东华大学卓越计划概率论第1章
2017~2018(一)概率统计试卷(理工类)A卷(答案)
M (M 1)
3.在 H0 为原假设, H1 为备择假设的假设检验中,若显著性水平为 ,则( C )。 (A) P (接受 H0 H0 成立)= ; (B) P (接受 H1 H1 成立)= ; (C) P (接受 H1 H0 成立)= ; (D) P (接受 H0 H1 成立)= 。
4. 设随机变量 X 和Y ,若 E( XY ) E( X )E(Y ) ,则下列结论一定成立的是(B )。
xi 2,i 1,2,...n
故可取[max{x1, x2 ,...xn} 2, min{x1, x2 ,...xn }] 中的任意一点作为 的估计值,所以
^
max{x1, x2 ,...xn} 2 min{x1, x2 ,...xn}
特别,当 max{x1, x2 ,...xn} 2 min{x1, x2 ,...xn } 时,
e 0,
x2
),
0 x1 其它
e1y (1 y), 0 y 1
fY (y)
0,
其它
(3)不是相互独立的, f (x, y) f X (x) fY ( y)
(五)(12)设 X1, X 2,...X n 是取自总体 X 的一个样本,X 服从区间[ , 2] 上的均匀
分布,其中 未知,求(1) 的矩估计,它是否是 的无偏估计; (2) 的极大似然
习题解答(第1章)
习题解答 第一章
1.举例说明符合光传播基本定律的生活现象及各定律的应用。 答:(1)光的直线传播定律
影子的形成;日蚀;月蚀;均可证明此定律。
应用:许多精密的测量,如大地测量(地形地貌测量),光学测量,天文测量。 (2)光的独立传播定律
定律:不同光源发出的光在空间某点相遇时,彼此互不影响,各光束独立传播。 说明:各光束在一点交会,光的强度是各光束强度的简单叠加,离开交会点后,各光束仍按各自原来的方向传播。
2.已知真空中的光速c 3×108m/s ,求光在水(n=1.333)、冕牌玻璃(n=1.51)、火石玻璃(n=1.65)、加拿大树胶(n=1.526)、金刚石(n=2.417)等介质中的光速。 解:v=c/n
(1) 光在水中的速度:v=3×108/1.333=2.25×108 m/s (2) 光在冕牌玻璃中的速度:v=3×108/1.51=1.99×108 m/s (3) 光在火石玻璃中的速度:v=3×108/1.65=1.82×108 m/s (4) 光在加拿大树胶中的速度:v=3×108/1.526=1.97×108 m/s (5) 光在金刚石中的速度:v=3×108/2.417=1.24×108 m/s
*背景资料:最初用于制造镜头的玻璃,就是普通窗户玻璃或酒瓶上的疙瘩,形状类似“冠”,皇冠玻璃或冕牌玻璃的名称由此而来。那时候的玻璃极不均匀,多泡沫。除了冕牌玻璃外还有另一种含铅量较多的燧石玻璃(也称火石玻璃)。
3.一物体经针孔相机在屏上成像的大小为60mm ,若将屏拉远50mm ,则像的大小变为70mm ,求屏到针孔的初始距离。 解:
概率论第一章习题参考解答
概论论与数理统计
习题参考解答
习题一
8. 掷3枚硬币, 求出现3个正面的概率.
解: 设事件A ={出现3个正面}
基本事件总数n =23, 有利于A 的基本事件数n A =1, 即A 为一基本事件, 则125.0812
1)(3====n n A P A . 9. 10把钥匙中有3把能打开门, 今任取两把, 求能打开门的概率.
解: 设事件A ={能打开门}, 则A 为不能打开门
基本事件总数210C n =, 有利于A 的基本事件数27C n A =,
467.015
7910212167)(21027==⨯⨯⋅⨯⨯==C C A P 因此, 533.0467.01)(1)(=-=-=A P A P .
10. 一部四卷的文集随便放在书架上, 问恰好各卷自左向右或自右向左的卷号为1,2,3,4的概率是多少?
