第五章概率
概率第五章_大数定律与中心极限定理090505
P ( − Eξ ε ) = ξ ≥
P(ξ ≥ Eξ + ε ) + P (ξ ≤ Eξ − ε )
k
=
≤
k : xk ≥ E +
∑ξ ε p
k
+
k : xk ≤ E −
∑ξ ε p
pk +
k :xk ≥ E +
∑ξ ε
( x − Eξ ) 2
ε
2
k :xk ≤ E −
∑ξ ε
( x − Eξ ) 2
, 方差 Dξ n ( n = 1, 2,L),且 Dξi < l (i = 1, 2,L) 其中 l 与 i 无关的
1 Eξ = (1 + 2 + 3 + L + 6) 6
35 7 故 Eξ = Dξ = 12 2
4 2 = P (ξ = 5) + P(ξ = 6) + P (ξ = 1) + P (ξ = 2) = = 6 3 7 1 P( − 2 ) = P(ξ ≥ 5.5) + P(ξ ≤ 1.5) = P (ξ = 6) + P (ξ = 1) = ξ ≥
即
lim P ( − p < ε ) = 1 n →∞ n
ξ
此定理表明:当试验在不变的条件下重复进行很多次时, 随机事件的频率 频率在它的概率 概率附近摆动。 频率 概率 由贝努里大数定律可知,若事件A的概率很小很小时,则 它的频率也很小很小,即事件A很少发生或几乎不发生, 这种事件叫小概率事件。反之,若随机事件的概率很接近1, 则可认为在个别试验中这事件几乎一定发生。 同分布的两个或多个随机变量: 同分布的两个或多个随机变量 离散型: 它们的概率分布律相同. 离散型 它们的概率分布律相同 连续型: 它们的概率密度函数相同. 连续型 它们的概率密度函数相同 所以它们的期望与方差一定相同. 所以它们的期望与方差一定相同
高中数学第五章概率教案
高中数学第五章概率教案教学目标:1. 了解概率的基本概念和定义,掌握概率计算的方法。
2. 能够在实际问题中运用概率知识解决问题。
3. 能够通过实验来验证概率的计算结果。
教学内容:1. 概率的基本概念和定义2. 概率计算的方法3. 事件的互斥与独立4. 事件的排列组合5. 概率的实际应用教学重点:1. 概率的基本概念和定义2. 概率计算的方法教学难点:1. 事件的互斥与独立2. 事件的排列组合教学准备:1. 教学课件2. 教学实验器材3. 习题集教学步骤:一、引入概率的概念(10分钟)通过一个简单的实例引导学生了解概率的概念,并引出概率的定义。
二、概率的计算方法(20分钟)1. 讲解概率计算的基本方法2. 给学生演示概率计算的步骤3. 练习相关计算题目三、事件的互斥与独立(15分钟)1. 解释事件互斥和独立的概念2. 给学生举例说明互斥和独立事件的计算方法四、事件的排列组合(20分钟)1. 介绍排列组合的概念2. 解释有放回、无放回抽样的排列组合计算方法五、概率的实际应用(15分钟)通过实际问题的练习,让学生运用概率知识解决问题,加深对概率的理解。
六、总结与展望(10分钟)对概率的学习进行总结,展望下一节课内容。
教学评估:1. 教师课堂表现评价2. 学生练习题表现评价3. 学生实验结果报告评价拓展延伸:1. 给学生布置概率实验项目,让学生通过实验来验证概率的计算结果。
2. 鼓励学生参加数学建模比赛,应用概率知识解决实际问题。
概率论与数理统计 第五章
Xn ⎯ ⎯→ X 2. 依概率收敛与依分布收敛的关系
依概率收敛 ⇒ 依分布收敛
L
3. 定义:中心极限定理 设随机变量 X ~ N(0,1),{Xi },i = 1, 2, … 相互独 立,且数学期望和方差都存在, 若标准化随机变量序列
∑
n
i =1
Xi −
∑ E(X
i =1
n
i
)
∑
n
i =1
D(X i)
所以结论成立。 由此有,若X ~ B( n, p ),对于足够大的n,有 ⎧ m1 − np X − np m2 − np ⎫ ⎪ ⎪ < ≤ P{m1 < X ≤ m2 }= P ⎨ ⎬ np(1 − p) np(1 − p) ⎪ ⎪ np(1 − p) ⎩ ⎭
