯公式
乘法公式是求“几个事件同时发生”的概率; 全概率公式是求“最后结果”的概率; 贝叶斯公式是已知“最后结果” ,求“原因” 的概率.
27 July 2011
第一章 随机事件与概率
第19页 19页
条件概率的三大公式
乘法公式; 全概率公式; 贝叶斯公式.
27 July 2011
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
第20页 20页
1.4.2
性质1.4.2
乘法公式
(1) 若 P(B)>0,则 P(AB) = P(B)P(A|B); 若 P(A)>0,则 P(AB) = P(A)P(B|A). (2) 若 P(A1A2 ······An−1)>0,则 P(A1A2 ······An) = P(A1)P(A2|A1) ······ P(An|A1A2 ······An−1)
古典方法 设 Ω 为样本空间,若
① Ω只含有限个样本点; ② 每个样本点出现的可能性相等, 则事件A的概率为: P(A) = A中样本点的个数 / 样本点总数

经典概率论与数理统计第1章随机事件与概率

经典概率论与数理统计第1章随机事件与概率
(5)A,B,C不都发生; (6)A,B,C中至少有两个发生。
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第二节
1、频率
概率的定义及其确定方法
定义1: 在相同条件下,进行了n次试验.若随机事件A在
这n次试验中发生了k次,则比值
实验中发生的频率,记为 频率具有下列性质: (1)对于任一事件A,有
称为事件A在n次
n n P Ai P Ai i 1 i 1
推论:
PA 1 P A
例1.2.7 一袋中装有N-1个黑球及1只白球,每次从 袋中摸出一球,并换入一只黑球,如此延续下去,问 第k次摸球摸到黑球的概率是多大?
解:令A={第k次摸球摸到黑球}。 则 A ={第k次摸到白球}。
确定性现象
不确定性现象
相同条件下大量重复试验中呈现规律性的现象称之为 随机现象或偶然现象,这种规律性称为统计规律性。 在一定条件下,对自然与社会现象进行的观察或实验 称为试验,在概率论中,把满足以下条件的试验称为 随机试验. (1)试验在相同条件下是可重复的; (2)试验的全部可能结果不止一个,且都是事先可 以知道的; (3)每一次试验都会出现上述可能结果中的某一个 结果,至于是哪一个结果则事前无法预知。
解:(1)记Ai={第i封信配对},i=1,2,…
S1 P ( Ai ) 1 n i 1 S 2 P ( Ai A j ) n(n 1) 1 2! 1 i j n 于是,由加法定理,得 n n P ( A) P ( Ai ) P ( Ai ) P ( Ai A j )
P( Ai Aj Ak ) (1)n1 P( A1 A2 An ).
下赌注问题:17世纪未,法国的 Chevalies Demere在赌博中 感觉到,如果上抛一对骰子25次,则把赌注押到“ 至少出现一次 双六”比把赌注押到“完全不出现双六”更有利,但他本人找不 出原因,请计算该两事件的概率。 上抛一对骰子25次,

概率论与数理统计(经管类)复习要点 第1章 随机事件与概率

概率论与数理统计(经管类)复习要点 第1章 随机事件与概率

第一章随机事件与概率1. 从发生的必然性角度区分,现象分为确定性现象和随机现象。

随机现象:在一定条件下,可能出现这样的结果,也可能出现那样的结果,预先无法断言。

统计规律性:在大量重复试验或观察中所呈现的固有规律性。

概率论与数理统计就是研究和揭示随机现象统计规律的一门数学学科,随机现象是概率论与数理统计的主要对象。

(1)概率论:从数量上研究随机现象的统计规律性的科学。

(2)数理统计:从应用角度研究处理随机性数据,建立有效的统计方法,进行统计推理。

2. (1)试验的可重复性——可在相同条件下重复进行;(2)一次试验结果的随机性——一次试验之前无法确定具体是哪种结果出现,但能确定所有的可能结果;(3)全部试验结果的可知性——所有可能的结果是预先可知的。

在概率论中,将具有上述三个特点的试验成为随机试验,简称试验,记作E。

样本点:试验的每一个可能出现的结果称为一个样本点,记为ω。

样本空间:试验的所有可能结果所组成的集合称为试验E的样本空间,记为Ω。

3. 在一次试验中可能出现也可能不出现的事件,统称为随机事件,记作A,B,C或A1,A2,…随机事件:样本空间Ω的任意一个子集称, 简称“事件”,记作A、B、C等。

事件发生:在一次试验中,当这一子集中的一个样本点出现时。

基本事件:样本空间Ω仅包含一个样本点ω的单点子集{ω}。

两个特殊事件:必然事件Ω、不可能事件φ样本空间Ω包含所有的样本点,它是Ω自身的子集,在每次试验中它总是发生,称为必然事件。

空集φ不包含任何样本点,它也作为样本空间Ω的子集,在每次试验中都不发生,称为不可能事件。

4. 随机事件的关系与运算(1)事件的包含与相等设A,B为两个事件,若A发生必然导致B发生,则称事件B包含A,或称事件A包含在B中,记作B⊃A,A⊂B。

①φ⊂A⊂Ω②若A⊂B且B⊂A,则称A与B相等,记作A=B。

事实上,A和B在意义上表示同一事件,或者说A和B 是同一事件的不同表述。

(2)和事件称事件“A,B中至少有一个发生”为事件A与事件B的和事件,也称为A与B的并,记作A∪B或A+B。

概率论与数理统计(完整版)

