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04
理解基本概念和原理
做大量练习题,培养解题能力
05
06
阅读相关书籍和论文,拓宽知识面
02
概率论基础
概率的基本概念
试验
一个具有有限个或无限个 可能结果的随机试验。
事件
试验中的某些结果的总称 。
概率
衡量事件发生可能性的数 值,通常表示为0到1之间 的实数。
必然事件
概率等于1的事件。
不可能事件
概率等于0的事件。
01 点估计
用样本统计量估计总体参数,如用样本均值估计 总体均值。
02 区间估计
给出总体参数的估计区间,如95%置信区间。
03 估计量的性质
无偏性、有效性和一致性。
假设检验
假设检验的基本思想
先假设总体参数具有某种 特性,然后通过样本信息 来判断这个假设是否合理 。
双侧检验
当需要判断两个假设是否 相等时,如总体均值是否 等于某个值。
连续型随机变量
取值无限的随机变 量。
方差
衡量随机变量取值 分散程度的数值。
03
数理统计基础
总体与样本
总体
研究对象的全体。
抽样方法
简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
样本
从总体中随机抽取的一部分个体,用于估 计和推断总体的特性。
样本大小
样本中包含的个体数量,需要根据研究目 的和资源来确定。
参数估计
单因素方差分析
单因素方差分析的定义
单因素方差分析是方差分析的一种形式,它只涉及一个实验因素。通过对不同组的均值进行比 较,可以确定这个因素对实验结果的影响是否显著。
单因素方差分析的步骤
单因素方差分析通常包括以下步骤:首先,对实验数据进行分组;其次,计算每组的均值;接 着,计算总的均值和总的变异性;然后,计算组间变异性和组内变异性;最后,通过比较这两 种变异,得出因素的显著性。

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化学
在化学领域,概率论与数理统计被用于研究化学反应的速率和化 学物质的分布,如化学反应动力学、量子化学计算等。
生物
在生物学中,概率论与数理统计用于研究生物现象的变异和分布, 如遗传学、生态学、流行病学等。
在工程中的应用
通信工程
01
概率论与数理统计在通信工程中用于信道容量、误码率、调制
解调等方面的研究。
边缘分布
对于n维随机变量(X_1,...,X_n),在概 率论中,分别定义了X_1的边缘分布 、...、X_n的边缘分布。
04
数理统计基础
样本与抽样分布
01
02
03
总体与样本
总体是包含所有可能数据 的数据集合,样本是总体 的一个随机子集。
抽样方法
包括简单随机抽样、分层 抽样、系统抽样等。
样本分布
描述样本数据的分布情况 ,如均值、中位数、标准 差等。
参数估计与置信区间
参数估计
利用样本数据估计总体的 未知参数,如均值、方差 等。
点估计
用样本统计量作为总体参 数的估计值。
置信区间
给出总体参数的一个估计 区间,表示对总体的参数 有一个可信的估计范围。
假设检验与方差分析
假设检验
通过样本数据对总体参数提出 假设,然后根据假设进行检验
01
定义
设E是一个随机试验,X,Y是定义在E上,取值分别为实数的随机变量
。称有序实数对(X,Y)为一个二维随机变量。
02
分布函数
设(X,Y)是一个二维随机变量,对于任意实数x,y,二元函数
F(x,y)=P({X<=x,Y<=y})称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。
03
边缘分布
对于二维随机变量(X,Y),在概率论中,分别定义了X的边缘分布和Y的

概率论与数理统计数学PPT课件

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i 1
i 1
且 fn (A) 随n的增大渐趋稳定,记稳定值为p.
13
(二) 概率
定义1:fn ( A)的稳定值p定义为A的概率,记为P(A)=p
定义2:将概率视为测度,且满足:
1。 0 P( A) 1
2。 P(S) 1
k
k
3。 若A1, A2,…,Ak两两互不相容,则 P( Ai ) P( Ai )
3
概率统计中研究的对象:随机现象的数量规律
对随机现象的观察、记录、试验统称为随机试验。 它具有以下特性:
1. 可以在相同条件下重复进行 2. 事先知道可能出现的结果 3. 进行试验前并不知道哪个试验结果会发生
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; 对某批电子产品测试其输入电压; 对听课人数进行一次登记;
①,②,…,n
Ak
)
a n
a
a},Ak
b
{ ①,②,…,a
}
无关,且与 a, b都无关,若a =0呢?对吗?
为什么?
不 是 等 可 能 概
记第k次摸到的球的颜色为一样本点:

S={红色,白色},Ak {红色} P( Ak ) 1 2 22
例7:某接待站在某一周曾接待12次来访,已知所有这12次 接待都是在周二和周四进行的,问是否可以推断接待时间是 有规定的?
----------与k无关
21
解2:
视哪几次摸到红球为一样本点
, , ,, 12 k n
总样本点数为
Cna
,每点出现的概率相等,而其中有
C a1 n 1