解: 设A ={能打开门},
基本事件总数2412344=⨯⨯⨯==P n ,
有利于A 的基本事件数为2=A n ,
因此, 0833.012
1)(===n n A P A . 11. 100个产品中有3个次品,任取5个, 求其次品数分别为0,1,2,3的概率.
解: 设A i 为取到i 个次品, i =0,1,2,3,
基本事件总数5100C n =, 有利于A i 的基本事件数为3,2,1,0,5973==-i C C n i i i
则
00006.09833512196979697989910054321)(006.098
3359532195969739697989910054321)(138.098
东华大学卓越计划概率论第4章
若级数 xi pi 绝对收敛,则称
i 1
EX
i1
x i pi
为X的数学期望或均值。
5
⑵ 设X为连续型r.v.,其密度函数为 f(x),
若积分 xf x d x 绝对收敛,则称
EX
六、期望的性质 1、设c=const,则有 E(c)=c 2、设X为随机变量,c=const,则有
E cX cE X
由1,2得:
E X c E X c E aX c aE X c
a , c const
23
3、设X,Y是任意两个随机变量,则有
yfY y d y
yf x , y d x d y
为二维连续型r.v.分量X与Y的数学期望。 在二维随机变量的数学期望的定义中,只
有求分量的数学期望。
16
例5:设(X,Y)的联合分布律如下表,
X -1 0 1 Y -1 0.125 0.125 0.125 0 0.125 0 0.125 1 0.125 0.125 0.125
品获利80元,每件废品亏损20元。为保证该企
业每天平均利润不低于2万元,问企业每天至
少生产多少产品?
东华大学8个本科专业、6个研究生层次学科领域加入“卓越计划”
东华大学8个本科专业、6个研究生层次学科领域加入“卓越
计划”
佚名
【期刊名称】《纺织服装教育》
【年(卷),期】2011(026)005
【摘要】日前,教育部办公厅公布了“卓越工程师教育培养计划”(“卓越计划”)2011年学科专业名单,全国6l所第一批“卓越计划”学校的462个本科专业或试点班、293个研究生层次学科领域被批准加入“卓越计划”。东华大学纺织工程、轻化工程、软件工程、机械工程及自动化、高分子材料与工程、电子信息工程、网络工程、环境工程8个本科专业以及纺织工程、计算机技术、软件工程、材料工程、电子与通信工程、环境工程6个研究生层次学科领域被批准加入“卓越计划”。
【总页数】1页(P376-376)
【正文语种】中文
【中图分类】G648.9
【相关文献】
1.结合就业市场需求的“三层次”实践教学改革研究——以东华理工大学《城乡规划图件制作与处理》课程为例
2.硕士层次卓越工程师培养企业学习环节质量保障体系研究与实践——以东华理工大学为例
3.东华理工大学泛化学本科专业的新时代人才培养模式探究
4.数学类本科专业建模与计算人才的培养体系与实践——以东华理工大学为例
5.东华大学新增7个本科专业
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概率论第一章
1° 非负性公理:∀A⊂ Ω,P(A)≥0
2° 规范性公理:P(Ω)=1
3° 可列可加性公理:若∀i≠j, AiAj=φ,则有
∑ ( ) P
∞
U
i=1
Ai
=
∞
P
i=1
Ai
—— 柯尔莫哥洛夫(苏),1933
第一章 随机事件与概率
确定概率的频率方法
Ø 进行n次重复试验,记 n(A) 为事件A的频数,
5 P( A) + P( A) = 1
6 P(A∪B)≤ P(A)+P(B) 且有概率的加法公式 P(A∪B)= P(A)+P(B)-P(AB)
-- 刘 赪 --
SWJTU
Ø 概率的加法公式可以推广到更多事件的情形: P(A∪B∪C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(BC)-P(CA)+P(ABC)