概率论与数理统计(完整版)
ABC 反之 不成 立
例. 甲、乙、丙三人各射击一次,事件A1,A2,A3分别表示 甲、乙、丙射中,试说明下列事件所表示的结果:
A 2,A 2 A 3, A 1A 2, A 1 A 2, A 1A 2A 3, A 1A 2 A 2A 3 A 1A 3.
14
§3. 概率的概念 一. 古典定义:
等可能概型的两个特点:
在其中计算B发生的概率, 从而得到P(B|A). 例2. 在1, 2, 3, 4, 5这5个数码中, 每次取一个数码, 取后不放回, 连取两次, 求在第1次取到偶数的条 件下, 第2次取到奇数的概率.
32
(二) 乘法公式:
由条件概 ,立率 即P 定 可 (A 义 0 得 )则 , 有 P(AP B()A)|A P)(.B
若事件A发生必然导致事件B发生,则称件B包含事件A,记 作AB. 若A B且A B, 即A=B, 则称A与B相等.
B
A S
(1) AB
8
2.和事件:
AB{x|xA或xB}称为 A与B的和事 . 件
即AB ,中至少有一 ,称个 为 A与 发 B的 生和 ,记AB.
可列个A事 1, A2件 ,的和事件记 Ak.为
推广 P(AB)>0, 则有 P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB). 一般, 设A1, A2, …,An是n个事件,(n≥2), P(A1A2 ...An-1)>0, 则有乘法公式: P(A1A2…An)=P(A1)P(A2|A1)…P(An-1|A1A2…An-2) P(An|A1A2…An-1).
P(A1 A2 …)=P(A1)+P(A2)+… (可列可加性)
25
2.概率的性质: 性1质 . P()0.

概率论与数理统计 第一章 随机事件与概率

概率论与数理统计 第一章 随机事件与概率
S AB
推广:
(1)n个事件A1,A2, An至少有一个发生
所构成的事件,称为 A1, A2, An的和或并,
记为
n
A1 A2 An Ai
i1
当A1, A2, An互斥时
n
n
Ai Ai
i1
i1
(2)可列无限多个事件 A1, A2, 至少有一个
(1kn)的不同排列总数为:
n n n nk
例如:从装有4张卡片的盒中 有放回地摸取3张
第1张 第2张 第3张
1 2 34
n=4,k =3
1
1
1
2
2
2 共有4.4.4=43种可能取法
3
3
3
4
4
4
2、组合: 从n个不同元素取 k个
(1kn)的不同组合总数为:
C
k n

Ank k!

n! (n k)!k!

Ai
i1
三.互不相容事件(互斥事件)
若A与B不能同时发生,即 AB 则称A与B
互不相容(或互斥)。S与 互斥。
S
A
B
推广:n个事件 A1,A2, An互斥
A1, A2, An 中任两个互斥,即,
i≠j, i, j=1,2,3 ,……n.
四.事件的和(并) 事件A与B至少有一个发生所构成的事件, 称为A与B的和(并)记为A∪B。当A与B 互斥时,A∪B =A+B。
六. 对立事件(逆事件) 由A不发生所构成的事件,称为A的对立事件
(逆事件)。记为 A
A
A
AA ,A A S,A A.
例1.掷一质地均匀的骰子,A=“出现奇数点”= {1,3,5},B=“出现偶数点”= {2,4,6},C=“出现4或6”={4,6}, D=“出现3或5”={3,5},E=“出现的点 数大于2”={3,4,5,6}, 求 A B,C D,AE,E.