样本点使 Ak
发生,
P( Ak )

概率论与数理统计课件完整版.ppt

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E3: 将一枚硬币抛三次,观察出现正面的情况. E4: 电话交换台一分钟内接到的呼唤次数. E5: 在一批灯泡中任取一只, 测试它的寿命.
3
随机试验:
(1) 可在相同的条件下重复试验; (2) 每次试验的结果不止一个,且能事先明确所有可能的 结果; (3) 一次试验前不能确定会出现哪个结果.
4
§2. 样本空间与随机事件
不可能事件:空集φ不包含任何样本点, 它在每次试验中 都不发生,称为不可能事件。
6
例1. 试确定试验E2中样本空间, 样本点的个数, 并给出如
下事件的元素: 事件A1=“第一次出现正面”、事件A2=“ 恰好出现一次正面”、事件A3=“至少出现一次正面”.
7
(三)事件间的关系与事件的运算
1.包含关系和相等关系:
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) A B
8
2.和事件:
A B { x | x A或x B}称为A与B的和事件.
即A, B中至少有一个发生, 称为A与B的和, 记A B.
可列个事件A1, A2 , 的和事件记为 Ak .
概率的古典定义:
对于古典概型, 样本空间S={1, 2, … , n}, 设事件A包
含S的 k 个样本点,则事件A的概率定义为
A中的基本事件数 k
P( A) S中的基本事件总数 n
15
古典概型概率的计算步骤:
(1) 选取适当的样本空间S, 使它满足有限等可能的要求, 且把事件A表示成S的某个子集.
k 1
3.积事件: 事件A B={x|x A 且 x B}称A与B的
积,即事件A与BA同时发生. A B 可简记为AB.

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时间序列分析是一种统计学方法,用于分析和预测时间序列数据。随机过程在时间序列分析中用于描述数据随时间变化的随机性质。
随机过程在时间序列分析中用于建模和预测时间序列数据。通过使用随机过程,可以描述数据在不同时间点的变化和相关性,并基于历史数据预测未来的发展趋势。
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概率论基础数理统计初步概率论的应用数理统计的应用概率论与数理统计的交叉应用
01
概率论基础
概率是描述随机事件发生可能性大小的数值,通常用P表示。概率的取值范围在0到1之间,其中0表示事件不可能发生,1表示事件一定会发生。
概率的定义
概率具有可加性、可减性和有限可加性。可加性是指互斥事件的概率之和等于该事件的总概率;可减性是指对立事件的概率之和等于1;有限可加性是指任意有限个两两互斥事件的概率之和等于这些事件的总概率。
02
统计决策理论的基本思想是通过建立概率模型来描述不确定性,然后利用这些模型进行决策分析。
03
在统计决策理论中,常用的方法包括贝叶斯分析、假设检验和置信区间估计等。
04
统计决策理论在经济学、金融学、管理学等领域有广泛的应用,例如风险评估、投资组合优化和市场营销策略等。
01
试验设计涉及到如何选择合适的实验方法、如何分配实验对象、如何控制实验条件等问题。
03
概率论的应用
贝叶斯推断是一种基于概率的推理方法,它通过将先验知识与新获取的数据相结合,对未知参数进行估计和预测。
通过将先验概率分布和似然函数结合,可以得到后验概率分布,从而对未知参数进行推断。
在贝叶斯推断中,先验概率分布反映了在获取新数据之前对未知参数的认知,而似然函数则描述了数据与未知参数之间的关系。

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1 9 1 9 81 3 10 10 9 10 9 8 10
或拨号不超过3次而接通电话的对立事件为
__
A1
__
A2
A3
__ __
__
__
__
P( A1 A2 A3 ) P( A1 )P( A2 A1 )P( A3 A1 A2 )
9 87 7 10 9 8 10
上页 下页 返回
四、全概率公式与贝叶斯公式
上页 下页 返回
例1:甲、乙、丙三人对同一目标各射击一次,甲、 乙、丙 击中目标的概率分别为0.6、0.55、0.45。
令Ai=“第i人击中目标”,i=1,2,3。 (1)求三人都击中目标的概率。 (2)求目标被击中的概率。 (1)解:P(A1A2A3)=P(A1)P(A2)P(A3)
0.6 0.55 0.45 =0.1485
P(A)>0时, P(B A) 1 P(B A)
P(B C A) P(B A) P(C A) P(BC A)
上页 下页 返回
例1 6个球中有4个白球2个黑球, 无放回取2个 球, 已知第一次取到白球, 问第二次取到白球 的概率? 解 A=“第一次取到白球” , B=“第二次取到白球”
P(B A) 3 5
P(B A) 0.8, P(B A) 0.1
__
(1)P(B) P(A)P(B A) P(A)P(B A)
0.48 0.04 0.52
(2)P(A B) P(A)P(B A) 0.48 12 P(B) 0.52 13
例3:已知男人中有5%是色盲,女人中有0.25%是色 盲,今从男女人数相等的人群中随机地挑选一人,恰 好是色盲,求此人是男人的概率。
(1)求收报台收到信号“+”的概率。

