概率论第1讲ppt
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概率与统计课件(一)概率论的基本概念
2
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A B
表示事件A与事件B中至少有一个事件发生,称此事
件为事件A与事件B的和(并)事件,或记为A+B. 事件A1,A2,…An 的和记为 ,或A1 ∪ A2 ∪ … ∪ An
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表示事件A与事件B同时发生, 称为事件A与事件B的 积(交)事件,记为AB。积事件AB是由A与B的公共
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例1.27 一张英语试卷,有10道选择填空题,每题有4 个选择答案,且其中只有一个是正确答案.某同学投机 取巧,随意填空,试问他至少填对6道的概率是多大?
解 设B=“他至少填对6道”.每答一道题有两个可能的 结果:A=“答对”及 =“答错”,P(A)=1/4,故 作10道题就是10重贝努里试验,n=10,所求概率为
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 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
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2、概率的公理化定义
定义1.3
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概率的性质:
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解 设A1,A2,A3表示产品来自甲、乙、丙三个车间, B表示产品为“次品”的事件,易知A1,A2,A3是样本 空间Ω的一个划分,且有 P(A1)=0.45,P(A2)=0.35,P(A3)=0.2, P(B|A1)=0.04,P(B|A2)=0.02,P(B|A3)=0.05.
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第三节 条件概率、全概率公式
1、条件概率的定义
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• 考察有两个小孩的家庭,其样本空间为{bb,bg,gb,gg} • (1)事件A=“家中至少有一个女孩“发生的概率? • (2)若已知事件B=“家中至少有一个男孩”,再求事 件A发生的概率? •
概率论第一章
例如:在检查某些圆柱形产品时, 例如:在检查某些圆柱形产品时,如果规定只有它的长度及直径 都合格时才算产品合格,那么“产品合格” 直径合格” 都合格时才算产品合格,那么“产品合格”与“直径合格”、 长度合格”等事件有着密切联系。 “长度合格”等事件有着密切联系。
下面我们讨论事件之间的关系与运算
1、包含关系
⑶ 两个特殊事件
必然事件U ★ 必然事件U ★ 不可能事φ 不可能事φ
3、随机试验
如果一个试验可能的结果不止一个, 如果一个试验可能的结果不止一个,且事先不能肯定 会出现哪一个结果,这样的试验称为随机试验。 会出现哪一个结果,这样的试验称为随机试验。
例如, 掷硬币试验 例如, 寿命试验 测试在同一工艺条件下生产 掷骰子试验 掷一枚硬币,观察出正还是反. 掷一枚硬币,观察出正还是反 出的灯泡的寿命. 出的灯泡的寿命 掷一颗骰子, 掷一颗骰子,观察出现的点数
第一章 随机事件及其概率
随机事件及样本空间 频率与概率 条件概率及贝努利概型
§1 随机事件及样本空间
一、随机事件及其有关概念
1、随机事件的定义
试验中可能出现或可能不出现的情况叫“随机事件” 试验中可能出现或可能不出现的情况叫“随机事件”, 简称“事件” 记作A 简称“事件”。记作A、B、C等任何事件均可表示为样本空 间的某个子集。称事件A发生当且仅当试验的结果是子集A 间的某个子集。称事件A发生当且仅当试验的结果是子集A中 的元素。 的元素。
例如,一个袋子中装有10个大小、形状完全相同的球。 例如,一个袋子中装有10个大小、形状完全相同的球。 10个大小 将球编号为1 10。把球搅匀,蒙上眼睛,从中任取一球。 将球编号为1-10。把球搅匀,蒙上眼睛,从中任取一球。
因为抽取时这些球是完全平等的, 因为抽取时这些球是完全平等的, 我们没有理由认为10个球中的某一个会 我们没有理由认为10个球中的某一个会 10 比另一个更容易取得。也就是说,10个 比另一个更容易取得。也就是说,10个 球中的任一个被取出的机会是相等的, 球中的任一个被取出的机会是相等的, 均为1/10 1/10。 均为1/10。
下面我们讨论事件之间的关系与运算
1、包含关系
⑶ 两个特殊事件
必然事件U ★ 必然事件U ★ 不可能事φ 不可能事φ
3、随机试验
如果一个试验可能的结果不止一个, 如果一个试验可能的结果不止一个,且事先不能肯定 会出现哪一个结果,这样的试验称为随机试验。 会出现哪一个结果,这样的试验称为随机试验。
例如, 掷硬币试验 例如, 寿命试验 测试在同一工艺条件下生产 掷骰子试验 掷一枚硬币,观察出正还是反. 掷一枚硬币,观察出正还是反 出的灯泡的寿命. 出的灯泡的寿命 掷一颗骰子, 掷一颗骰子,观察出现的点数
第一章 随机事件及其概率
随机事件及样本空间 频率与概率 条件概率及贝努利概型
§1 随机事件及样本空间
一、随机事件及其有关概念
1、随机事件的定义
试验中可能出现或可能不出现的情况叫“随机事件” 试验中可能出现或可能不出现的情况叫“随机事件”, 简称“事件” 记作A 简称“事件”。记作A、B、C等任何事件均可表示为样本空 间的某个子集。称事件A发生当且仅当试验的结果是子集A 间的某个子集。称事件A发生当且仅当试验的结果是子集A中 的元素。 的元素。
例如,一个袋子中装有10个大小、形状完全相同的球。 例如,一个袋子中装有10个大小、形状完全相同的球。 10个大小 将球编号为1 10。把球搅匀,蒙上眼睛,从中任取一球。 将球编号为1-10。把球搅匀,蒙上眼睛,从中任取一球。
因为抽取时这些球是完全平等的, 因为抽取时这些球是完全平等的, 我们没有理由认为10个球中的某一个会 我们没有理由认为10个球中的某一个会 10 比另一个更容易取得。也就是说,10个 比另一个更容易取得。也就是说,10个 球中的任一个被取出的机会是相等的, 球中的任一个被取出的机会是相等的, 均为1/10 1/10。 均为1/10。
概率论课件
例3 盒中有3个红球,2个白球,,每次从袋中任 取一只,观察其颜色后放回,并再放入一只与所 取之球颜色相同的球,若从合中连续取球4次,试 求第1、2次取得白球、第3、4次取得红球的概率 。
解:设Ai为第i次取球时取到白球,则
1.7 全概率公式
例:市场上有甲、乙、丙三家工厂生产的同一品牌产品, 已知三家工厂的市场占有率分别为1/4、1/4、1/2,且三 家工厂的次品率分别为 2%、1%、3%,试求市场上该品 牌产品的次品率。
古典概型中的概率: 设事件A中所含样本点个数为M ,以N记样 本空间S中样本点总数,则有
M P ( A) N
P(A)具有如下性质: (1) 0 P(A) 1;
(2) P()=1; P( )=0
(3) AB=,则 P( A B )= P(A) +P(B)
例1:有三个子女的家庭,设每个孩子是男是女的概
1.6 条件概率和乘法定理
袋中有十只球,其中九只白球,一只红球,十
人依次从袋中各取一球(不放回),问
第一个人取得红球的概率是多少?