概率论与数理统计第一章期末复习

概率论与数理统计第一章期末复习

概率论与数理统计第一章期末复习(一)随机事件1.随机现象定义1在一定的条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象.定义2只有一个结果的现象称为确定性现象.2.样本空间定义3一个试验如果满足下述条件:(1)试验可以在相同的情形下重复进行;(2)试验的所有可能结果是明确可知的,并且不止一个;(3)每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个,但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果.就称这样的试验是一个随机试验,记作E.定义4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,记作Ω.样本空间的元素,即E的每个结果,称为样本点,记作ω.3.随机事件定义5随机试验的某些样本点的集合称为随机事件,简称事件,常用大写英文字母A,B,C,…表示.定义6由样本空间Ω中的单个元素组成的子集称为基本事件.而样本空间Ω的最大子集(即Ω本身)称为必然事件,样本空间Ω的最小子集(即空集∅)称为不可能事件.4.事件的关系与运算下面的讨论总是假设在同一个样本空间Ω中进行.1)包含关系⊂如果属于A的样本点必属于B,则称A包含于B或称B包含A,记作A B ⊃.用概率的语言说:事件A发生必然导致事件B发生.或B A对任一事件A,必有∅Ω⊂A.⊂2)相等关系如果属于A的样本点必属于B,且属于B的样本点必属于A,即BA⊂且=.AB⊂,则称事件A与B相等,记作A B3)互不相容(互斥)如果A 与B 没有相同的样本点,则称A 与B 互不相容(互斥).即事件A 与事件B 不可能同时发生.4)两事件的和事件“事件A 与B 中至少有一个发生”,这样的一个事件称作事件A 与B 的和(或并),记作B A .5)两事件的积事件“事件A 与B 同时发生”,这样的一个事件称作事件A 与B 的积(或交),记作B A (或AB ).6)两事件的差事件“事件A 发生而B 不发生”,这样的事件称为事件A 对B 的差,记作A B -.7)对立事件或逆事件若=AB ∅且Ω=B A ,则称A 与B 为对立事件或互为逆事件,事件A 的对立事件记作A .【例1】设A 、B 、C 是Ω中的随机事件,则(1)事件{A 发生且B 与C 至少有一个发生}可表示为:)(C B A ;(2)事件{A 与B 发生而C 不发生}可表示为:C AB ;(3)事件{A 、B 、C 中至少有两个发生}可表示为:BC AC AB ;(4)事件{A 、B 、C 中至多有两个发生}可表示为:ABC ;(5)事件{A 、B 、C 中不多于一个发生}可表示为:AB BC AC ;(6)事件{A 、B 、C 中恰有一个发生}可表示为:ABC ABC ABC .【例2】关系()成立,则事件A 与B 为对立事件.A .=AB ∅B .Ω=B AC .=AB ∅,Ω=B AD .=AB ∅,Ω≠B A 【解析】由对立事件的概念可知选项C 正确.【例3】甲、乙两人谈判,设事件A ,B 分别表示甲、乙无诚意,则B A 表示()A .两人都无诚意B .两人都有诚意C .两人至少有一人无诚意D .两人至少有一人有诚意【解析】由题可知A 与B 分别表示甲、乙有诚意,则B A 表示甲、乙两人至少有一人有诚意,故选项D 正确.5.事件的运算性质(1)交换律:A B B A =,BA AB =;(2)结合律:C B A C B A )()(=,)()(BC A C AB =;(3)分配律:()()()A B C AB AC = ,()()()A B C A C B C = ;(4)对偶律:B A B A = ,B A AB =.一些有用的等式:A A A = ,A Ω=Ω ,A A ∅= AA A =,A A Ω=,A ∅=∅A B A AB AB -=-=,A B A B A =【例4】化简下列各式:(1)))((B A B A ;(2)))((C B B A ;(3)))((B A B A B A .【解】(1) A B B A B A B A ==)())((ØA =;(2)AC B C A B C B B A ==)())((;(3)))(())((B A B B A B A B A B A =AB AB A A B A A === )(.(二)随机事件的概率1.概率的公理化定义定义1设E 是随机试验,Ω是它的样本空间.对于E 的每一事件A 赋予一个实数,记为)(A P ,称为事件A 的概率,如果集合函数)(⋅P 满足下列条件:(1)非负性0)(≥A P ,对Ω∈A ;(2)规范性()1P Ω=;(3)可列可加性若=j i A A ∅,j i ≠, ,2,1,=j i ,有∑+∞=+∞==11)()(i i i i A P A P .2.概率的性质性质1不可能事件的概率为0,即()0P ∅=.性质2概率具有有限可加性,即若=j i A A ∅(n j i ≤<≤1),则∑===ni i n i i A P A P 11)()( .性质3对任一随机事件A ,有()1()P A P A =-.性质4若A B ⊂,则)()()(B P A P B A P -=-.推论若A B ⊂,则)()(B P A P ≥.性质5对任意的两个事件A ,B ,有)()()(AB P A P B A P -=-.性质6对任意的两个事件A ,B ,有()()()()P A B P A P B P AB =+- .对任意三个事件A ,B ,C ,有)()()()()()()()(ABC P BC P AC P AB P C P B P A P C B A P +---++= .推论对任意的两个事件A ,B ,有)()()(B P A P B A P +≤ .【例1】设A 与B 互不相容,且0)(>A P ,0)(>B P ,则下列结论正确的是()A .A 与B 为对立事件B .A 与B 互不相容C .)()()(B P A P B A P -=-D .)()(A P B A P =-【解析】因为A 与B 互不相容,所以AB =∅,0)(=AB P ,故选项A :互不相容不一定对立,故选项A 错误;选项B :互不相容不一定对立,故B A 不一定等于Ω,所以B A B A =不一定等于∅,即A 与B 不一定互不相容,故选项B 错误;选项C :)()()()(A P AB P A P B A P =-=-,故选项C 错误,进而选项D 正确.【例2】已知B A ⊂,3.0)(=A P ,5.0)(=B P ,求(A P ,)(AB P ,)(B A P 和)(B A P .【解】(1)7.0)(1)(=-=A P A P ;(2)∵B A ⊂,∴A AB =,则3.0)()(==A P AB P ;(3)2.0)()()()(=-=-=AB P B P A B P B A P ;(4))(1()(B A P B A P B A P -==5.0)]()()([1=-+-=AB P B P A P .【注】事件的概率的计算常常需要结合对偶律,应用性质3.【例3】已知事件A ,B ,B A 的概率分别是0.4,0.3,0.6,求(B A P .【解】)()()()(AB P B P A P B A P -+= )(3.04.06.0AB P -+=所以1.0)(=AB P ,则3.0)()()((=-=-=AB P A P B A P B A P .【例4】已知41)()()(===C P B P A P ,0)(=AB P ,161)()(==BC P AC P .求:(1)A ,B ,C 中至少发生一个的概率;(2)A ,B ,C 都不发生的概率.【解】(1)因为0)(=AB P ,且AB ABC ⊂,所以由概率的单调性知0)(=ABC P ;再由加法公式,得A ,B ,C 中至少发生一个的概率为)()()()()()()()(ABC P BC P AC P AB P C P B P A P C B A P +---++= 8516243=-=.(2)因为{A ,B ,C 都不发生}的对立事件为{A ,B ,C 中至少发生一个},所以A ,B ,C 都不发生的概率为83851(=-=C B A P .3.古典概型定义2若随机试验E 具有下述特征:(1)样本空间的元素(即样本点)只有有限个,不妨设为n 个,并记它们为12,,,n ωωω .(2)每个样本点出现的可能性相等(等可能性),即有12()()()n P P P ωωω=== .则称这种等可能性的概率模型为古典概型.对任意一个随机事件Ω∈A ,有nk A A P =Ω=中所有样本点的个数所含有样本点的个数事件)(.【例5】袋中有大小相同的4个白球,3个黑球,从中任取3个至少有2个白球的概率为.【解析】袋中共有7个球,从中任取3个,共有37C 中取法,即样本空间Ω中共有37C 个样本点.取出的3个球中至少有2个白球,分为2个白球1个黑球和3个白球两种情况.当取出的3个球中有2个白球1个黑球时,共有1324C C 中取法;当取出的3个球中有3个白球时,共有0334C C 中取法.