∞
I 2. Ai ∈F i =1
4. A − B ∈F
n
U 5. Ai ∈F i =1
6. A∆B ∈F
A∆B = A U B − A I B = ( A − B) U ( B − A)
第二节
第一章
概率的定义
SWJTU
概率的公理化定义
设E为随机试验,Ω为其样本空间,对于E的每一事件 A,赋予一实数P(A), 若集函数P(·)满足下列条件,则 称P(A)为事件A的概率:
概率论第一章45节(条件概率)
P( A2 | A1 ) P( A1 ) 其中 P( A1 A2 An1 ) 0
证明 左面 P( An | A An1 ) P( A An 2 An1 ) 1 1
P( An | A1 An1 ) P( An1 | A1 An 2 ) P( A An 2 ) 1
P(A) 98 %
P( B A) 70 %
P(AB) P(A) P( B A)
0.98 0.7 0.686
例4. 为了防止意外, 在矿井中同时安装两种报警 系统 A与B , 每种系统单独使用时, 其有效概率分别 为A 为0.92 , B 为0.93 , 在 A 失灵的条件下B 有效的 概率为0.85, 求 1) B 失灵的条件下, A 有效的概率 2) 发生意外时, A 与 B 至少有一个有效的概率 解: 设 A=“ A 系统有效”,B=“ B 系统有效” 由题意:
2. 事件的划分
定义 设 S 是随机试验E 的样本空间
B1
B4
A
B1 , B2 , , Bn 是 E 一组事件
若: 1)
Bi B j (互斥性)
S
B2
B3
2)• 1 B2 Bn S(完备性) B
则称 B1 , B2 , , Bn 是样本空间 S 的一个划分。 例如 设试验 E 为“掷骰子观察其点数”。样本空间为
概率论第一二章随机变量随机事件
21
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例2、(会面问题)甲、乙二人约定在12点到下午5点之 间在某地会面,先到者等一个小时后即离去,设二人在这 段时间内的各时刻到达是等可能的,且二人互不影响。求 二人能会面的概率。 解: 以 x , y 分别表示甲、乙二人到达的时刻,于 是 0 ≤ x ≤ 5, 0 ≤ y ≤ 5. y
.
证明 P(I Ai ) = 1
i =1
n
P ( Ai ) = 1 − P ( Ai ) = 0, i = 1,2,L , n
P ( A1 U A2 U L U An ) = ∑ P ( Ai ) −
i =1 n 1≤ i < j ≤ n
∑ P( Ai A j ) +
1≤ i < j < k ≤ n
3
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二 (随机)事件:
试验中每一个可能的结果称为一个随机事件, 简称 “事件”.记作A、B、C 等. 基本事件:不可能再分解的事件 复合事件:由若干个基本事件组成的事件 必然事件:每次试验中必然发生的事件,记Ω 不可能事件:每次试验一定不发生的事件,记∅
4
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三 样本空间与样本点:
数.
注: 1. 满足非负性,规范性,有限可加性. 2. 大数定理(n足够大,频率稳定于概率)
17
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概率论第一章ppt课件
7
1.1.3 随机事件与样本空间
❖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. ❖样本点: 试验的每一个可能出现的结果(样本空 间中的元素)称为试验E的一个样本点, 记为ω.
8
例1-2:
分别写出例1-1各试验 E k 所对应的样本空间 1 {H,T}; 2{1, 2, 3, 4, 5, 6};
如何研究随机现象呢?