第二个人取得红球的概率是多少?
若已知第一个人取到的是白球,则第二个人取 到红球的概率是多少? 若已知第一个人取到的是红球,则第二个人取到 红球的概率又是多少? 已知事件A发生的条件下,事件B发生的概率称为 A条件下B的条件概率,记作P(B|A)
• 随机事件
定义 试验中可能出现或可能不出现的情况叫“随 机事件”, 简称“事件”.记作A、B、C等. 在每次试验的结果中某事件一定发生,则该事件称 为必然事件,记作U。 在每次试验的结果中某事件一定不发生,则该事件 称为不可能事件,记作V。
频率:
设随机事件A在n次试验中发生了m次
m f n ( A) n
《概率论与数理统计》-课件 概率论的基本概念
解 以C记事件“母亲患病”,以N1记事件“第1个 孩子未患病”,以N 2记事件“第2个孩子未患病”.
已知 P(C ) 0.5, P( N1 C ) P( N2 C ) 0.5,
P(N1N2 C) 0.25, P(N1 C) 1, P(N2 C) 1. (1) P(N1) P(N1 C)P(C) P(N1 C)P(C)
6 3 3. 100 100 100
故 注意
p 17 10 3 1 12 . 100 2 25
只有当 B A 时才有 P( A B) P( A) P(B).
例7 设盒 I 有 6 只红球, 4 只白球; 盒 II 有7只红 球, 3只白球. 自盒 I 中随机地取一只球放入盒 II, 接着在盒 II 中随机地取一只球放入盒 I. (1) 然后在盒 I 中随机地取一只球 , 求取到的是红 球的概率. (2) 求盒 I 中仍有 6 只红球 4 只白球的概率.
以 B 记事件“至少有一个配对” , 则 B A1 A2 An .
(1) 由和事件概率公式
P(B) P( A1 A2 An )
n
n
n
P( Ai ) P( Ai Aj )
P( Ai Aj Ak )
i 1
1i jn
1i jkn
(1)n1 P( A1 A2 An ),
n n 1 n(n 2)!, 1 1 2
n n 1 n
(n 2)!
于是
P(B) 1
1 2 nn
.
例4 将 6 只球随机地放入到3 只盒子中去, 求每 只盒子都有球的概率. 解 以 A 记事件 “每只盒子都有球” . A 发生分为三种情况 : (i) 3 只盒子装球数分别为 4, 1, 1, 所含的样本点数为
已知 P(C ) 0.5, P( N1 C ) P( N2 C ) 0.5,
P(N1N2 C) 0.25, P(N1 C) 1, P(N2 C) 1. (1) P(N1) P(N1 C)P(C) P(N1 C)P(C)
6 3 3. 100 100 100
故 注意
p 17 10 3 1 12 . 100 2 25
只有当 B A 时才有 P( A B) P( A) P(B).
例7 设盒 I 有 6 只红球, 4 只白球; 盒 II 有7只红 球, 3只白球. 自盒 I 中随机地取一只球放入盒 II, 接着在盒 II 中随机地取一只球放入盒 I. (1) 然后在盒 I 中随机地取一只球 , 求取到的是红 球的概率. (2) 求盒 I 中仍有 6 只红球 4 只白球的概率.
以 B 记事件“至少有一个配对” , 则 B A1 A2 An .
(1) 由和事件概率公式
P(B) P( A1 A2 An )
n
n
n
P( Ai ) P( Ai Aj )
P( Ai Aj Ak )
i 1
1i jn
1i jkn
(1)n1 P( A1 A2 An ),
n n 1 n(n 2)!, 1 1 2
n n 1 n
(n 2)!
于是
P(B) 1
1 2 nn
.
例4 将 6 只球随机地放入到3 只盒子中去, 求每 只盒子都有球的概率. 解 以 A 记事件 “每只盒子都有球” . A 发生分为三种情况 : (i) 3 只盒子装球数分别为 4, 1, 1, 所含的样本点数为
第一章--随机事件及其概率PPT课件
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结8束
§1.1 随机事件及其频率·概率的统计定义
随机事件(简称事件) 随机试验中的某种结果(它在一次试验中可能发生
也可能不发生,而且在大量重复试验中具有某种统计规 律性).
或:随机试验结果的一种描述 或:关于试验结果的一个命题 用大写 A,字 B,C母 ,表.示
随机事件 事件 必然事件 (记作U)
概率论与数理统计
主编:刘韶跃 李以泉 丁碧文 杨湘桃
湘潭大学出版社
概率论与数理统计教程(第四版)
.
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结1束
美国报纸检阅(Parade)的专栏内提出了一个有趣的 概率问题:电视主持人指着三扇关着的门说,其中一 扇后是汽车,另两扇后各有一只山羊,你可以随意打 开一扇,后面的东西就归你了,你当然想得到一辆汽 车!当你选定一扇门后,比方说选定1号门(但未打 开),主持人知道哪扇门后是汽车,哪扇门后是山羊, 他打开另一扇中有山羊的一个,比方说他打开了3号 门让你看到里边是山羊,并对你说:我现在再给你一 个机会,允许你改变原来的选择,为了得到汽车,你 是坚持1号门还是改选2号门?
个使他苦恼了很久的问题:“两个赌徒相约赌
若干局,谁先赢m局就算获胜,全部赌本就归
胜者,但是当其中一个人甲赢了a(a<m)局的
时候,赌博中止,问赌本应当如何分配才算合
理?” 概率论在物理、化学、生物、生态、
天文、地质、医学等学科中,在控制论、信息
论、电子技术、预报、运筹等工程技术中的应
用都非常广泛。
概率论与数理统计教程(第四版)
设随机 A在 n次 事试 件验m 中 次 ,则 发比 生
m称为随机事 A的件 相对频率(简称频率). n
概率1-1 概率论与数理统计
§1.2 样本空间、随机事件
一、样本空间
1.样本空间: 随机试验E的所有可能结果组成的集合. 记为S.