⎧ Yn − np ⎫ ⎪ ⎪ ≤ x ⎬ = Φ( x ) lim P ⎨ n →∞ ⎪ np(1 − p ) ⎪ ⎩ ⎭
证明:对于任意正整数n,随机变量Yn 可表示为 证明:对于任意正整数n Yn = X1+ X2+…+ Xn X1, X2,…, Xn 相互独立,Xi ~ B( 1, p ),且有 E( Xi ) = p , D( Xi ) = p(1-p) 所以随机变量序列{ Xi }, i =1,2,…满足独立同分布 中心极限定理条件。即有
切比雪夫不等式的应用 1)估计随机变量落在某个区间内的概率 (P125例5.5.2) 2)估计ε的值, 使 P(│X - E(X)│<ε) ≥ a (0<a<1) 3)证明大数定律。
二. 大数定律 定义: 依概率收敛 设{Xn}是一个随机变量序列,X 是一个随机变量 或常数,若对于任意的ε> 0,有 lim P{| X n − X |≥ ε } = 0
概率与概率分布
掌握概率的概念、性质和法则 明确概率分布的含义,了解二项试验和分布
的基础知识。
概率与概率分布
第一节 概率的一般概念
概率论起源于17世纪,当时在人口统计、人 寿保险等工作中,要整理和研究大量的随机数据资 料,这就需要一种专门研究大量随机现象的规律性 的数学。
参赌者就想:如果同时掷两颗骰子 ,则点数 之和为9 和点数之和为10 ,哪种情况出现的可能 性较大?
概率与概率分布
一、频率和概率的定义
1. 频率 对随机现象进行观测时,若事件A在n次观测中出 现了m次,则m与n的比值,就是事件A出现的频 率(也称为相对频数)。用 W(A)表示事件A 的频率。 公式为:W(A)=m/n
概率与概率分布
2. 概率
概率是对随机事件出现可能性大小的客观量度。
事件A发生的概率记为P(A)。
概率与概率分布
二、概率的性质
1. 对于任何事件A,均有0≤P(A)≤1 2. 不可能事件的概率为零,P(V)=0 3. 必然事件的概率为1,P(U)=1
概率与概率分布
三、概率的加法和乘法
1. 概率的加法
互不相容事件:在一次试验中不可能同时出现的 事件。
事件之和:有限个互不相容事件中任意一个发生。 如:A+B=A或B发生。
假设把两枚硬币投1000次,得到的结果为下表:
正面的数量 0 1 2
总计
频数(f) 253 499 248 1000
百分比(%) 25.3 49.9 24.8 100.0
概率分布实质上是无限次抛掷的频数分布。尽 管我们永远不能观察到这个无限次抛掷的频数 分布,但我们知道这是的频数分布会无限接近 概率分布。
概率与概Байду номын сангаас分布
第五章概率与正态分布
正态分布曲线的特点
• 钟形轴对称曲线,对称轴是随机变量的平均数
。
• 正态分布曲线的位置和形状分别由平均数
和标准差 决定。
• 平均数大小决定图形向左移或右移。 • 标准差大小决定图形的陡峭程度,即纵线的最大
值。
y
0 1
5 1
x
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8
图5.3 平均数不等,标准差相等的正态分布示意图
标准正态分布表中各变量的含义
表 5.4 标准正态分布表中各变量的说明
Z 横轴坐标
原始变量(Xi)取值转换后的标准
分数(Zi)
Y 纵轴高度
某一点取值(Zi)所对应的概率密
度(相对频次,Yi)
P (0,Zi)两点间 取值界于区间(0,Zi)的概率
曲线下的面积
• 已知下列Z值,查表求P值。
– (1)Z=-1与Z=1之间的概率 – (2)Z=-2与Z=2之间的概率 – (3)Z=-3与Z=3之间的概率 – (4)Z=-1.96与Z=1.96之间的概率 – (5)Z=-2.58与Z=2.58之间的概率
• 经验概率 对多次重复相同或相似试验所得到的数据进行分 析,获得事件发生的相对频率,作为对此事件 发生概率的一个估计。
P(A) a,N NFra bibliotek事件的概率
• 先验概率 • 当试验满足:试验中各种可能结果(基本事件)是