5
1.1.2 随机试验
例1-1: 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。
基本事件:随机事件仅包含一个样本点ω,单点子集{ω}。 复合事件:包含两个或两个以上样本点的事件。
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。
如,在试验E1中{H}表示“正面朝上”,就是个基本事件。
10
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。
• 本节课主要讲授: 1.随机现象; 2.随机试验和样本空间; 3.随机事件的概念; 4.随机事件的关系和运算(重点)。
概率统计(概率)
9922.0)42.2(9938.0)5.2(9901.0)33.2(,8413.0)0.1(=Φ=Φ=Φ=Φ
二、填空题 (每空3分,共21分)
1、某射手有5发子弹,射一次命中的概率为0.75。如果命中了就停止射击,否则就一直射到子弹用尽。则耗用子弹数ξ的数学期望为 。
2、已知DY=36,cov(X ,Y)=12,相关系数r XY =0.4,则DX= 。
3、三次独立的试验中,成功的概率相同,已知至少成功一次的概率为64
37
,则每次试验成功的概率为 。
4、设),4(~),,3(~p B Y p B X ,且X 、Y 相互独立,则Y X +服从二项分布 。
5、若)5,0(~U X ,方程04522
=-++X Xx x 有实根的概率 。 6、设),11(~532σN X +,且P{2<X<4}=0.15,则P{X<0}= _________
7、相关系数是两个随机变量之间 程度的一种度量。
1.甲、乙二人独立地向同一目标射击一次,其命中率分别为0.6和0.5,现已知目标被命中,则它是甲命中的概率是______。
2.设X 和Y 为两个随机变量,且
,则
。
3.设随机变量X 与Y 独立,
,且 ,则
。
4. 设X ,Y 是两个相互独立同服从正态分布 的随机变量,则E(|X-Y|)=______。
5. 设随机变量X 的密度函数 ,Y 表示对X 的5次独立观察终事件
出现的次数,则DY =______。
6.某柜台有4个服务员 ,他们是否需用台秤是相互独立的,在1小时内每人需用台秤的概
率为 ,则4人中至多1人需用台秤的概率为 _________________。
概率论课后习题答案第一章
2008年4月第一章1.1 解⑴记9件合格品分别为正1
正2�6�7正9记不合格品为次则Ω正1正2正1正3正1正4�6�7正1正9正1次正2正3正2正4�6�7正2正9正2次正3正4�6�7正3正9正3次�6�7 正8正9正8次正9次A正1次正2次正3次�6�7正9次⑵记2个白球分别为w1w23个黑球分别为b1b2b34个红球分别为
r1r2r3r4。则Ωw1w2b1b2b3r1r2r3r4 ⅰA w1w2。ⅱB r1r2r3r4。
1.2 解⑴事件ABC表示该生是三年级男生但不是运动员。
⑵ABCC等价于CAB表示全系运动员都是三年级的男生。
⑶当全系运动员都是三年级学生时。⑷当全系女生都在三年级并且三年级学生都是女生时。 1.3 解⑴1niiA
⑵22221222211nCDniCDiCDCDnCDACDCD ⑶11nnijijjiAA
⑷原事件即“至少有两个零件是合格品”可表为1nijijijAA。
1.4 解1—4显然5和6的证法分别类似于课文第10—12页1.5式和1.6式的证法。1.5 解样本点总数为28A8×7。所得分数为既约分数必须分子分母或为71113中的两个或246812中的一个和71113中的一个组合所以事件A“所得分数为既约分数”包含28A218A×15A3×22×3×52×3×6个样本点。于是PA23698714。1.6 解样本点总数为5310。所取三条线段能构成一个三角形这三条线段必须是3、5、7或5、7、9。所以事件A“所取三条线段能构成一个三角形”包含3个样本点于是PA310。17解显然样本点总数为13事件A“恰好组成
(全)概率论与数理统计答案(东华大学出版)
第二章 离散型随机变量及其分布律
第二节 一维离散型随机变量及其分布律习题
Page 55
1、 一个口袋里有6只球,分别标有数字-3、-3、1、1、1、2,从中任取一个球,用ξ表
示所得球上的数字,求ξ的分布律。
解答:因为ξ只能取-3、1、2,且分别有2、3、1个,所以ξ的分布律为:
ξ
-3 1 2 {}i P x ξ=
2/6
3/6
1/6
2、 在200个元件中有30个次品,从中任意抽取10个进行检查,用ξ表示其中的次品数,
问ξ的分布律是什么?