2.样本点: 样本空间S的元素,即E的每个可能结果.
例 写出§1.1节中所列的试验Ei 的样本空间: 试验E1: 抛一枚硬币,观察正面H、反面T出现的情况.
S1={H, T},(H表示出现正面, T表示出现反面)
A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C) . 4. 德.摩根律(对偶原理) : A∪B=A∩B, A∩B=A∪B
n
n
n
n
类似有: Ai Ai ,
Ai Ai
i 1
i 1
i 1
i 1
5. 对必然事件的运算法则:A∪S=S, A∩S=A
6.对不可能事件的运算法则:A∪Φ=A,A∩Φ=Φ.
实验序号
n=5
m fn (A)
1 2 0.4
2 3 0.6 3 1 0.2
4 5 1.0
n=50 m fn (A) 22 0.44
25 0.50 21 0.42 25 0.50
n=500
m
fn ( A)
251 0.502
249 0.498 256 0.512 253 0.506
从上面的例子可以看出,试验次数n越大,出现正 面的频率越接近0.5,即频率稳定于1/2 .经验表明:只要 试验是在相同的条件下进行的,则随机事件出现的频率 稳定于一个固定的常数,常数是事件本身所固有的,是 不随人们的意志而改变的一种客观属性,它是对事件出 现的可能性大小进行度量的客观基础.为了理论研究的 需要,从频率的稳定性和频率的性质得到启发,给出如 下度量事件发生可能性大小的概率的定义.
呼叫次数. E6: 在一批灯泡中任意抽取一只, 测试其寿命.
《概率论讲义》课件
线性回归
介绍线性回归模型的基本原理和应用案例。
多元非线性回归
探讨多元非线性回归分析的方法和实际应用。
蒙特卡罗方法
1
简介和基本概念
介绍蒙特卡罗方法的基本思想和使用领域。
2
模拟方法
说明蒙特卡罗方法的模拟过程和实际应用。
3
抽样方法
讨论蒙特卡罗方法中的抽样技术和抽样步骤。
应用案例
金融风险管理
探讨概率论在金融风险管理中的应用和重要性。
2
弱大数定律
探讨具体的弱大数定律和其适用性。
3
中心极限定理
详细解释中心极限定理及其在概率论中的重要性。
统计推断
1 点估计
介绍点估计的概念和方法,以及其在概率论中的应用。
2 区间估计
说明区间估计的原理和步骤,并讨论其实际应用。
3 假设检验
讲解假设检验的基本思想和步骤,以及其在统计学中的作用。
回归分析
《概率论讲义》PPT课件
概率论讲义PPT课件大纲
简介
介绍概率论的基本概念和应 用领域,初步了解概率论的 历史和发展。
随机变量
定义随机变量,离散型和连 续型随机变量及其概率分布。
概率分布
二项分布,泊松分布和正态 分布。
大数定律与中心极限定理
1
定义大数定律和中心极限定理
深入了解大数定律和中心极限定理的概念和应用。
人口统计学
展示概率论如何应用于人口统计学数据的分析和预测。
物理学和天文学
介绍概率论在物理学和天文学研究中的关键作用。
结论
总结所学内容,展望概率论的未来发展和应用前景。
参考文献
推荐阅读经典著作和相关文献
提供经典著作和相关文献,供学习和研究参考。
《概率论基础》课件
《概率论基础》PPT课件
本课程将为您介绍概率论的基础知识,包括概率的基本概念、性质,常见的 概率模型,概率计算方法以及在实际问题中的应用。
课程介绍
欢迎参加《概率论基础》课程!它将帮助您理解概率论的重要性以及其在实 际生活中的应用。
在本课程中,您将学习概率的基本概念、概率的性质,以及如何使用概率模 型解决实际问题。
天气预报
探索概率在天气预报中的应 用。
医学研究
学习如何使用概率在医学研 究中进行数据分析。
总结和回顾
感谢您参加《概率论基础》课程!在本课程中,我们深入学习了概率的基本概念、性质,常见的 概率模型,概率计算方法以及概率在实际问题中的应用。 希望您通过本课程的学习,加深对概率论的理解,并能将其应用于实际生活和工作中。
连续概率分布
了解连续概率分布,如 正态分布和指数分布。
混合概率模型
探索混合概率模型和它 们的应用。
概率计算方法
1
排列组合
学习如何使用排列和组合计算概率。
条件概率树
2
掌握使用条件概率树解决复杂问题
的方法。
3
贝叶斯定理
了解贝叶斯定理在概率计算中的重 要性。
概率在实际问题中的应用
股票市场
了解如何使用概率计算股票 行情和投资决策。
概率的基本概念
1 随机事件
了解随机事件的定义和特征。
3 事件的概率
学习如何计算事件的概率。
2 样本空间
掌握样本空间的概念和表示方法。Βιβλιοθήκη 概率的性质互斥事件
研究互斥事件的特性和计算 方法。
独立事件
条件概率
探讨独立事件的概念和性质。
学习如何计算条件概率和应 用。
常见的概率模型
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2 样本空间
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研究互斥事件的特性和计算 方法。
独立事件
条件概率
探讨独立事件的概念和性质。
学习如何计算条件概率和应 用。
常见的概率模型
1 概率论(基础)
2014-2-26 教育统计与质量评价 微信:wxkzzaw 7
概率论与数理统计是研究和揭示随机现象统
计规律性的一门学科,是重要的一个数学分支。 它在经济、科技、教育、管理和军事等方面已 得到广泛应用。
2014-2-26
教育统计与质量评价
微信:wxkzzaw 8
随机实验例子
E1 抛一枚硬币,分别用“H” 和“T” 表示出
A
B
C
2014-2-26
教育统计与质量评价
微信:wxkzzaw 10
1.2 频率的定义与性质
1.2.1 定义 在相同的条件下,进行了n次试验, 在这n次
试验中,事件A发生的次数nA称为事件A发生 的次数或频数。 比值nA/n称为事件A发生的频率,并记成 fn(A) 。
2014-2-26
教育统计与质量评价
概率论起源于16世纪;17世纪中期,惠更斯
(Huyghens)发表的《论赌博中的计算》标 志着概率论的诞生;19世纪,拉普拉斯 (Laplace)所著的《概率的分析理论》实现 了从组合技巧向分析技巧的过渡,开辟了概率 论发展的新时期;1933年,柯尔莫哥洛夫 (Kolmogorov)提出了概率的公理化定义, 概率论成为一门严密的演绎科学;现代概率论 应用于几乎所有的科学领域。
微信:wxkzzaw 13
教育统计与质量评价
历史上一些著名的掷硬币实验
实验者 德•摩根 n 2048 nH 1061 fn(H) 0.5181
蒲 丰
K •皮尔逊 K •皮尔逊
2014-2-26
4040
12000 24000
2048
6019 12012
0.50Hale Waihona Puke 90.5016 0.5005
概率论与数理统计是研究和揭示随机现象统
计规律性的一门学科,是重要的一个数学分支。 它在经济、科技、教育、管理和军事等方面已 得到广泛应用。
2014-2-26
教育统计与质量评价
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随机实验例子
E1 抛一枚硬币,分别用“H” 和“T” 表示出
A
B
C
2014-2-26
教育统计与质量评价