有限的,并且每种结果发生的可能性是不变时, 则某事件发生的概率等于该事件包含的基本事件 数除以试验中可能发生的基本事件总件数之商。 • 设N代表可能发生的基本事件总数,K代表事件A 包含的基本事件数,则A事件发生的概率为:
– 例:某公共汽车停车点上乘客候车的时间记为 随机变量Y
五章概率统计初步
P(A)
m n
C21C418 C520
0.078
第一节 随机事件与概率
解:设 C表示“任取2件均为合格品”,则基本时间
种n数 C520,事件 C所包含的基本事件为 m ,C故428
P(C)
m n
C428 C520
0.92
第一节 随机事件与概率
三、加法公式与乘法公式
时,有
PA
B
PAB PB
当PA
0
时,有
PB
A
PAB PA
第一节 随机事件与概率
例3 某班有40名学生,其中男生25名,女士15名。男 生中有18名是独生子女,女生中有10是独生子女。现 任抽一名学生参加暑期社会实践活动,求:(1)抽到 男生独生子女的概率;(2)抽到的是一名男生,这名 男生是独生子女的概率。 解 设事件A表示“男生”;事件B表示“独生子女”
(AB)C A(BC)
(A B) C A (B C)
第一节 随机事件与概率
⑶ 分配律
(A B)C AC BC (AB) C (A C)(B C)
⑷ 反演律
A B AB AB A B
第一节 随机事件与概率
二、古典概型及概率
(一)概率的统计定义
由若干个基本事件组合而成的事件称为复合事件 (或称一般事件)。
第一节 随机事件与概率
样本点的全体构成的集合称为样本空 间,常Ω用表示;
注: ⑴ 由于Ω包含了全部样本点,故试验结
果一定出现在Ω中,因此说Ω是必然事件。 ⑵ 在一定的条件下,必然不会发生的
事件称为不可能事件,记为Ø。
第五章概率与概率分布
P( A)
事件A发生的次数m 重复试验次数n
m n
英语字母出现频率
space 0.2 ; I 0.055 ; C 0.023 ; G 0.011 ; Q 0.001 ; E R U B Z 0.105 ; T 0.072 ; 0.054 ; S 0.052 ; 0.0225 ; M 0.021 ; 0.0105 ; V 0.008 ; 0.001 O H P K 0.0654 ; 0.047 ; 0.0175 ; 0.003 ; A D Y X 0.063 ; 0.035 ; 0.012 ; 0.002 ; N 0.059 L 0.029 W 0.012 J 0.001
一、概率(Probability)的定义
概率:0-1之间的数,衡量事件A发生可能 性(机会)的数值度量。记P(A) •Probability: A value between 0 and 1, inclusive, describing the relative possibility (chance or likelihood) an event will occur.
P ( A) A包 含 的 可 能 结 果 (偶 数 ) 全部可能结果 3 6
实际与理论分析不符时,实际中可能作弊。
如:河北银行人员为买奖券,盗2000万并没中大奖。
西安彩票中心人员中奖率极高,结果是作弊。
例:已知有148名学生统计表
专业
性别
男 女
金融学院 工商学院 经济学院 会计学院 15 15 22 14 30 12 25 15
摘自:概率论与数理统计简明教程1988》李贤平 卞国瑞 立鹏,高等教育出版社
吴
大量统计的结果,用于破解密码
美国正常人血型分布
第五章5.2条件概率,乘法公式,全概率
i 1 n
Bn -1 A
B2
Bn
B3
全概率公式的证明
n i 1
显然 A = A A B i ( AB i )
i 1
n
A= AB1 AB2
AB1 AB2 …... …...
ABn
ABn
B i B j ( AB i )( A B j ) ,
某人从任一箱中任意摸出一球,发现是红球,求 该球是取自1号箱的概率. 记 Ai={球取自i号箱}, i=1,2,3; B ={取得红球} 求P(A1|B).