解答:由于200个元件中有30个次品,只任意抽取10个检查,因此10个元件中的次品数可能为0、1、2到10个。当次品数ξ为k 时,即有k 个次品时,则有10-k 个正品。所以:
ξ的分布律为:1030170
10
200
{},0,1,,10k k C C P k k C ξ-===。
3、 一个盒子中有m 个白球,n m -个黑球,不放回地连续随机地从中摸球,直到取到黑球
才停止。设此时取到的白球数为ξ,求ξ的分布律。
解答:因为只要取到黑球就停止,而白球数只有m 个,因此在取到黑球之前,所取到的白球数只可能为0
m 中的任意一个自然数。设在取到黑球时取到的白球数ξ等于k ,则第
1k +次取到是黑球,以i A 表示第i 次取到的是白球;_
i A 表示第i 次取到的是黑球。则ξ的
分布律为:
_
_
12112111
{}()()(|)
(|)
11,0,1,,1
1k k k k P k P A A A A P A P A A P A A A m m m k n m k m
n n n k n k
第一章概率论解析答案习题解答
第一章概率论解析答案习题解答
第一章随机事件与概率
I 教学基本要求
1、了解随机现象与随机试验,了解样本空间的概念,理解随机事件的概念,掌握事件之间的关系与运算;
2、了解概率的统计定义、古典定义、几何定义和公理化定义,会计算简单的古典概率和几何概率,理解概率的基本性质;
3、了解条件概率,理解概率的乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式,会用它们解决较简单的问题;
4、理解事件的独立性概念.
II 习题解答
A 组
1、写出下列随机试验的样本空间
(1) 抛掷两颗骰子,观察两次点数之和; (2) 连续抛掷一枚硬币,直至出现正面为止; (3) 某路口一天通过的机动车车辆数; (4) 某城市一天的用电量.
解:(1) {2,3,,12}Ω= ;
(2) 记抛掷出现反面为“0”,出现正面为“1”,则{(1),(0,1),(0,0,1),}Ω= ;(3) {0,1,2,}Ω= ;(4) {|0}t t Ω=≥.
2、设A 、B 、C 为三个事件,试表示下列事件: (1) A 、B 、C 都发生或都不发生; (2) A 、B 、C 中至少有一个发生; (3) A 、B 、C 中不多于两个发生.
解:(1) ()()ABC ABC ; (2) A B C ; (3) ABC 或A B C .
3、在一次射击中,记事件A 为“命中2至4环”、B 为“命中3至5环”、C 为“命中5至7环”,写出下列事件:(1) AB ;(2) A B ;(3) ()A B C ;(4) ABC .
解:(1) AB 为“命中5环”;
(2) A B 为“命中0至1环或3至10环”;
概率论第一章习题解答
概率论第一章习题解答
1. 写出下列随机试验的样本空间:
1) 记录一个小班一次数学考试的平均分数(以百分制记分);
2) 一个口袋中有5个外形相同的球,编号分别为1、2、3、4、5,从中同时
取出3个球;
3) 某人射击一个目标,若击中目标,射击就停止,记录射击的次数;
4) 在单位圆内任意取一点,记录它的坐标.
解:1)设小班共有n 个学生,每个学生的成绩为0到100的整数,分别记为n 2x ,x x ,1,则全班平均分为n x x n i i
∑==1,于是样本空间为
}100,,2,1,0{n n n n S ==}100,3,2,1,0|{n i n
i = 2)所有的组合数共有1035
=C 种, }345,245,235,234,145,135,134,125,124,123{=S
3)至少射击一次,},3,2,1{ =S
4)单位圆中的坐标),(y x 满足122<+y x ,}1|),{(22<+=y x y x S
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 )(A P 7.03.01)(1=-=-=A P 3.0)()(==A P AB P (因为B A ?))(B A P 2.0)()()(=-=-=A P B P A B P
5.0)()(==B P B A P (因为B A ?,则A B ?)