记=A {从中任取3个至少有2个白球},则事件A 中共有03341324C C C C +个样本点.因此3522)(3703341324=+=C C C C C A P .(三)条件概率1.条件概率定义1设A 与B 是样本空间Ω中的两个事件,若0)(>B P ,则称)()()(B P AB P B A P =为“在事件B 发生条件下事件A 发生的条件概率”,简称条件概率.【例1】已知31)()(==B P A P ,61)(=B A P ,求(B A P .【解】∵61)()()(==B P AB P B A P ,∴181)(=AB P ,)(1)()()()(B P B A P B P B A P B A P -== )(1)]()()([1B P AB P B P A P --+-=127=.【注】条件概率的计算通常与概率的性质结合使用.【技巧】在计算过程中,只要有概率的性质可以用,就一直用概率的性质计算,直到没有概率的性质可用时,对得到的式子进行化简整理,代入已知数据计算.2.乘法公式定理1(乘法公式)(1)若0)(>B P ,则)()()(B A P B P AB P =.(2)若0)(121>-n A A A P ,则)()()()()(12121312121-=n n n A A A A P A A A P A A P A P A A A P .【例2】一批零件共100个,次品率为10%,每次从其中任取一个零件,取出的零件不再放回,求第三次才取得合格品的概率.【解】设=i A {第i 次取得合格品},3,2,1=i .由题意知,所求概率为)(321A A A P ,易知10010)(1=A P ,999)(12=A A P ,9890)(213=A A A P .由此得)()()()(213121321A A A P A A P A P A A A P =0083.0989099910010≈⋅⋅=.3.全概率公式定义2设Ω为试验E 的样本空间,1B ,2B ,…,n B 为E 的一组事件.如果=j i B B ∅,j i ≠,n j i ,,2,1, =且Ω=n B B B 21,则称1B ,2B ,…,n B 为样本空间Ω的一个划分.定理2(全概率公式)设1B ,2B ,…,n B 为样本空间Ω的一个划分,若0)(>i B P ,n i ,,2,1 =,则对任一事件A 有)()()(1i ni i B A P B P A P ∑==.4.贝叶斯公式定理3(贝叶斯公式)设1B ,2B ,…,n B 为样本空间Ω的一个划分,若0)(>A P ,0)(>i B P ,n i ,,2,1 =,则∑==n i j j i i i B A P B P B A P B P A B P 1)()()()()(,n i ,,2,1 =.【例3】一批同型号的零件由编号为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的三台机器共同生产,各台机器生产的零件占这批零件的比例分别为35%、40%和25%,各台机器生产的零件的次品率分别为3%、2%和1%.(1)求该批零件的次品率;(2)现从该批零件中抽到一颗次品,试问这颗零件由Ⅰ号机器生产的概率是多少?【解】设=A {零件是次品},=1B {零件由Ⅰ号机器生产},=2B {零件由Ⅱ号机器生产},=3B {零件由Ⅲ号机器生产},则由题设知35.0)(1=B P ,4.0)(2=B P ,25.0)(3=B P ,03.0)(1=B A P ,02.0)(2=B A P ,01.0)(3=B A P .(1)题目要求的是)(A P ,由全概率公式,得∑==31)()()(i i i B A P B P A P 021.0=.(2)题目要求的是)(1A B P ,由贝叶斯公式,得21)|()()|()()(31111==∑=i i i B A P B P B A P B P A B P .【例4】有甲、乙、丙三厂同时生产某种产品.甲、乙、丙三厂的产量之比为1:1:3,次品率分别为4%,3%,2%.(1)若从一批产品中随机抽出一件,求这件产品为次品的概率.(2)若产品的售后部门接到一名顾客投诉,说其购买的产品为次品,请问哪个厂最该为此事负责,为什么?【解】设=A {产品为次品},=1B {产品由甲厂生产},=2B {产品由乙厂生产},=3B {产品由丙厂生产},则由题设知,2.0)(1=B P ,2.0)(2=B P ,6.0)(3=B P ,04.0)(1=B A P ,03.0)(2=B A P ,02.0)(3=B A P .(1)题目要求的是)(A P ,由全概率公式,得∑==31)()()(i i i B A P B P A P 026.0=.(2)由贝叶斯公式,得134)|()()|()()(31111==∑=i i i B A P B P B A P B P A B P ,133)|()()|()()(31222==∑=i i i B A P B P B A P B P A B P ,136)|()()|()()(31333==∑=i i i B A P B P B A P B P A B P .所以在产品为次品的情况下,产品来自丙厂的可能性最大,丙厂最该负责.【注】全概率公式与贝叶斯公式通常一起考试.(四)独立性1.两个事件的独立性定义1若)()()(B P A P AB P =成立,则称事件A 与事件B 相互独立,简称A 与B 独立.否则称A 与B 不独立或相依.定理1若事件A 与B 独立,则A 与B 独立;A 与B 独立;A 与B 独立.【例1】甲、乙两人彼此独立的向同一个目标射击,甲击中目标的概率为0.9,乙击中目标的概率为0.8,求目标被击中的概率.【解】设=A {甲击中目标},=B {乙击中目标},则=B A {目标被击中}.则)()()()(AB P B P A P B A P -+= )()()()(B P A P B P A P -+=98.0=.【例2】若事件A 与B 相互独立,8.0)(=A P ,6.0)(=B P ,求:)(B A P 和)|(B A A P .【解】∵A 与B 相互独立,∴)()()()(AB P B P A P B A P -+= )()()()(B P A P B P A P -+=92.0=.)())(()|(B A P B A A P B A A P =)()()()()(B A P B P A P B A P B A P ==13.0=.【例3】设)()(B A P B A P =,证明:A 与B 相互独立.【证】因为)()(B A P B A P =,所以有)(1)()()(1)()()()()(B P AB P A P B P B A P B P B A P B P AB P --=--==,即有)]()()[()](1)[(AB P A P B P B P AB P -=-,整理得)()()(B P A P AB P =,所以A 与B 相互独立.2.多个事件的相互独立性定义2设A ,B ,C 是三个事件,若有⎪⎩⎪⎨⎧===)()()()()()()()()(C P B P BC P C P A P AC P B P A P AB P (1)第11页共11页则称A ,B ,C 两两独立.若还有)()()()(C P B P A P ABC P =,(2)则称A ,B ,C 相互独立.注意:只有(1)式与(2)式同时成立,事件A ,B ,C 才相互独立.(1)式成立不能保证(2)式成立;反过来,(2)式成立也不能保证(1)式成立.定义3设有n 个事件1A ,2A ,…,n A ,对任意的n k j i ≤<<<≤ 1,若以下等式均成立⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧===)()()()()()()()()()()(2121n n k j i k j i j i j i A P A P A P A A A P A P A P A P A A A P A P A P A A P 则称此n 个事件1A ,2A ,…,n A 相互独立.定理2如果n (2≥n )个事件1A ,2A ,…,n A 相互独立,则其中任何m (n m ≤≤1)个事件换成相应的对立事件,形成的n 个新的事件仍相互独立.【例4】三人独立地去破译一份密码,已知各人能译出的概率分别为51,31,41,问三人中至少有一人能将此密码译出的概率是多少?【解】设A ,B ,C 分别表示三人独立译出密码,则51)(=A P ,31)(=B P ,41)(=C P ,且A ,B ,C 相互独立,有方法1:)()()()()()()()(ABC P BC P AC P AB P C P B P A P C B A P +---++= )()()()()()()()()()()()(C P B P A P C P B P C P A P B P A P C P B P A P +---++=6.0=.方法2:)(1)(C B A P C B A P -=(1C B A P -=()()(1C P B P A P -=53411)(311)(511(1=----=.。