P ( A1 B) P ( A1 | B) P ( B)
P ( A1 ) P ( B | A1 )
P ( A ) P ( B|A )
这批种子所结的穗含有50颗以上麦粒的概率为0.4825。
例 2 三个罐子分别编号为 1, 2, 3,1号装有 2 红 1 黑球 , 2号装有 3 红 1 黑球, 3号装有 2 红 2 黑球. 某人从中随机取一罐,再从中任意取出一球, 求取得红球的概率. 解 记 A ={ 取得红球 } 1 2 3 Bi ={ 球取自 i 号罐 } i=1, 2, 3; 则 A 发生总是伴随着 B1,B2,B3 之一同时发生, 即 A = AB1 + AB2 + AB3, 且AB1、AB2、AB3两两互斥,利用有限可加性 P(A) = P(AB1)+P(AB2)+P(AB3)
解:(1)第一次取得一等品后,剩下的9件产品中 还有6件一等品,即
6 2 P ( B A) . 9 3
(2)第一次取得二等品后,剩下的9件产品中 还有7件一等品,即
第五章 概率及概率分布
P A B P ( A) P ( B)
16
第一节 概率的一般概念
三、概率的加法和乘法 1、概率的加法 例如:抛掷一枚硬币,正面朝上和正面朝下的概率各为0.50, 问在实验中,硬币正面朝上或朝下的概率是多少? 答:硬币正面朝上或朝下的概率是1。 获得一、二、三等奖的概率分别为:0.002、0.005和0.993, 获奖的概率是多少? 答:获奖的概率为1。
17
第一节 概率的一般概念
三、概率的加法和乘法 2、概率的乘法 A事件出现的概率不影响B事件出现的概率,这两个事件为独 立事件。 两个独立事件积的概率,等于这两个事件概率的乘积。表示 两个事件同时出现的概率。 用公式可表示为:
P ( A B ) P ( A) P ( B)
18
第一节 概率的一般概念
npq 101/ 2 1/ 2 1.58
31
第二节 二项分布
四、二项分布的平均数和标准差 例如:有一份试卷,共有50道选择题,并且都为四选一,假 定一个学生一点都不会,只能凭猜测来回答。问凭猜测来回 答,平均能猜对几道题,猜对题目数的标准差为多少。 分析:因为完全不会做而只是靠猜测,因此属于二项分布的 运用条件。
8
第一节 概率的一般概念
一、概率的定义 (2)后验概率——
表5.1 抛掷硬币试验中正面朝上的频率 试验者 德摩根 蒲丰 皮尔逊 皮尔逊 抛硬币次数 2048 4040 12000 24000 正面朝上次数 1061 2048 6019 12012 正面朝上频率 0.5181 0.5069 0.5016 0.5005
职教学院 刘春雷 E-mail:lcl2156@
1
第五章
概率及概率分布
第一节 概率的一般概念 第二节 二项分布
第5章概率论与假设检验简介
样本均 值分布
σ σx = n
µx = µ
2011-4-27
X
23
2.样本方差的分布
Statistics Statistics
设总体~ 的样本, 设总体 ~ N(µ,σ2 ), 取容量 的样本 , 则样 , 取容量n的样本 本方差 s2
χ2(n – 1):自由度为 :自由度为(n-1)的卡方分布 的卡方分布
1. 2.
密度函数f(x)曲线下的面积等于 曲线下的面积等于1 密度函数 曲线下的面积等于 分布函数是f(x) 下小于 x0 的面积 分布函数是
f(x)
F ( x0 )
x0
2011-4-27
x
8
期望和方差
Statistics Statistics
2011-4-27
E( X ) = ∫ xf (x)dx = µ
2011-4-27
12
正态分布标准化
Statistics Statistics
1. 标 准 化 线 性变换
2.