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1.2 频率的定义与性质
1.2.1 定义 在相同的条件下,进行了n次试验, 在这n次
试验中,事件A发生的次数nA称为事件A发生 的次数或频数。 比值nA/n称为事件A发生的频率,并记成 fn(A) 。
2014-2-26
教育统计与质量评价
概率论起源于16世纪;17世纪中期,惠更斯
(Huyghens)发表的《论赌博中的计算》标 志着概率论的诞生;19世纪,拉普拉斯 (Laplace)所著的《概率的分析理论》实现 了从组合技巧向分析技巧的过渡,开辟了概率 论发展的新时期;1933年,柯尔莫哥洛夫 (Kolmogorov)提出了概率的公理化定义, 概率论成为一门严密的演绎科学;现代概率论 应用于几乎所有的科学领域。
微信:wxkzzaw 13
教育统计与质量评价
历史上一些著名的掷硬币实验
实验者 德•摩根 n 2048 nH 1061 fn(H) 0.5181
蒲 丰
K •皮尔逊 K •皮尔逊
2014-2-26
4040
12000 24000
2048
6019 12012
0.50Hale Waihona Puke 90.5016 0.5005
《概率论与数理统计》经典课件 概率论
解: P( Ak )
C C k nk D ND
/ CNn ,
k
0,1,
,n
(注:当L>m或L<0时,记 CmL 0)
2021/8/30
17
❖ 例4:将n个不同的球,投入N个不同的盒中(n≤N),设每一球落入各盒
的概率相同,且各盒可放的球数不限,
记A={ 恰有n个盒子各有一球 },求P(A).
解: ① ②……n
2021/8/30
2
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;
S AB
✓
A的逆事件记为A,
A
A S,
A A
若
A A
B
B
S
,称A,
B互逆、互斥
S
✓ “和”、“交”关系式
AA
n
n
Ai Ai A1 A2
n
n
An; Ai Ai=A1A2
i 1
i 1
i 1
i 1
例:设A={ 甲来听课 },B={ 乙来听课 } ,则:
An;
A B {甲、乙至少有一人来}
P(A B) P(A) P(B) P(AB)
# 3。的推广:
n
n
P( Ai ) P( Ai )
P( Ai Aj )
i 1
i 1
概率论第一章ppt课件
A 1 “: 至少有一人命中目标 A 2 “: 恰有一人命中目标” A 3 “: 恰有两人命中目标” A 4 “: 最多有一人命中目标 A 5 “: 三人均命中目标” A 6 “: 三人均未命中目标”
”:
ABC
: ABCABCABC
: AC BABC ABC
”: BCACAB
:
ABC
:
ABC
21
小结
i1
i1
13
3. 积(交)事件 : 事件A与事件B同时发生,记
作 AB 或AB。
推广:n个事件A1, A2,…, An同时发生,记作
n
n
A1A2…An或 A i 或 A i
i1
i1
14
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
15
5. 互不相容事件(也称互斥的事件): 即事件 A与事件B不能同时发生。AB= 。
3
第一章 概率论的基本概念
§1.1 随机事件及其运算 §1.2 概率的定义及其性质 §1.3 古典概型与几何概型 §1.4 条件概率 §1.5 独立性
4
§1.1 随机事件及其运算
1.1.1 随机现象
自然界的现象按照发生的可能性(或者必然 性)分为两类:
一类是确定性现象,特点是条件完全决定结果 一类是随机现象,特点是条件不能完全决定结 果 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。
概率论与数理统计
1
概率论与数理统计是研究什么的?
随机现象:不确定性与统计规律性 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。
概率论ppt课件
先验概率与后验概率
先验概率是指在事件产生前对某一事件产生的概率的估计, 后验概率是指在事件产生后,根据新的信息对某一事件产生 的概率的重新估计。
贝叶斯分析在实践中的应用
金融风险评估
贝叶斯分析可以用于金融风险评估,通过对历史数据的分析,猜测未来市场的 走势和风险。
医学诊断
在医学诊断中,贝叶斯分析可以用于根据患者的症状和体征,结合疾病的特点 ,对疾病进行诊断和猜测。
遍历性和安稳散布
遍历性的定义
01
如果一个马尔科夫链的任意状态在长期平均下占据相同的时间
比例,则称该马尔科夫链具有遍历性。
安稳散布的定义
02
如果一个马尔科夫链的状态概率散布不随时间变化,则称该散
布为安稳散布。
遍历性和安稳散布的关系
03
一个具有遍历性的马尔科夫链通常会有一个唯独的安稳散布,
该散布描写了马尔科夫链在长期运行下的状态概率散布。
伯努利实验
只有两种可能结果的实验 ,例如抛硬币。
二项散布
在n次伯努利实验中成功的 次数所服从的散布。
泊疏松布
在单位时间内(或单位面 积上)随机事件的次数所 服从的散布。
连续型随机变量
正态散布
一种常见的连续型随机变量,其 概率密度函数呈钟形。
指数散布
描写某随机事件的时间间隔所服从 的散布。
均匀散布
在一定区间内均匀散布的概率密度 函数。
的散布假设检验中。
强大数定律
强大数定律的定义
强大数定律是概率论中的一个强大工具,它表明在独立同散布随 机变量序列中,几乎必定有任意给定的收敛子序列。
强大数定律的证明
可以通过切比雪夫不等式和Borel-Cantelli引理等工具来证明。
先验概率是指在事件产生前对某一事件产生的概率的估计, 后验概率是指在事件产生后,根据新的信息对某一事件产生 的概率的重新估计。
贝叶斯分析在实践中的应用
金融风险评估
贝叶斯分析可以用于金融风险评估,通过对历史数据的分析,猜测未来市场的 走势和风险。
医学诊断
在医学诊断中,贝叶斯分析可以用于根据患者的症状和体征,结合疾病的特点 ,对疾病进行诊断和猜测。
遍历性和安稳散布
遍历性的定义
01
如果一个马尔科夫链的任意状态在长期平均下占据相同的时间
比例,则称该马尔科夫链具有遍历性。
安稳散布的定义
02
如果一个马尔科夫链的状态概率散布不随时间变化,则称该散
布为安稳散布。
遍历性和安稳散布的关系
03
一个具有遍历性的马尔科夫链通常会有一个唯独的安稳散布,
该散布描写了马尔科夫链在长期运行下的状态概率散布。
伯努利实验
只有两种可能结果的实验 ,例如抛硬币。
二项散布
在n次伯努利实验中成功的 次数所服从的散布。
泊疏松布
在单位时间内(或单位面 积上)随机事件的次数所 服从的散布。
连续型随机变量
正态散布
一种常见的连续型随机变量,其 概率密度函数呈钟形。
指数散布
描写某随机事件的时间间隔所服从 的散布。
均匀散布
在一定区间内均匀散布的概率密度 函数。
的散布假设检验中。
强大数定律
强大数定律的定义
强大数定律是概率论中的一个强大工具,它表明在独立同散布随 机变量序列中,几乎必定有任意给定的收敛子序列。
强大数定律的证明
可以通过切比雪夫不等式和Borel-Cantelli引理等工具来证明。
概率论 第1章 随机事件与概率
离散型随机变量的期望值和方差,抽样方法,总体分 布的估计,正态分布,线性回归.