概率论与数理统计 第一章

概率论与数理统计 第一章
1 0.996n 0.99
故n lg 0.01 1150 lg 0.996
1.8伯努利概型
例1
某药物对某病的治愈率为0.8,求10位服药的 病人中至少有6人治愈的概率。
10
解:设A表示至少有6人治愈
P(A) P10 (k)
k 6
=P10(6)+P10(7)+P10(8)+P10(9)+P10(10)
故 P(A) 1
C
7 35
1 0.000000148 6724520
若B表示中一等奖(对6个号码) B的样本点数为
1 1
CC
7
6
1 28
故 P(B) C7C28 0.0000292 7
C
35
例3
生日问题:随机地选取n个人,他们的生日各不 相同的概率有多大?
解:相当于从365个数字中有放回地随机抽取n个 样本点总数为 365n
P(A)P(B | A)P(C | AB) P( A)P( B | A)P(C | AB) 4 3 2 4 6 3 6 4 3 6 4 3 6 5 4 10 9 8 10 9 8 10 9 8 10 9 8 10 9 8
288 0 .4 720
解法一: 每局双方获胜的可能性均为
1 2
应按照比赛双方最终获胜的可能性分赌注, 即在余下的四局中甲赢得2局以上即可。 甲最终获胜的概率为 P4(2)+P4(3)+P4(4)
11 1 1 1 1 1 C2 C3 4 4 2 2 2 2 2 16
A1 U A2 U A3
解: 三次全部取到合格品:1 A2 A3 A

概率论与数理统计(第3版)(谢永钦)第1章 概率论的基本概念

概率论与数理统计(第3版)(谢永钦)第1章  概率论的基本概念
(3)分配律:A ∩ (B∪C)= (A∩B)∪( A ∩ C )
(4)
A∪(B ∩ C)=(A∪B)∩(A∪C)
(5)
概率论与数理统计
02
第2节 概率、古典概率
概率论与数理统计
1. 概率 定义1.1
在相同条件下,进行了n次试验.若随机事件A在这n次试验中发 生了k次,则比值 称为事件A在n次实验中发生的频率,记为
并按其出现的先后排成一行.试求下列事件的概率
概率论与数理统计
P(A2 )
C19 103 104

0.9
P(A3 )
C24 92 104
0.0486
概率论与数理统计
例题
(一个古老的问题)一对骰子连掷25次.问出现双 6与不出现双6的概率哪个大?
概率论与数理统计
4. 几何概型
若试验具有如下特征:
频率具有下列性质:
(1)对于任一事件A,有 (2)
概率论与数理统计
概率论与数理统计
定义1.2 设事件A在n次重复试验中发生了k次, n很大时,频率 k/n稳定在某一数值p的附近波动,而随着试验次数n的增 加,波动的幅度越来越小,则称p为事件A发生的概率, 记为:P(A)=p.
概率论与数理统计
历史上著名的统计学家德·摩根(De Morgan)蒲丰(Buffon)和皮尔逊
对于任意的事件A,B只有如下分解:
概率论与数理统计
AB

A B
AB

AB
A B

AB
A B

AB
A B

概率论与数理统计
A
AB
B

A
A

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概率论与数理统计第1章

概率论与数理统计第1章
17
例5:某人连续三次购买体育彩票,每次一张, 令A、B、C分别表示其第一、二、三次所买的 彩票中奖事件,试用A、B、C表示下列事件: (1) 第三次未中奖; (2) 只有第三次中了奖; (3) 恰有一次中奖; (4) 至少有一次中奖; (5) 不止一次中奖; (6) 至多中奖两次。
18
§1.3 概率的古典意义
例2: A1 =“2个样品中有一个次品”; A2 =“2个样品全是次品”; B =“2个样品中至少有一个次品”, 求 A2 , B。
16
例3:p.11,第3题。
例4:掷骰子,A=“掷出奇数点”;B=“点数 不
超过3”;C=“点数大于2”;A D=“A C掷出5点”。
求 A∪B;B∪C;AB;BD; ; ; A-B;B-A。
26
2、具体例子 ⑴ 设有20个某种零件,其中16个为一级品, 4个为二级品,现从中任取三个,求: ① 只有一个一级品的概率; ② 至少有一个一级品的概率。
⑵ 从0、1、2、3这4个数字中任取3个进行排 列,求“取得的3个数字排成的数是三位数且 是偶数”的概率。
27
⑶ 一口袋中有5红2白7个球,从袋中任取一
2
例1:判断下列现象为随机现象还是决定性现 象? (1) 扔一枚分币; (2) 从93个产品(其中90正3次)中抽取一个 产品; (3) 在标准大气压下将水加热至100℃必沸腾;
(4) 火箭速度超过第一宇宙速度就会摆脱地球 引力而飞出地球。
3
二、随机试验与样本空间 定义:概率论中将对随机现象的观察或为观察 随机现象而进行的试验称为随机试验,它应具 备以下三个特征: ⑴ 每次试验的可能结果不止一个,且事先明确 知道试验的所有可能性结果。 ⑵ 进行试验之前不能确定哪一个结果会发生。 ⑶ 试验可以在相同条件下重复进行。 随机试验简称试验,用英文字母E表示。 4

概率论与数理统计第1章

概率论与数理统计第1章

概率统计是研究随机现象数量规律的数学学科, 理论严谨, 应用广泛, 发展迅速. 目前, 不仅高等学校各专业都开设了这门课程, 而且从上世纪末开始,这门课程特意被国家教委定为本科生考研的数学课程之一,希望大家能认真学好这门不易学好又不得不学的重要课程.《概率论与数理统计概率论与数理统计》》前言《应用概率统计应用概率统计》》 主要教学参考书陈魁 主编 清华大学出版社《概率论与数理统计概率论与数理统计》》刘军凤 等编著 科技文献出版社(复习指导书)每周第一次课收前一周作业,课代表收齐按名单序号排好后课前交教师。