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称这种试验为等可能概型(或古典概型)。
*
例1:一袋中有8个球,其中3个为红球,5个为黄球,设摸到每一球的可能性相等,从袋中不放回摸两球, 记A={恰是一红一黄},求P(A). 解:
(注:当L>m或L<0时,记 )
例2:有N件产品,其中D件是次品,从中不放 回的取n件, 记Ak={恰有k件次品},求P(Ak). 解:
*
第四章 随机变量的数字特征 4.1 数学期望 4.2 方差 4.3 协方差及相关系数 4.4 矩、协方差矩阵 第五章 大数定律和中心极限定理 5.1 大数定律 5.2 中心极限定理 第六章 数理统计的基本概念 6.1 总体和样本 6.2 常用的分布
*
第七章 参数估计 7.1 参数的点估计 7.2 估计量的评选标准 7.3 区间估计 第八章 假设检验 8.1 假设检验 8.2 正态总体均值的假设检验 8.3 正态总体方差的假设检验 8.4 置信区间与假设检验之间的关系 8.5 样本容量的选取 8.6 分布拟合检验 8.7 秩和检验 第九章 方差分析及回归分析 9.1 单因素试验的方差分析 9.2 双因素试验的方差分析 9.3 一元线性回归 9.4 多元线性回归
解: 设 Ai={ 这人第i次通过考核 },i=1,2,3 A={ 这人通过考核 },
亦可:
*
例:从52张牌中任取2张,采用(1)放回抽样,(2)不放 回抽样,求恰是“一红一黑”的概率。
利用乘法公式
与 不相容
(1)若为放回抽样:
(2)若为不放回抽样:
解: 设 Ai={第i次取到红牌},i=1,2 B={取2张恰是一红一黑}