标准正态 分布的概 率密度和 分布函数
2011-4-27
13
一般正态分布
标准正态分布
σ
σ =1
µ
x
µ=0
Z
Excel:正态分布函数
Statistics Statistics
NORMDIST (x, mean, std, cumulative) Cumulative=0:返回指定平均值和标准差的正态分 : 布函数的概率密度 Cumulative=1:返回累积概率密度(分布函数值) :返回累积概率密度(分布函数值) NORMINV (prob, mean, std) NORMDIST (x, mean, std, 1)的反函数 的反函数 NORMSDIST(z) 返回标准正态分布函数的累积概率P(X ≤ z ) 返回标准正态分布函数的累积概率 NORMSINV(probability) NORMSDIST(z)的反函数 的反函数
新教材高中数学第五章统计与概率3.5随机事件的独立性课件新人教B版必修第二册 课件(共13张PPT)
问题 1.如果乙要连胜四局,比赛应如何进行? 提示:若要乙连胜四局,则对阵情况是第一局:甲对乙,乙胜;第二局:乙对丙,乙胜;第 三局:乙对甲,乙胜;第四局:乙对丙,乙胜. 2.要求出乙连胜四局时的概率需要用到哪些概率知识?如何求? 提示:应用事件的独立性知识,按照每局乙胜的情况分析,所求概率为P=(1-0.4)2×0. 52=0.32=0.09.
求复杂事件的概率一般可分三步进行: (1)列出题中涉及的各个事件,并用适当的符号表示它们; (2)理清各事件之间的关系,用事件间的“并”“交”恰当地表示所求事件; (3)根据事件之间的关系准确地运用概率公式进行计算. 注意:当直接计算符合条件的事件的概率较复杂时,可先间接地计算其对立事件 的概率,再求出符合条件的事件的概率.
∩F)+P( D∩E∩F)=0.6×0.5×0.5+0.6×0.5×0.5+0.6×0.5×0.5+0.4×0.5×0.5=0.55. 解法二:“红队中至少有两名队员获胜”与“红队中最多有一名队员获胜”为对 立事件,而红队都不获胜的事件为 D∩ E ∩ F ,且P( D∩ E ∩ F )=0.4×0.5×0.5=0.1. 则红队中至少有两名队员获胜的概率P2=1-P1-P( D∩ E ∩ F )=1-0.35-0.1=0.55. 方法总结 处理事件的独立性问题主要用直接法和间接法.当遇到“至少”“至 多”问题时可以考虑间接法.
解析 设甲胜A为事件D,乙胜B为事件E,丙胜C为事件F,则 D, E , F 分别表示A胜 甲、B胜乙、C胜丙. 因为P(D)=0.6,P(E)=0.5,P(F)=0.5, 所以由对立事件的概率公式知P( D)=0.4,P( E )=0.5,P( F )=0.5. (1)红队中有且只有一名队员获胜的事件有D∩ E ∩ F , D∩E∩ F , D∩ E ∩F,以上 3个事件彼此互斥且相互独立. 所以红队中有且只有一名队员获胜的概率P1=P[(D∩ E ∩ F )∪( D∩E∩ F )∪( D ∩ E ∩F)]=P(D∩ E ∩ F )+P( D∩E∩ F )+P( D∩ E ∩F)=0.6×0.5×0.5+0.4×0.5×0.5+ 0.4×0.5×0.5=0.35. (2)解法一:红队中至少有两名队员获胜的事件有D∩E∩F,D∩E∩ F ,D∩ E ∩F, D ∩E∩F,由于以上四个事件两两互斥且各盘比赛的结果相互独立, 因此红队中至少有两名队员获胜的概率P2=P(D∩E∩F)+P(D∩E∩ F )+P(D∩ E
概率论与数理统计 第五章
贝努里定理. 它的叙述如下:设是n次重复独立 对于任意给定的ε>0,有
lim P{| nA p | } 1
n
n
lim P{| nA p | } 1
n
n
其中nA/n是频率,p是概率,即次数多
时事件发生的频率收敛于概率.表示频率的稳定性.
定理3
lim P{|
n
1 n
n i 1
Xi
| } 1
数理统计的方法属于归纳法,由大量的资料作依据,而不
是从根据某种事实进行假设,按一定的逻辑推理得到的.例
如统计学家通过大量观察资料得出吸烟和肺癌有关,吸烟
者得肺癌的人比不吸烟的多好几倍.因此得到这个结论.