5
1.1 随机试验与随机事件
• 必然现象 • 随机现象
概率论 随机现象的统计规律 随机试验(结果)
样本空间
复合事件 样本点 集合 基本事件
事件
6
概率论 随机现象的统计规律 随机试验(结果)
样本空间
复合事件 样本点 集合 基本事件 事件
10
A 5.互斥(互不相容)事件 AB=F
B A
W
6.对立(逆)事件 AB=F 且 A ∪B= W. 记B = A
注 1. A、B互不相容, A ∪B记做A+B.
2. 事件的和、积运算及互不相容关系可推广到
有限个事件及可列无穷个事件。
n
n
Ai , Ai , Ai , Ai . 两两互不相容
解 P(B A) P(B A) P(B) P( AB)
故 (1)P(BA) P(B) P(Φ) 1/ 2.
或由图示得P(B A) P(B) 1/ 2.
A
BW
(2) P(BA) P(B) P( A) 1/ 2 1/ 3 1/ 6.
(3)P(BA) P(B) P( AB) 1/ 2 1/ 8 3 / 8.
一 随机试验E(experiment):
1.可在相同条件下重复进行; 2.(确定性)事先知道试验可能出现的全部结果; 3.(不确定性)一次试验之前无法确定具体是哪种 结果出现。
7
概率论 随机现象的统计规律 随机试验(结果)
样本空间
复合事件 样本点 集合 基本事件 事件
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
5
1.1 随机试验与随机事件
• 必然现象 • 随机现象
概率论 随机现象的统计规律 随机试验(结果)
样本空间
复合事件 样本点 集合 基本事件
事件
6
概率论 随机现象的统计规律 随机试验(结果)
样本空间
复合事件 样本点 集合 基本事件 事件
10
A 5.互斥(互不相容)事件 AB=F
B A
W
6.对立(逆)事件 AB=F 且 A ∪B= W. 记B = A
注 1. A、B互不相容, A ∪B记做A+B.
2. 事件的和、积运算及互不相容关系可推广到
有限个事件及可列无穷个事件。
n
n
Ai , Ai , Ai , Ai . 两两互不相容
解 P(B A) P(B A) P(B) P( AB)
故 (1)P(BA) P(B) P(Φ) 1/ 2.
或由图示得P(B A) P(B) 1/ 2.
A
BW
(2) P(BA) P(B) P( A) 1/ 2 1/ 3 1/ 6.
(3)P(BA) P(B) P( AB) 1/ 2 1/ 8 3 / 8.
一 随机试验E(experiment):
1.可在相同条件下重复进行; 2.(确定性)事先知道试验可能出现的全部结果; 3.(不确定性)一次试验之前无法确定具体是哪种 结果出现。
7
概率论 随机现象的统计规律 随机试验(结果)
样本空间
复合事件 样本点 集合 基本事件 事件
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
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?
2017/11/2
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。
2017/11/2 6
北京邮电大学电子工程学院
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:
概率论与数理统计课件完整版.ppt
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.
类似地,
事件
SAK
为可列B 个事件A1,
A2,
...的积事件.
k 1
(2)A B
A B
(3)A B
S
9
4.差事件:
事件A-B={x|xA且xB} 称为A与B的差. 当且仅当 A发生, B不发生时事件A-B发生. 即:
A - B A AB
显然: A-A=, A- =A, A-S=
s
A B
(4)A B
10
5.事件的互不相容(互斥): 若A B ,则称A与B是互不相容的,或互斥的,即
A与B不能同时发生.
B
A B
A
11
6. 对立事件(逆事件):
若A B S且A B ,则称A与B互为逆事件,也称
P(A1 A2 …)=P(A1)+P(A2)+… (可列可加性)
25
2.概率的性质:
性质1. P() 0.
性质2. 若 A1, A2, , An是两两互不相容的事件, 则 P(A1 A2 An)
P(A1) P(A2) P(An). (有限可加性)
性质3. 若A B,则有 P(B A) P(B) P(A);
2. 频率的基本性质:
(1) 0 f(n A) 1;(非负性)
(2) fn(S) 1;
(规范性)
(3)若A1,A2, , Ak两两互不相容,则
fn ( A1 A2 Ak ) fn ( A1 ) fn ( A2 ) fn ( Ak ).(有限可加性)
3. 频率的特性: 波动性和稳定性.
概率论与数理统计教程ppt课件
1. 确定性现象
• 每天早晨太阳从东方升起; • 水在标准大气压下加温到100oC沸腾;
2. 随机现象
• 掷一枚硬币,正面朝上?反面朝上? • 一天内进入某超市的顾客数; • 某种型号电视机的寿命;
16 March 2020
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第一章 随机事件与概率
第3页
1.1.1 随机现象
• 随机现象:在一定的条件下,并不总出现相 同结果的现象称为随机现象.
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第一章 随机事件与概率
例1.2.1 六根草,头两两相接、
尾两两相接。求成环的概率.