3. 设有10件产品,其中6件正品,4件次品,从中任取3件,求下列事件的概率:
1)只有一件次品;
第一章习题答案(汇总).ppt
解:(1)H p(xi ) log2 p(xi ) i 1 0.3log2 0.3 2 0.14 log2 0.14 7 0.06 log2 0.06 3.02bit / 键
(2)Rb RB H 2 3.02 6.04b / s
3
1-6 设二进制数字传输系统每隔0.4ms发送一个码元。试求: (1)该系统的信息速率; (2)若改为传送16进制信号码元,发送码元间隔不变,则 系统的信息速率变为多少?(设各码元独立等概率出现)
RB 4
Rb4 log2 4
1200B
半个小时共传送的码元为: 1200 0.53600 2.16106个
系统误码率Pe
216 2.16 106
104
6
7
输1000个符号,试求:
(1)该信源符号的平均信息量;
(2)1h内传送的信息量;
(2)若信源等概率发送每个符号,求1h传送的信息量。
5
解:(1)H p(xi ) log2 p(xi ) i 1
1 4
log2
1 4
2Байду номын сангаас
1 8
log2
1 8
3 16
log2
3 16
5 16
log 2
5 16
2.23bit / 符号 (2)RB =1000B,Rb RB H 2230b / s
概率论与数理统计华工版
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。
具有这些特点的试验称为随机试验。
说明:
1)从随机试验中观察到的现象称为随机现象。 2)随机试验今后简称为试验。
3)在随机试验的重复实施中呈现出的不变性质,
称为统计规律性。
概率论的研究对象就是随机现象的统计规律性
§1.2 ห้องสมุดไป่ตู้机事件
样本空间:随机试验所有可能结果的集合称为样本 空间。常用Ω表示。
样本点:样本空间的元素称为样本点,常用ω表示。
例1:
试验1:投掷一枚匀质的硬币,观察哪一面向上。规 定带有国徽图案的是正面。
Ω={正面,反面}
试验2:投掷一颗匀质正六面体的骰子,观察所出现的 点数。
求以下事件的概率:
(1) A={取得两个都是白球}
(2) B={取得两个都是红球}
(3)
C={取得一个白球一个红球}
解:袋中有五个球,任取两个共有C
2 5
种取法,即基本
事件总数 nC52 10。
(1)袋中有三个白球,从袋中取两个白球有
C
2 3
3种
取法。即A包含的基本事件个数 r 3 。
于是,
PA 3 0.3
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28
§1.4 等可能概型 (古典概型)
一、古典概型
定义:具有下述两个特征的随机现象的数学 模型称为古典概型: ⑴ 试验E的样本空间是有限的,即
S={e1,e2,…,en}
(二) 运算规律 1、交换律:
A B B A
2、结合律:
AB BA
A B C A B C
3、分配律:
AB C A BC
A B C A C B C A B C A C B C
概率论与数理统计
绪 论
1
目前,数学在经济、金融、管理科学等领
域的应用越来越广泛,需要应用随机数学对这
些领域中的许多问题及大量数据建模、分析和 进行推断,为此,必须掌握随机数学的基础课 程——概率论与数理统计。 应 用
2
理论基 础
概率论是研究随机现象的数量规律的数学 分支,从近代博弈论逐步发展起来;数理统计
20
例2:圆柱形产品,直径、长度都要合格,产
品才算合格。
规定A=“长度合格”; B=“直径合格”; C=“产品合格”,描述A,B,C之间的关系。 例3: 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 。
21
例4:p.5,例题3。 例5:掷骰子,A=“掷出奇数点”;B=“点数不 超过3”;C=“点数大于2”; D=“掷出5点”。 求 A∪B;B∪C;AB;BD; A ; A C; A-B;B-A。
情况;
E3:抛一颗骰子,观察出现的点数;
E4:记录某城市120急救电话台一昼夜接到的呼唤次
数;
E5:在一批灯泡中任取一只,测试它的寿命;
E6:记录某地一昼夜的最高温度和最低温度。
12
§1.2 样本空间、随机事件 一、样本空间 定义:随机试验E的每一个基本结果,称为样
本点,样本点的全体组成的集合称为样本空间,
9
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。
10
§1.1 随机试验 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
27
⑷ P A P A 1 ⑸ 加法公式:
P A B P A P B P AB
P A B C P A P B P C P AB P AC P BC P ABC
5
引例2:模型——捉小偷