数理统计的应用范围很广泛.在政府部门要求有关的资
料给政府制定政策提供参考.由局部推断整体,学生的假期
第五章 大 数 定 律 与 中 心 极 限 定 律
§ 5.1大 数 定 律
定理1(切比雪夫定理) 设X1,X2,...,Xn,...是相互独立的随机变
量序列若存在常数C,使得D(Xi)≤C. (i=1,2,...n),则对任意给
定的ε>0,有
lim P{|
n
1 n
n i 1
[Xi
E( X i )] |
7200 6800 2
200 1
D 2
1
2100 2002
0.95
可见虽有10000盏灯,只要电力供应7200盏灯即有相当大的保 证率切贝谢夫不等式对这类问题的计算有较大价值,但它的精度 不高.为此我们研究下面的内容.
2021/9/5
10
§ 5.2 中 心 极 限 定 理
在随机变量的一切可能性的分布律中,正态分布占有特殊的
5 概率和巧合
• 三打哈的数学问题
• 以五块为例的三打哈的扑克牌来看,因为采 用的是双进单出的制度,所以每人都会压分 很低。为什么呢?因为这是对当庄有利! • 庄:1/2×3×10+1/2×(-5×3)=7.5
第二节
概率和巧合
• 有一个经常旅行的人,非常害怕他乘坐的飞机上 藏有炸弹.他计算了藏有炸弹的可能性,虽然这 个可能性已经很小了,但是对他来说还不够小, 所以每次旅行时,他总是在他的手提箱里放上一 枚炸弹,他这样做的理由是.在飞机上同时有两 枚炸弹的可能性是无限小的. • 阿雷博士是一所大型综合中学的校长,他注意到 在所有班级中有一半以上的班,其班上至少有两 个学生的生日是同一天.他认为既然一年是365天, 所以只有在一个班上是366个学生时,才一定会有 两个学生的生日相同.他知道学校中平均每班有 30个学生,所以他以为生日相同的学生数应该是 项纪录.爱出风头的他预备将此纪录发给各报社, 以及《吉尼斯纪录大全》.幸好他的同事安姬在 听到他的打算后及时阻止,才没闹笑话.
•全球最不可思议的巧合事件
•1.英国一男子淘来二战明信片发现亡母身影 •英国男子雷格· 巴克从跳蚤市场上花3英镑淘来了200多张 二战明信片,当他浏览这些印着黑白照片的明信片时,竟 在其中一张二战照片上震惊地发现了自己母亲玛乔丽· 巴克 在伦敦街头和二战士兵共舞庆祝胜利的身影。当时玛乔丽 只有24岁,是伦敦哈罗兹商店里的一名女裁缝师。
概率论第五章 大数定律及中心极限定理
的标准化变量为
n
X i n
Yn i1 n
则Yn的分布函数Fn(x)对任意的x∈(-∞,+∞)都有
n X i n
lim
n
Fn
(
x)
lim
n
P(Yn
x)
lim
n
P
i 1
n
x
x
1
t2
e 2 dt
2
该定理说明,当n充分大时, Yn近似地服从标准正 态分布,Yn~N(0,1), (n )
P|
X
|
2 2
P X
1
2 2
证明 (1)设X的概率密度为p(x),则有
P{| X | } p(x)dx
| x |2
p(x)dx
|x|
|x|
2
1
2
(x
)2
p(
x)dx
2 2
Xi 2
0
pi
1 4
1 2
2
(i 1,2, , n, )
1 4
解
因为 X1, X 2 , , X n ,
相互独立, EX i 0 , E
X
2 i
1
又
DX i
E
X
2 i
EX i
2
1 0
1, i
1,2,
, n,
所以,满足切比雪夫大数定理的条件,可使用大数定理.