解:用乘法原则直接计算 所求概率为
644221 8 6 5 4 3 2 1 15
第30页
16 March 2020
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第一章 随机事件与概率
3. 若 AnF ,n=1, 2, …, 则
UFA.n
n 1
16 March 2020
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第一章 随机事件与概率
第21页
§1.2 概率的定义及其确定方法
• 直观定义 —— 事件A 出现的可能性大小.
• 统计定义 —— 事件A 在大量重复试验下 出现的频率的稳定值称为该事件的概率.
2. 样本点 —— 随机试验的每一个可能结果.
3. 样本空间(Ω) —— 随机试验的所有样本点构成的集合.
4. 两类样本空间: 离散样本空间 样本点的个数为有限个或可列个. 连续样本空间 样本点的个数为无限不可列个.
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第一章 随机事件与概率
第5页
1.1.3 随机事件
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第一章 随机事件与概率
• 每天早晨太阳从东方升起; • 水在标准大气压下加温到100oC沸腾;
2. 随机现象
• 掷一枚硬币,正面朝上?反面朝上? • 一天内进入某超市的顾客数; • 某种型号电视机的寿命;
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第一章 随机事件与概率
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1.1.1 随机现象
• 随机现象:在一定的条件下,并不总出现相 同结果的现象称为随机现象.
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第一章 随机事件与概率
例1.2.1 六根草,头两两相接、
尾两两相接。求成环的概率.
解:用乘法原则直接计算 所求概率为
644221 8 6 5 4 3 2 1 15
第30页
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第一章 随机事件与概率
3. 若 AnF ,n=1, 2, …, 则
UFA.n
n 1
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第一章 随机事件与概率
第21页
§1.2 概率的定义及其确定方法
• 直观定义 —— 事件A 出现的可能性大小.
• 统计定义 —— 事件A 在大量重复试验下 出现的频率的稳定值称为该事件的概率.
2. 样本点 —— 随机试验的每一个可能结果.
3. 样本空间(Ω) —— 随机试验的所有样本点构成的集合.
4. 两类样本空间: 离散样本空间 样本点的个数为有限个或可列个. 连续样本空间 样本点的个数为无限不可列个.
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1.1.3 随机事件
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第一章 随机事件与概率
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38 2016/7/10
四, 差集 余集 设A,B为任意两个集合, 称由属于集合A 而不属于集合B的所有元素组成的集合 为集合A与集合B的差集, 记作A-B
A
B
39 2016/7/10
例如, 区间(1,4)与区间(0,2)的差集为区 间[2,4). 特殊地, 如果A与B不相交, 则 A-B=A
40 2016/7/10
C A
B
36 2016/7/10
证 下列诸关系式是相互等价的: e(AB)C, eAB且eC, eAC或eBC, e(AC)(BC). 从而上述分配律成立.
37 2016/7/10
集合的并及交可以从两个推广到有限多 个或可数多个集合上去, 诸集合A1,A2,... 的并集A1A2...就是由至少属于A1,A2,... 中一个的所有元素组成的集合; 诸集合 A1,A2,...的交集A1A2...就是由同时属于 A1,A2,...的所有元素组成的集合. 分配律 对于有限个或可数多个集合的并集也成 立,即 (A1A2...)C=(A1C)(A2C)...
24 2016/7/10
例如, {1,2,3}是以三个数字1,2,3为元素的有限集; 1 1 1 1 1 1 { , , ,}是以数字 , , ,为元素的可数集; 2 3 4 2 3 4 所有实数组成一个不可数的无限集; 所有大于a小 于b(a b)的实数组成一个集合, 称它为区间(a, b), 它也是一个不可数无限集.
设BU, 称U-B为B在U内的余集, 记作
BU
U
B
41 2016/7/10
例如, 当U为整个数轴时, 区间(-,a)在U 内的余集为[a,+)
42 2016/7/10
下面给出几条关于余集的性质, 设A,B,... 等都是U的子集, 为简便起见, 略去表达 余集时的下标U.
(1) (2) (3)
O
1
x
34 2016/7/10
如果AB=, 即A,B无公共元素, 就称集 合A与集合B互不相交. 例如, 由所有正数组成的集合与由所有 负数组成的集合互不相交; 区间(1,2)与 区间(2,3)互不相交.
35 2016/7/10
集合的并与交满足如下的分配率: (AB)C=(AC)(BC).
因此所求总数为1070=700.
19 2016/7/10
第二节 集合
20 2016/7/10
集合, 有时简称为集, 是具有某种特定性 质的事物所组成的集体. 通常用大写字 母A,B,C,...来表示集合. 组成集合的各个 事物称为这集合的元素. 如果e是集合A 的一个元素, 便记作eA. 如果e不是A的 元素记作eA. 如果集合A是由元素 e1,e2,...等组成的, 记作 A={e1,e2,...}
3 8
9 2016/7/10
例2 从1,2,3,4,5,6,7七个数中任取三个不 同的数组成的三位数中有几个是偶数? 解 所得的三位数是偶数, 它的个位上应 是2,4,6中的一个. 因此, 按置在个位上的 数有三种不同的取法, 而十位, 百位上的 数共有65种不同的取法. 从而所求的个 数为
365=90
r n
r n
18 2016/7/10
例4 有五本不同的数学书, 八本不同的物 理书, 从中任取两本数学书, 四本物理书. 问有多少种不同的取法? 解 从五本数学书中任取两本, 种数为
5 54 10 2 12
从八本物理书中任取四本, 种数为
8 876 5 70 34 4 12
第一章 预备知识
第一节 排列与组合
3 2016/7/10
乘法原理: 如果一个过程可以分成两个 阶段进行, 第一个阶段有m种不同的做法, 第二个阶段有n种不同的做法, 且第一个 阶段的任一种做法都可以与第二个阶段 的任一种做法配成整个过程的一种做法, 那末整个过程应该有mn种的做法.
4 2016/7/10
16 2016/7/10
二, 组合 设有n个不同的元素, 从它们中间任取r 个(0 < r n)构成一组. 这里, 不考虑这r 个元素的次序, 只研究有多少种不同的 取法, 这就是组合问题. 称每一个取得的 组为一个组合. 对于所有不同的组合的 种数, 通常把它记作
n 或C r r n
AA 如果A B, 那末A B A B A B A B A B
43 2016/7/10
作业: 第10页开始 第1,2,3,4,5,6,7,8题
44 2016/7/10
n n n n r
r
11 2016/7/10
例3 用0,1,2,...,9这十个数字组成三位数, 在这些三位数中, (1) 如考虑数字可以重复, 问可以组成多 少不同的三位数? (2) 三个数字没有重复的有几个? (3) 三个数字都相同的有几个? (4) 只有两个数字相同的有几个?