已知:该小偷身高很高,躲进了咖啡馆。现馆内有顾客 4人,出于某种原因警察只能在馆外等待机会,判断 跟踪。 假设:1,2,3,4代表4个人从矮到高,即“4”为小偷,
求警察抓住小偷的概率。
1234 1 2 4 3√ 1 3 2 4 √ 1 3 4 2 √1 4 2 3 1432
22
例6: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。
23
§1.3 频率与概率
记为S。 例1:求上一节例2中随机试验Ek(k=1,2,…,6)的 样本空间Sk。
13
二、随机事件
定义:在随机试验中可能会发生和可能不会发
生的事件称为随机事件,简称事件,用大写英
文字母A,B,C,Ai…等表示。
⑴ 事件是样本点的集合,它是样本空间
的子集;单点集又称基本事件。
⑵ 样本空间S~必然事件。 ⑶ 不包含任何样本点的空集φ~不可能 事件。
36
⑸ ① 将一颗骰子连掷两次,求出现“点数之
后大家一看,飞机浑身上下都是窟窿,只有飞行员座
舱和尾翼两个地方几乎是空白。 沃尔德告诉大家:从数学家的眼光来看,这张图
明显不符合概率分布的规律,而明显违反规律的地方
往往是问题的关键。飞行员们一看就明白了:如果座
舱中弹,飞行员就完了;尾翼中弹,飞机失去平衡就
会坠落——这两处中弹,轰炸机多半回不来了,难怪 统计数据是一片空白。因此,结论很简单:只需要给 这两个部位焊上钢板就行了。
35
⑶ 一口袋中有5红2白7个球,从袋中任取一
球,有放回地取2次,求:
① 均取红球的概率;
② 第一次取红球,第二次取白球的概率;
③ 取得一红一白的概率。
1 1 ⑷ 设事件A、B的概率分别为 和 ,求下列 3 2
三种情况下P BA 的值:
1 ① A与B互斥; ② A B ; ③ P AB 。 8
元素,共有 nr 种方法。
② 无放回选取,从n个元素中无放回选取r个
r 元素(r≤n),共有 An Pnr 种方法。
n! A n n 1n r 1 n r !
r n
32
⑶ 组合:从n个元素中取出r个元素,不必考
虑r个元素的前后顺序。设其结果为 C
r n
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。
11
例2:随机试验的相关例子。
E1:抛一枚硬币,观察正面H、反面T出现的情况; E2:将一枚硬币抛掷三次,观察正面H、反面T出现的
fn(A)稳定在0.5附近摆动,但不是普通 的极限意义。
25
二、概率的统计意义 1、定义:随机试验E中的事件A,在n次重复试
验中出现的频率为fn(A) ,当n很大时,fn(A) 稳
定地在某一数值p的附近摆动,且随着n的增 大,摆动幅度会减小,则称p为随机事件A发生 的概率,记为
P A p
以概率论为工具研究统计资料的收集、整理,
并依据收集现象的规律性作出科学的分析和推 断。 概率论与数理统计以随机现象的统计规律 性为研究对象,其最终目的在于用随机现象 的规律性指导我们的实践。
3
引例1:钢板的故事
二战后期,美军对德国和日本法西斯展开了大规
模战略轰炸,每天都有成千架轰炸机呼啸而去,返回
17
⑴ A( A )发生当且仅当 A (A)不发生; ⑵ 若两个事件A、B满足
① A B S
② AB 称A、B对立或称A、B互逆。
1 A, B互逆 A, B互斥,反之不成立; 于是有 2 A A, A S A 3 A B AB A AB
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一、频率
定义:对于随机事件A,若在n次试验中出现了
nA次,则称
fn(A)=nA/n 为事件A在n次试验中出现的频率。 例1:掷一枚硬币,A=“正面向上”,几位数学 家的试验结果如下:
24
试验次数 正面向上的次数 正面向上的频率 n nA fn(A)
De Morgen Buffon Pearson 2048 4040 12000 24000 1001 2048 6019 12012 0.488 0.5069 0.5016 0.5005
⑵ 每个样本点 ei (1,2,…,n) 出现的可能性 即发生的概率相同。
1 P e1 P e2 P en n
29
概率的古典定义
设 S={e1,e2,…,en} 为古典概型,事件A 发生的概率定义为
k A所包含的基本事件总数 P A n 基本事件总数
可用数字表示出来。
2、利用高度来确定结果,这就是“随机过程”。
7
概率论与数理统计
第一章 概率论的基本概念
8
定义:在试验或观测之前,不能确切知道
哪个结果会发生,称此现象为随机现象。
相反,在一定条件下能够明确预知其结果,
称此现象为决定性现象。在大量重复试验
或观察中所呈现出的固有规律性,称为
统计规律性。
n 或 r 。
组合的计算是通过考虑一个组合可以产生多 少个排列而得到结果。
A r!C
r n
r n
rΒιβλιοθήκη Baidun
n! n C r r !n r !