答疑:每周3,晚7:00~9:00,3教5楼教师休息室国内有关经典著作1.1.《《概率论基础及其应用概率论基础及其应用》》 王梓坤著 科学出版社 1976 年版 2.《数理统计引论数理统计引论》》陈希儒著 科学出版社 1981年版国外有关经典著作1.《概率论的分析理论概率论的分析理论》》P.- S.拉普拉斯著 1812年版2. 《统计学数学方法统计学数学方法》》H. 克拉默著 1946年版概率论的最早著作数理统计最早著作 概率统计专业首位中科院院士本学科的 A B C概率(或然率或几率) ) ——————随机事件出现的可能性的量度————其起源用骰子赌博. 1616世纪意大利学者开始研究掷骰子等赌博世纪意大利学者开始研究掷骰子等赌博中的一些问题;中的一些问题;171717世纪中叶,法国数学家世纪中叶,法国数学家世纪中叶,法国数学家B. B. B. 帕帕斯卡、荷兰数学家斯卡、荷兰数学家C. C. C. 惠更斯惠更斯惠更斯基于排列组合的方法,研究了较复杂方法,研究了较复杂 的赌博问题,的赌博问题, 解决了“ 合理分配赌注问题” 。

概率论是研究客观世界随机现象数量规律的 数学分支学科.19331933年苏联柯尔莫哥洛夫完成了概率的公理化体系。

数理统计学是一门研究怎样去有效地收集、整理和分析带有随机性的数据,以对所考察的问题作出推断或预测,直至为采取一定的决策的科学艺术使概率论成为数学一个分支的真正奠基人是瑞士数学家是瑞士数学家J.J.J.伯努利;而概率论的飞速发展伯努利;而概率论的飞速发展则在则在171717世纪微积分学说建立以后世纪微积分学说建立以后世纪微积分学说建立以后.. 概率论是数理统计学的基础,数理统计学是概率论的一种应用.但是它们是两个并列的数学分支学科,并无从属关系.本学科的应用概率统计理论与方法的应用几乎遍及所有科学技术领域、工农业生产和国民经济的各个部门中. 例如1.1. 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3. 寻求最佳生产方案要进行 实验设计 和数据处理;临床中应用,均需要用到 假设检验;4. 电子系统的设计, 火箭卫星的研制与发射都离不开可靠性估计;5. 探讨太阳黑子的变化规律时,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自然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. 正如法国数学家拉普拉斯所说: “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.”第一章概率论的基本概念§1 随机试验§2 样本空间、随机事件§3 频率与概率§4 等可能概型§5 条件概率§6 独立性序 言1.自然界和人类社会中的两类不同现象:例:同性电荷相斥.北京地区7、 8、 9三个月的降雨量.一个标准大气压下,100o 水沸腾.朝某方向一直走,终究返回原地.例:癌症患者手术后生存时间.我校西面马路上一个月内发生车祸的次数.一定条件下必发生称为必然现象新生婴儿的体重.随机现象随机现象是不是没有规律可言?2.随机现象统计规律的实例:肿瘤医院医生对其病人手术后生存时间估计很准确。

东华大学《概率论与数理统计》课件 第一章 随机事件与概率

东华大学《概率论与数理统计》课件 第一章 随机事件与概率
(2) P(S)=1;
(3) 设A1,A何2,…时,P是(A一|列B两)两<互P不(A相)容? 的事件,即AiAj=
,(ij), i , j=1, 2, …, 有 P( A1 A2 … )= P(A1) +P(A2)+….
则称P(A)为事件A的概率。
例 一盒中混有100只新 ,旧乒乓球,各有红、白两 色,分 类如下表。从盒中随机取出一球,若取得的 是一只红球,试求该红球是新球的概率。
1.定义 若对随机试验E所对应的样本空间中的 每一事件A,均赋予一实数P(A),集合函数P(A)满足 条件:
(1) 非负性: P(A) ≥0;
(2) 规范性: P(S)=1;
(3) 可列可加性:设A1,A2,…, 是一列两两互不 相容的事件,即AiAj=,(ij), i , j=1, 2, …, 有
概率论与数理统计
第一章 随机事件与概率
教材:
《概率论与数理统计》
魏宗舒编
高等教育出版社
本章主要内容:
1. 概率的概念与性质 2. 事件的关系与运算性质 3. 古典概型概率的计算 4. 加法公式、条件概率、乘法公式 5. 事件的独立性、伯努利概型
重点:古典概型、概率的计算 难点:事件的关系和运算
条件概率、伯努利概型
(2) 单调不减性:若事件AB,则 P(A)≥P(B)
(3) 事件差: A、B是两个事件,

P(A-B)=P(A)-P(AB)
(4) 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 ;
(5) 互补性:P(A)=1- P(A); (6) 可分性:对任意两事件A、B,有

《概率论与数理统计》第一章知识点

《概率论与数理统计》第一章知识点

第一章随机事件及概率1.1随机事件1.1.1随机试验一、人在实际生活中会遇到两类现象:1.确定性现象:在一定条件下实现与之其结果。

2.随机现象(偶然现象):在一定条件下事先无法预知其结果的现象。

二、随机试验满足条件:1.实验可以在相同条件写可以重复进行;(可重复性)2.事先的所有可能结果是事先明确可知的;(可观察性)3.每次实验之前不能确定哪一个结果一定会出现。

(不确定性)1.1.2样本空间1.样本点:每次随机试验E 的每一个可能的结果,称为随机试验的一个样本点,用w 表示。

2.样本空间:随机试验E 的所有样本点组成的集合成为试验E 的样本空间。

1.1.3随机事件1.随机事件:一随机事件中可能发生也可能不发生的事件称为试验的随机事件。

2.基本事件:试验的每一可能的结果称为基本事件。

一个样本点w 组成的单点集{w}就是随机试验的基本事件。

3.必然事件:每次实验中必然发生的事件称为必然事件。

用Ω表示。

样本空间是必然事件。

4.不可能事件:每次试验中不可能发生的事件称为不可能事件,用空集符号表示。

1.1.4事件之间的关系和运算1.事件的包含及相等“如果事件A 发生必然导致事件B 发生”,则称事件B 包含事件A ,也称事件A 是B 的子事件,记作A B B A ⊃⊂或。