概率论第1讲
第一章 本文件可从网址 上下载
1 2016/7/10
预备知识
概率论是研究随机事件的规律性的一个 数学分支, 直观地说是指这样的事件: 在 一次试验中, 它出现与否是具有偶然性的, 但是在大量重复试验中, 它却是具有内在 的必然性即规律性的.
2 2016/7/10
10 2016/7/10
以上排列问题中参加排列的元素是不允 许重复的. 但有时需要考虑允许重复的 情况, 例如电话号码就允许数字重复. 现 考虑从n个各不相同的元素里任取一个, 然后放回去, 再取一个, 然后又放回去, 这样共进行r次, 问所得不同的排列共有 多少种? 显然, 这种情况下排列种数共有
28 2016/7/10
为了讨论方便, 把不含任何元素的集合 称为空集, 记作. 把空集作为任一集 合A的子集, 即对任一集合A, A. 如果AB且BA, 则称集合A,B相等, 记 作A=B
书上印错
29 2016/7/10
二, 并集 由至少属于集合A或集合B二者之一的所 有元素所组成的集合称为集合A与集合B 的并集, 记作AB.
12 2016/7/10
解 (1) 在数字可以重复的情况下, 计算能 组成多少个不同的三位数时, 由于百位 数上不能放置0, 所以组成的不同的三位 数的个数应为 91010=900
13 2016/7/10
(2) 百位上的数字有9种不同的取法. 在 百位上的数字取定后, 十位上的数字有9 种不同的取法. 在百位和十位上的数字 都取定后, 个位上的数字只有8种不同的 取法, 所以没有重复数字的三位数的个 数为 998=648.
22 2016/7/10
在讨论集合时, 重复的元素只算一次. 例 如把{1,2,2,3}与{1,2,3}看作是同一个集 合.
23 2016/7/10
如果一个集合中只有有限多个元素, 称 这集合为有限集. 如果一个集合中有无 限多个元素, 称这集合为无限集. 如果一个无限集中的诸元素能与全体自 然数构成一一对应关系, 则称这无限集 为可数集或可列集, 否则为不可数集.
一, 排列 从n个不同的元素中, 任意取出r个不同 的元素(0 < r n)按照一定的顺序排成一 列, 这样的一列元素叫做从n个不同元素 中取r个不同元素组成的一种排列. 对于 所有不同排列的种数, 通常表示为
P
r n
5 2016/7/10
先设0<r<n, 每一种排列由在r个有次序 位置上各放上一个元素所组成. 第一个 位置上的元素有n种不同的取法; 在它取 定之后, 第二个位置上的元素只有n-1种 不同的取法; 前两个元素取定之后, 第三 个位置上的元素只有n-2种不同的取法; 依次类推, 第r个位置上的元素只有nr+1种不同的取法, 因此按乘法原理, 所 求排列种数为
14 2016/7/10
(3) 由于百位上的数字有9种不同的取法, 在百位上的数字取定后, 十位上及个位 上的数字随之而定, 所以三个数字都相 同的三位数的个数为9.
15 2016/7/10
(4) 只有百位上与十位上的数字相同的 三位数的个数为99, 只有十位上与个位 上的数字相同的三位数的个数为99, 只 有百位上与个位上的数字相同的三位数 的个数为99. 所以只有两个相同数字的 三位数的个数为 99+99+99=243
P n(n - 1)(n - 2) (n - r 1)
r n
6 2016/7/10
或改写为
P n(n - 1)(n - 2) (n - r 1)
r n
n(n - 1) (n - r 1)(n - r )(n - r - 1)32 1 (n - r )(n - r - 1) 32 1 n! (n - r )!
17 2016/7/10
从n个不同元素中任取r个元素出来, 得 到一个组合, 对这r个元素进行各种排列, 共得r!种不同的排列, 但所有这些排列均 是由一种组合变来的, 所以排列的种数
P
n 是组合种数 的r!倍, 即 r
n P n n! r r ! (n - r )!r ! n - r
A
B
30 2016/7/10
例如, 集合{1,2,3}与集合{3,4,5}的并集为 集合{1,2,3,4,5};
区间(1,3)与(2,4)的并集为区间(1,4);
区间(-,3)与区间(-,1)的并集为 区间(-,3)
31 2016/7/10
由平面上坐标满足1<x<2的点的全体组 成的集合与由坐标满足2<y<4的点的全 体组成的集合的并集如图所示: y 4
7 2016/7/10
当r=n时, 所求排列种数为n!. 若规定0!=1, 则上式仍然成立. 因此, 当0<rn时, 上述 排列问题的答案总可以表达成
n! P (n - r )!
四, 差集 余集 设A,B为任意两个集合, 称由属于集合A 而不属于集合B的所有元素组成的集合 为集合A与集合B的差集, 记作A-B
A
B
39 2016/7/10
例如, 区间(1,4)与区间(0,2)的差集为区 间[2,4). 特殊地, 如果A与B不相交, 则 A-B=A
40 2016/7/10
C A
B
36 2016/7/10
证 下列诸关系式是相互等价的: e(AB)C, eAB且eC, eAC或eBC, e(AC)(BC). 从而上述分配律成立.
37 2016/7/10
集合的并及交可以从两个推广到有限多 个或可数多个集合上去, 诸集合A1,A2,... 的并集A1A2...就是由至少属于A1,A2,... 中一个的所有元素组成的集合; 诸集合 A1,A2,...的交集A1A2...就是由同时属于 A1,A2,...的所有元素组成的集合. 分配律 对于有限个或可数多个集合的并集也成 立,即 (A1A2...)C=(A1C)(A2C)...
24 2016/7/10
例如, {1,2,3}是以三个数字1,2,3为元素的有限集; 1 1 1 1 1 1 { , , ,}是以数字 , , ,为元素的可数集; 2 3 4 2 3 4 所有实数组成一个不可数的无限集; 所有大于a小 于b(a b)的实数组成一个集合, 称它为区间(a, b), 它也是一个不可数无限集.
设BU, 称U-B为B在U内的余集, 记作
BU
U
B
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例如, 当U为整个数轴时, 区间(-,a)在U 内的余集为[a,+)
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下面给出几条关于余集的性质, 设A,B,... 等都是U的子集, 为简便起见, 略去表达 余集时的下标U.
(1) (2) (3)
O
1
x
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如果AB=, 即A,B无公共元素, 就称集 合A与集合B互不相交. 例如, 由所有正数组成的集合与由所有 负数组成的集合互不相交; 区间(1,2)与 区间(2,3)互不相交.