r n Cn Cn r
33
例1:某铁路线上共有20个车站,要为这条铁
路线准备多少种车票? 例2:30个篮球队进行单循环比赛,要进行几
26
2、概率的基本性质
⑴⑵⑶为基本性质
⑴ 非负性:对任一事件A,有0≤P(A)≤1。 ⑵ 规范性: P S 1, P 0 ⑶ 有限可加性:若事件A,B互斥,则
P A B P A P B
进一步,如果A1,A2,…,Am是两两互斥的事件,则
m m P Ai P Ai i 1 i 1
场比赛?
例3:袋中有5红2白7个球,有放回地每次从
袋中摸一球,共摸三次,问两次摸红球、一次
摸白球的试验结果有几个?
34
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。
n
A1 A2 An Ai
i 1
3、和事件: 事件A、B至少有一个发生,记为A∪B。
n
n个事件的和事件指A1,A2,…,An至少有一个发生:
A1 A2 An Ai
i 1
16
4、差事件: 事件A发生而事件B不发生,记为 A B AB 。 5、互不相容或互斥: 事件A与事件B不可能同时发生,记 AB 。 当事件A、B互斥时,记A∪B=A+B。 6、对立事件: 对于事件A,称“事件A不发生”为事件A 的对 立 A 事件,记为 。
14
三、事件间的关系与事件的运算 (一) 关系
1、包含(子事件):
事件A发生必然导致事件B发生,称A是B的 子事件,记为A B。 若A B且A B ,则称事件A与事件B相等,
记为A=B。
A S
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2、积事件:
事件A与事件B同时发生,记为A∩B或AB 。
n个事件的积事件指A1,A2,…,An同时发生:
2134
4123
2 1 4 3√ 2 3 1 4 √ 2 3 4 1 √2 4 1 3
4132 4213 4231 4312
2431
3421 4321
6
3 1 2 4√ 3 1 4 2 √ 3 2 1 4 √ 3 2 4 1 √ 3 4 1 2
解:
方法一:若事先确定第几个是小偷,则小偷被抓获的 6 概率为 。 24 方法二:若采用“过半选优”法,则小偷被抓获的概 率 10 为 24 。 1、上例反映了数学的精妙之处,每种可能性均
时往往损失惨重。美国空军对此十分头疼:如果要降
低损失,就要往飞机上焊防弹钢板;但如果整个飞机
都焊上钢板,速度、航程、载弹量等都要受影响。 怎么办?空军请来了数学家亚伯拉罕· 沃尔德。沃 尔德的方法十分简单。他把统计表发给地勤技师,让
他们把弹洞的位置报上来。然后自己铺开一张大白纸,
4
画出飞机的轮廓,再把小窟窿一个个添上去。画完之
19
4、德摩根(De Morgen)律:
A B A B
⑴ 此律又称对偶律;
A B A B
⑵ 对于n个事件,甚至无限可列个事件,此律
亦成立。
A1 A2 An A1 A2 An A1 A2 An A1 A2 An
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二、古典概型的计算 1、复习排列组合 ⑴ 两个基本原理 ① 乘法原理 进行A过程有n种方法,B过程有m种方法,则
进行AB过程有mn种方法。 ② 加法原理
进行A过程有n种方法,B过程有m种方法,则 进行A∪B过程有m+n种方法。
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⑵ 排列:从n个元素中取出r个元素进行有顺
序地放置。 ① 有放回选取,从n个元素中有放回选取r个