2.事件的和(并⋃)“事件A 与B 中至少有一个事件发生”,这样的事件称为事件A 与B 的和事件,记作B A 。

3.事件的积(交⋂)“事件A 与B 同时发生”,这样的事件称作事件A 与B 的积(或交)事件,记作AB B A 或 。

4.事件的差“事件A 发生而事件B 不发生”,这样的事件称为事件A 与B 的差事件,记作A-B 。

5.事件互不相容(互斥事件)“事件A 与事件B 不能同时发生”,也就是说,AB 是一个不可能事件,即=AB 空集,即此时称事件A 与事件B 是互不相容的(或互斥的)6.对立事件“若A 是一个事件,令A A -Ω=,称A 是A 的对立事件,或称为事件A 的逆事件”事件A 与事件A 满足关系:=A A 空集,Ω=A A 对立事件一定是互斥事件;互斥事件不一定是对立事件。

概率论与数理统计第一章——随机事件及概率

概率论与数理统计第一章——随机事件及概率
P65 = 6 5 4 3 2 = 720 (个)
ex2: 从0,1,2,3,4,5, 这六个数字中任取四 个,问能组成多少个四位偶数?
解:组成的四位数是偶数,要求末位为0,2或
4,可先选末位数,共P31 种,前三位数的选取方法有
P53 种,而0不能作首位,所以所组成的偶数个数为
P1 P3 − P1 P1 P2 = 156 (个)
◼ 为方便起见,记Φ为不可能事件,Φ不 包含任何样本点。
(三) 事件的关系及运算 ❖事件的关系(包含、相等)
1A B:事件A发生一定导致B发生
2A=B
A B
B A
B A
例:
✓ 记A={明天天晴},B={明天无雨} B A ✓ 记A={至少有10人候车},B={至少有5人候车}
B A
✓ 抛两颗均匀的骰子,两颗骰子出现的点数分别 记为x,y.记A={x+y为奇数},B={两次的骰子点
A
B
n Ai:A1, A2,An至少有一发生
i=1
n Ai:A1, A 2 ,An同时发生
i =1
✓当AB= Φ时,称事件A与B是互不相
容的,或互斥的。
A
B
A A= A B =
A的逆事件记为A, A A =
, 若 A B =
,
称A, B互逆(互为对立事件)
AA
A
B
事件A对事件B的差事件:
◼可以在相同条件下重复进行(重复性); ◼事先知道所有可能出现的结果(明确性); ◼每次试验前并不知道哪个试验结果会发生 (随机性)。
例: ❖抛一枚硬币,观察试验结果; ❖对某路公交车某停靠站登记下车人数; ❖对某批同型号灯泡,抽取其中一只测 验其使用寿命(按小时计)。
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例10:判断关于事件的结论 AUB-B=A 是否成立,为什么?
AUB

B A
思考题
猫抓老鼠
有一只老猫在磕睡时,眯糊地看见三只大小不 一的老鼠钻进洞内,他知道老鼠会从另外一个洞口 出来,但是三只老鼠出来的秩序是随机的,如果老 猫去捕作刚出洞口的老鼠一定能成功;若不捕,它 就会跑掉;若捕,后面的老鼠不再会从此洞口出来, 也无法捕作后面的老鼠。 问:(1)请描绘出老鼠出洞的各种不同情况; (2)为了以最大的机会抓到最大的老鼠,你 对猫抓老鼠有何建议? (3)老猫有多大的机会抓到最大的老鼠?
是指一列事件 1, An, 中至少有一个发生,记 Ai A 为
i 1
2、事件的积
事件A与事件B的积是指事件A和事件B同时发生。记为 AB或A∩B。 例如:A={出现2点或4点},B={出现2点或6点}; 则AB={出现2点}
当A、B互为对立事件时,有:A+B=Ω ,AB=Φ 。
A 是指事件A , A 同时发生的事件。

确定性现象:试验前可以预言其结果的,且在
一定条件下,重复进行试验,它的结果总是肯定
并且不变的。
试验1:在相同的条件下,投掷一枚匀质的硬币,观察哪 一面向上。 试验2:在相同条件下,投掷一颗匀质正六面体的骰子, 观察所出现的点数。 试验3:从一批灯泡中,任取一只,测定灯泡的使用寿命 这些试验具有如下特点: 1)试验可以在相同的条件下重复进行。 2)试验可能出现的所有结果种类已知 3)在未试验之前,不知道下次试验出现的结果,但试 验结果必是所有可能结果中的某一个。
P( B) P[ A ( B A)] P( A) P( B A) P( B A) 0 P( B) P( A)
6)、对于任意事件A,有P( A )=1-P(A)
AA 证明: A A P ( A A ) P () 1 P( A) P( A ) 1 即P( A ) 1 P( A)
7)、对于任意事件A、B,有P(A-B)=P(A)-P(AB)
证明: A ( A AB) AB
概率的性质
1)、非负性 2)、规范性 3)、可加性 对任一事件A有:0≤P(A)≤1 P(Ω)=1 若事件A与B互斥,则P(A+B)=P(A)+P(B)
对于n个两两互斥的事件A1,A2,…,An,有 P(A1+A2+…+An)= P(A1)+P(A2)+…+P(An)
如果构成互斥完备群,则P(A1)+P(A2)+…+P(An)=1
C=“取到黑牌”={黑桃A,黑桃2,…,黑桃K,梅花
A,梅花2,…,梅花K,小王}
D=“取到黑桃K”={黑桃K}
例4,在一批含有20件正品,5件次品的产品中随机地抽取
2件,可能结果如下: A={2件全是正品}
B={只有1件是正品}
C={2件全是次品}
解:1)、在不计次序的假定下,A、B、C是基本事件
有一个发生。
如果事件A1,A2,…,An两两互斥,则 Ai Ai
i 1 i 1
n
n
如果事件A1,A2,…,An两两互斥,且Ω=A1+A2+…+An,
则称这n个事件构成互斥完备群。 例如:A={出现2、4、6、点},B={出现1、3、5 点};则A与B构成互斥完备群。
可列多个事件的和事件
互为对立事件。 Ω A A
二、事件的运算
1、事件的和
事件A与事件B的和是指事件A和事件B中至少有一个发 生。记为A∪B。 例如:A={出现2点或4点},B={出现2点或6点}; 则A∪B ={出现偶数点}
当A、B互斥时,A∪B可记为A+B。 n个事件A1,…,An的和
A
i 1ni是指这n个事件中至少3、事件的差 事件A与事件B的差A-B,是指A发生,B不发生。 由定义A-B=A∩B,A=Ω -A 例如:A={出现2点或4点},B={出现2点或 6点};则A-B={出现4点}
三、事件的运算法则
对于任意三个事件A、B、C,满足下列运算: 1)、交换律 A∪B=B∪A AB=BA
2)、 结合律 (A∪B)∪C= A∪(B∪C)
3)、分配律 A (B∪C)= AB∪AC
(AB)C=A(BC)
A∪(B∩C)= (A∪B)∩(A∪C)
4)、 对偶律
ABAB A B A B A Ai
i i 1 n n n
i 1 n
i 1
Ai Ai
i 1
例6:同时抛掷两颗骰子,以{x,y}表示第一、第二颗骰
如事件A1,A2,…,An任意两个都互斥,则称这些 事件是两两互斥的,简称互斥。即有
Ai∩Aj=Φ,1≤i,j≤n
A1
A2