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集合的并与交满足如下的分配率: (AB)C=(AC)(BC).
因此所求总数为1070=700.
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第二节 集合
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集合, 有时简称为集, 是具有某种特定性 质的事物所组成的集体. 通常用大写字 母A,B,C,...来表示集合. 组成集合的各个 事物称为这集合的元素. 如果e是集合A 的一个元素, 便记作eA. 如果e不是A的 元素记作eA. 如果集合A是由元素 e1,e2,...等组成的, 记作 A={e1,e2,...}
3 8
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例2 从1,2,3,4,5,6,7七个数中任取三个不 同的数组成的三位数中有几个是偶数? 解 所得的三位数是偶数, 它的个位上应 是2,4,6中的一个. 因此, 按置在个位上的 数有三种不同的取法, 而十位, 百位上的 数共有65种不同的取法. 从而所求的个 数为
365=90
r n
r n
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例4 有五本不同的数学书, 八本不同的物 理书, 从中任取两本数学书, 四本物理书. 问有多少种不同的取法? 解 从五本数学书中任取两本, 种数为
5 54 10 2 12
从八本物理书中任取四本, 种数为
8 876 5 70 34 4 12
第一章 预备知识
第一节 排列与组合
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乘法原理: 如果一个过程可以分成两个 阶段进行, 第一个阶段有m种不同的做法, 第二个阶段有n种不同的做法, 且第一个 阶段的任一种做法都可以与第二个阶段 的任一种做法配成整个过程的一种做法, 那末整个过程应该有mn种的做法.
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二, 组合 设有n个不同的元素, 从它们中间任取r 个(0 < r n)构成一组. 这里, 不考虑这r 个元素的次序, 只研究有多少种不同的 取法, 这就是组合问题. 称每一个取得的 组为一个组合. 对于所有不同的组合的 种数, 通常把它记作
n 或C r r n
AA 如果A B, 那末A B A B A B A B A B
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作业: 第10页开始 第1,2,3,4,5,6,7,8题
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n n n n r
r
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例3 用0,1,2,...,9这十个数字组成三位数, 在这些三位数中, (1) 如考虑数字可以重复, 问可以组成多 少不同的三位数? (2) 三个数字没有重复的有几个? (3) 三个数字都相同的有几个? (4) 只有两个数字相同的有几个?
概率论第1讲
第一章 本文件可从网址 上下载
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预备知识
概率论是研究随机事件的规律性的一个 数学分支, 直观地说是指这样的事件: 在 一次试验中, 它出现与否是具有偶然性的, 但是在大量重复试验中, 它却是具有内在 的必然性即规律性的.
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以上排列问题中参加排列的元素是不允 许重复的. 但有时需要考虑允许重复的 情况, 例如电话号码就允许数字重复. 现 考虑从n个各不相同的元素里任取一个, 然后放回去, 再取一个, 然后又放回去, 这样共进行r次, 问所得不同的排列共有 多少种? 显然, 这种情况下排列种数共有
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为了讨论方便, 把不含任何元素的集合 称为空集, 记作. 把空集作为任一集 合A的子集, 即对任一集合A, A. 如果AB且BA, 则称集合A,B相等, 记 作A=B
书上印错
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二, 并集 由至少属于集合A或集合B二者之一的所 有元素所组成的集合称为集合A与集合B 的并集, 记作AB.
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解 (1) 在数字可以重复的情况下, 计算能 组成多少个不同的三位数时, 由于百位 数上不能放置0, 所以组成的不同的三位 数的个数应为 91010=900
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(2) 百位上的数字有9种不同的取法. 在 百位上的数字取定后, 十位上的数字有9 种不同的取法. 在百位和十位上的数字 都取定后, 个位上的数字只有8种不同的 取法, 所以没有重复数字的三位数的个 数为 998=648.
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在讨论集合时, 重复的元素只算一次. 例 如把{1,2,2,3}与{1,2,3}看作是同一个集 合.
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如果一个集合中只有有限多个元素, 称 这集合为有限集. 如果一个集合中有无 限多个元素, 称这集合为无限集. 如果一个无限集中的诸元素能与全体自 然数构成一一对应关系, 则称这无限集 为可数集或可列集, 否则为不可数集.
一, 排列 从n个不同的元素中, 任意取出r个不同 的元素(0 < r n)按照一定的顺序排成一 列, 这样的一列元素叫做从n个不同元素 中取r个不同元素组成的一种排列. 对于 所有不同排列的种数, 通常表示为
P
r n
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先设0<r<n, 每一种排列由在r个有次序 位置上各放上一个元素所组成. 第一个 位置上的元素有n种不同的取法; 在它取 定之后, 第二个位置上的元素只有n-1种 不同的取法; 前两个元素取定之后, 第三 个位置上的元素只有n-2种不同的取法; 依次类推, 第r个位置上的元素只有nr+1种不同的取法, 因此按乘法原理, 所 求排列种数为
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(3) 由于百位上的数字有9种不同的取法, 在百位上的数字取定后, 十位上及个位 上的数字随之而定, 所以三个数字都相 同的三位数的个数为9.
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(4) 只有百位上与十位上的数字相同的 三位数的个数为99, 只有十位上与个位 上的数字相同的三位数的个数为99, 只 有百位上与个位上的数字相同的三位数 的个数为99. 所以只有两个相同数字的 三位数的个数为 99+99+99=243
P n(n - 1)(n - 2) (n - r 1)
r n
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或改写为
P n(n - 1)(n - 2) (n - r 1)
r n
n(n - 1) (n - r 1)(n - r )(n - r - 1)32 1 (n - r )(n - r - 1) 32 1 n! (n - r )!
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从n个不同元素中任取r个元素出来, 得 到一个组合, 对这r个元素进行各种排列, 共得r!种不同的排列, 但所有这些排列均 是由一种组合变来的, 所以排列的种数
P
n 是组合种数 的r!倍, 即 r
n P n n! r r ! (n - r )!r ! n - r
A
B
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例如, 集合{1,2,3}与集合{3,4,5}的并集为 集合{1,2,3,4,5};
区间(1,3)与(2,4)的并集为区间(1,4);
区间(-,3)与区间(-,1)的并集为 区间(-,3)
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由平面上坐标满足1<x<2的点的全体组 成的集合与由坐标满足2<y<4的点的全 体组成的集合的并集如图所示: y 4
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当r=n时, 所求排列种数为n!. 若规定0!=1, 则上式仍然成立. 因此, 当0<rn时, 上述 排列问题的答案总可以表达成
n! P (n - r )!