1 2 N


1 2 N
……

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(AB)C=A(BC) 3、分配律:(AB)C=(AC)(BC),
(AB)C=(AC)(BC) 4、对偶(De Morgan)律:
A B A B, AB A B
可推广 Ak Ak , Ak Ak .
k
k
k
k
例:甲、乙、丙三人各向目标射击一发子弹,以A、 B、C分别表示甲、乙、丙命中目标,试用A、B、C
定义:(p8) 事件A在n次重复试验中出现nA次,则 比值nA/n称为事件A在n次重复试验中 出现的频率,记为fn(A). 即 fn(A)= nA/n.
历史上曾有人做过试验,试图证明抛掷匀质硬币时 ,出现正反面的机会均等。
实验者
De Morgan Buffon
K. Pearson K. Pearson
随机事件
二、样本空间(p2)
1、样本空间:试验的所有可能结果所
组成的集合称为样本空间,记为={e};
2、样本点: 试验的单个结果或样本空间 的单元素称为样本点,记为e. 3.由样本点组成的单点集 称为基本事件, 也记为e.
幻灯片 6
随机事件
1.定义 样本空间的任意一个子集称为随机事件, 简称“ 事件”.记作A、B、C等
P( AB) P( AC) P(BC) P( ABC )
30% 3 10% 0 0 0 80%
例1.3.2.在110这10个自然数中任取一数,求
(1)取到的数能被2或3整除的概率,
(2)取到的数即不能被2也不能被3整除的概率,
(3)取到的数能被2整除而不能被3整除的概率。
解:设A—取到的数能被2整除; P(A) 1 P(B) 3
的概率有多大?
3.分组问题
例3:30名学生中有3名运动员,将这30名学生平均 分成3组,求: (1)每组有一名运动员的概率; (2)3名运动员集中在一个组的概率。 解:设A:每组有一名运动员;B: 3名运动员集中在一组
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上述试验的特点: 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。随机试验常用E表示。
样本空间
或AB。
显然: 1.ABA,ABB; 2.若AB,则AB=A。 推广:n个事件A1, A2,…, An同时发生,记作 A1A2…An
4.差事件 :A-B称为A与B的差事件,表示事件 A发生而事件B不发生
显然: 1.A-BA; 2.若AB,则A-B=φ。
5.互不相容事件(也称互斥的事件) 即事件A与 事件B不可能同时发生。AB= 。
第一章 随机事件与概率
• §1.1 随机事件 • §1.2 概率 • §1.3 条件概率 • §1.4 事件的独立性
§1.1 随机事件
1.1.1 随机现象
现象按照必然性分为两类:
一类是确定性现象; 一类是随机现象。
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,我们预先无法断言,这类现象成为随机现象。
B2 A1 A2 A3 A1 A2 A3 A1 A2 A3;
B3 A1 A2 A3 .
生” ,记为AB。
A=B AB且BA.
A B
A
B Ω
2.和事件: “事件A与事件B至少有一个发生”
,记作AB或A+B。
显然:
1.AAB,BAB; 2.若AB,则AB=B。
n
推广:n个事件A1, A2,…, An至少有一个发生,记作
Ai
i1
3.积事件 :事件A与事件B同时发生,记作 AB
例1-5 某射手向一目标射击3次,Ai表示“第i次射击命中目标”,
i=1,2,3.Bj表示“三次射击恰命中目标j次”,j=0,1,2,3.试 用
A1,A2,A3的运算表示Bj,j=0,1,2,3.
解 B0 A1 A2 A3;
B1 A1 A2 A3 A1 A2 A3 A1 A2 A3;
1、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.
2、样本点:试验的每一个可能出现的结果成为一个 样本点,用字母ω表示.
下面分别写出{H,T}; 3 {0,1,2,3, };
2 {1,2,3,4,5,6};
4 {t | t 0};
§ 1.1.2 随机试验和样本空间
试验的例子
E1: 抛一枚硬币,观察正面H、反面T出现的情况; E2: 掷一颗骰子,观察出现的点数; E3: 记录110报警台一天接到的报警次数; E4: 在一批灯泡中任意抽取一个,测试它的寿命; E5: 记录某物理量的测量误差;
E6: 在区间 0,1上任取一点,记录它的坐标。
5 t | t , ;
6 t | t 0,1.
§1.1.3 随机事件
1.定义 样本空间的任意一个子集称为随机事件, 简称“事 件”.记作A、B、C等。
例在试验E2中,令A表示“出现奇数点”,A就是一个随机事 件。 A还可以用样本点的集合形式表示,即A={1,3,5}.它是样本 空间Ω的一个子集。 事件发生:例如,在试验E2中,无论掷得1点、3点还是5点, 都称这一次试验中事件A发生了。
k
k
k
k
例1-4、设A、B、C表示三个事件,试以A,B,C的运算表
示以下事件: (1)仅A发生; (2)A,B,C都发生; (3)A,B,C都不发生; (4)A,B,C不全发生; (5)A,B,C恰有一个发生。
解 (1)ABC (2)ABC (3) ABC
——
(4) ABC
(5)ABC ABC ABC
基本事件:样本空间Ω仅包含一个样本点ω的单点子集{ω}。
例,在试验E1中{H}表示“正面朝上”,就是个基本事件。
两个特殊的事件
必然事件:Ω; 不可能事件:φ.
既然事件是一个集合,因此有关事件间的关系、 运算及运算规则也就按集合间的关系、运算及运算规 则来处理。
§1.1.4、事件之间的关系
1.包含关系与相等:“ 事件 A发生必有事件B发
1、交换律:AB=BA,AB=BA。
2、结合律:(AB)C=A(BC), (AB)C=A(BC)。
3、分配律:(AB)C=(AC)(BC), (AB)C=(AC)(BC)。
4、对偶(De Morgan)律:
A B A B, AB A B
可推广 Ak Ak , Ak Ak .
(3)在试题中,概率论和数理统计内容试题分数的分布大 致是75分和25分.
序言
概率论是研究什么的?
概率论——从数量上研究随机现象的统计规律性的
科学。
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。
目录
第一章 随机事件与概率(重点) 第二章 随机变量及其概率分布(重点) 第三章 多维随机变量及其概率分布(重点) 第四章 随机变量的数字特征(重点) 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 统计量及其抽样分布 第七章 参数估计(重点) 第八章 假设检验(重点) 第九章 回归分析
概率论与数理统计
教材:《概率论与数理统计》 (经管类)
课程代码:4183 柳金甫 王义东 主编
武汉大学出版社
本课程的重点章是第1、2、3、4、7、8章. (1)试题的难度可分为:易,中等偏易,中等偏难,难。
它们所占分数依次大致为:20分,40分,30分,10分。
(2)试题的题型有:选择题(10*2=20分)、填空题 (15*2=30分)、 计算题 (2*8=16分)、综合题(2*12=24分)、应用题(1*10=10分)。
AB= A
B
Ω
6.对立事件 AB= , 且AB=
记 作 B A, 称 为 A的 对 立事 件 ;
思考:事件A和事件B互不相容与事件A和事件B互
为对立事件的区别. 显然有:
1. A A. 2. , .
3. A B AB A AB.
事件的运算律
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