An
4、事件的对立
所谓事件A与事件B为对立事件,就是指A与B不同时 发生,但必发生一个。
由定义AB=Φ
记B=A,则B=A
A+B=Ω
例如:A={出现偶数点},B={出现奇数点};A与B
例如:B={出现偶数点}, A={出现4点}
Ω B A
2、事件的相等
如果事件A与事件B互相包含,即 A B且B A。
则称事件A等于事件B。记为:A=B
3、事件的互斥
如事件A与事件B不能在同一次试验中都发生(但可以
都不发生),则称事件A与事件B是互斥或互不相容的。
记为:A∩B=Φ B A Ω
子出现的点数, A={两颗骰子出现的点数之和为奇数} B={两颗骰子出现的点数之差为零} C={两颗骰子出现的点数之积不超过20} 问:(1)B-A;(2)BC ;(3)B∪C表示什么事件?
解:(1)B-A表示:满足x-y=0且x+y为偶数。则
B-A={(1,1),(2,2),(3,3), (4,4),(5,5),(6,6)}
具有这些特点的试验称为随机试验。
必然性和偶然性原理
必然和偶然范畴所反映的是事物因果关系的 特性。人们对必然性和偶然性的理解,直接取决 于对因果关系认识所达到的水平。
通过大量观察可以消除其偶然性影响,显示 出其必然性。各种认识、处理事物的量的方法 理论也都是以具有偶然性影响的数量为基础而 产生和发展的,这也是概率统计方法与其它数 据分析方法的一个区别。
姓名:梁满发 Tel:87110030 E-mail:mmfliang@ QQ:35187958
第一章
随机事件与概率
概率论的研究对象
随机事件
事件的关系和运算
频率与概率
古典概型
几何概型
概率的公理化定义
§1.1 概率论的研究对象
试验1:在标准大气压下,将水加热到100 C。 试验2:在静电场中,观察同性电荷的行为。 试验3:在地面上信手垂直上抛一石块。
因为,各种情况出现的机会相同,则抓住 大的机会为1/2。
§1. 4 频率与概率 频率的定义
设事件A在n次试验中出现了r次,则比值 r/n称为事件A在n次试验中出现的频率。
概率的统计定义
在同一组条件下所作的大量重复试验中,事 件A出现的频率总是在区间[0,1]上的一个确定 的常数p附近摆动,并且稳定于p,则p称为事 件A的概率,记作P(A)。
的球不放回,就第二次取球。样本空间又是怎样
的。
例9:设A,B,C为三个事件,试将下列事 件用A,B,C的运算关系表示出来: (1)三个事件都发生; (2)三个事件都不发生; (3)三个事件至少有一个发生: (4)A发生,B、C不发生; (5)A,B都发生,C不发生; (6)三个事件中至少有两个发生 (7)不多于一个事件发生; (8)不多于两个事件发生。
(2)BC表示:满足x-y=0且xy≤20。则
BC={(1,1),(2,2),(3,3), (4,4)}
(3)B∪C表示:满足x-y=0或xy>20。则
B∪C={(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(4,6),
(6,4),(6,5),(5,6)}
例7:在纸牌游戏中,分别以Nk、Ek、Sk、Wk表示北家,
东家,南家,西家至少有k个“A”(已知一副牌中共 有4个A),问下列事件中西家有几个“A”:
(1)W1
(2) N2 S2
(3) N1S1E1
解:(1)、W1表示西家至少有一个“A”,则 W1表示西家
没有“A”。
(2)、N2S2 表示北家与南家至少各有两个“A”,但 一副牌共有4个“A”,因此,北家与南家各有两 个“A”。即西家没有“A”。
i 1 n i 1 n
可列多个事件的积事件
是指一列事件 1, An, 全都发生的事件,记为 Ai A
i 1
例5:设A、B、C为任意三个事件,写出下列事件的
表达式: 1)恰有二个事件发生。 2) 三个事件同时发生。 3)至少有一个事件发生。
解:
1)、ABC AB C A BC 2)、ABC 3)、A B C
对一列两两互斥的事件A1,A2,…,An,…有
P( Ak ) P( Ak )
k 1 k 1


4)、P(Φ)=0
证明:对任一事件A,A=A+Φ
则P(A)=P(A+Φ)=P(A)+P(Φ)
∴P(Φ)=0
5) 如A B,则P( A) P( B)
证明: A B
B A ( B A)
(3)、 1、S1、E1 分 别 表 示 北 家 、 南 家 、 东 家 没 有 N
“A”,则N1S1E1表示北家、南家、东家三家同时没有
“A”,即西家有4个“A”。
例8:箱中有三个球,一红,一黄,一黑.考虑这 样的试验:从箱中取出一球,看过颜色后将它放 回箱中,混和后再第二次取出一球。并观察其颜 色,试写出这次试验的样本空间;若第一次取出
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