专升本概率论复习知识点
第五章概率论初步第五章概率论初步本章重难点分析一、事件及其概率1、写出一个试验的所有基本事件及其样本空间2、利用事件的运算符号表示事件二、古典概型及概率的定义和性质1、利用古典概型的概率计算公式计算随机事件的概率2、利用概率的性质计算随机事件的概率三、条件概率与事件的独立性1、条件概率的计算2、利用乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式求事件的概率3、利用事件的独立性求概率(接下页)第五章概率论初步本章重难点分析(续上页)四、随机变量及其概率分布1、古典概型随机变量的概率分布2、离散型随机变量的概率分布3、离散型随机变量的分布函数五、离散型随机变量的数字特征1、用定义求随机变量X的期望和方差2、求离散型随机变量的期望和方差第一节事件及其概率第一节事件及其概率知识点1一个试验的所有基本事件及其样本空间【解题技巧】这种题型求解的难度不大,关键是认真分析随机试验,弄明白试验的目的;然后引入表示事件的字母,恰当地表示事件,但要注意列举基本事件时,不要遗漏和重复;样本空间则是所有事件组成的集合。
第一节事件及其概率知识点2利用事件的运算符号表示事件【解题技巧】对这类题型的求解,首先弄明白事件的各种运算含义及其相应的运算符号,理解“至少有一个发生”,“恰有一个发生”“同时发生”等事件的表示方法。
第一节事件及其概率例题例1:【问答题】一次抛三枚同样的硬币,观察正面和反面出现的情况,用“正”表示{正面向上},用“反”表示{反面向上},写出这个试验的基本事件及样本空间;并写出{至少有一个正面向上}和{恰有两个正面向上}的事件所包含的基本事件。
【解析过程】根据试验内容,这个试验的所有基本事件如下:A={正,正,正},B={正,正,反},C={正,反,正},D={反,正,正},E={正,反,反},F={反,正,反},G={反,反,正},H={反,反,反}。
(接下页)第一节事件及其概率例题(续上页)试验的样本空间为:。
不妨把{至少有一个正面向上}、{恰有两个正面向上}的事件分别用表示,则:第一节事件及其概率例题例2【问答题】从编号为1,2,3,4,5的五个球中,任取一个球观察其编号数,试写出该试验的样本空间和下列事件所包含的基本事件:,【解析过程】设第一节事件及其概率例题例3【问答题】设为某一随机试验中的三个事件,试用事件的运算符号表示下列事件:(1)发生而与都不发生(2)都发生(3)至少有一个发生(4)恰有一个发生(5)至少有两个发生(6)都不发生(接下页)第一节事件及其概率例题(接上页)【解析过程】:根据各种运算的意义,各事件表示为:(1)(2)(3)(4)(5)(6)ABCABCA B CABC ABC ABCABC ABC ABC ABCABC+++++++第二节古典概型及概率的定义和性质第二节古典概型及概率的定义和性质知识点1利用古典概型的概率公式计算随机事件的概率【解题技巧】一、此类型题的求解,一方面需牢记概率计算公式,另一方面需借助于排列或组合的知识计算随机事件包含的基本事件数和样本空间的基本事件总数。
概率论5章
F ( x, y) A[ B arctanx][C arctany]
求常数A,B,C.
解: F ( , ) A[ B
F ( , y ) A[ B
2
][C
2
]1
2
][ C arctan y ] 0
F ( x, ) A[ B arctan x ][ C
x y
f ( x, y)dxdy
dx 8e
x 0 ( 2 x 4 y ) x dy 2e 2 x (e 4 y ) |0 dx 0
= 0 =
0
2e
2 x
(1 e
4 y
)dx 2e
0
2 x
dx 2e6 x dx
0
F ( , y ) lim F ( x, y ) 0
x
§5.1 二维随机变量及分布函数
二、联合分布函数 性质 ⑤ 随机点(X,Y)落在矩形区域
{( x, y) | x1 X x2 , y1 Y y2}
的概率
y y2
y1 0 x1 x2 x
P( x1 X x2 , y1 Y y2 ) F ( x2 , y2 ) F (x2 , y1 ) F (x1, y2 ) F (x1, y1 )
y0 0 y0 0
x
§5.4 边缘分布
一、边缘分布函数 1.边缘分布 设F(x,y)为二维随机变量(X,Y)的联合分布函数,称
P(X≤x)=P(X≤x,Y<+≦)
x , y
其中 -≦<μ1<+≦, -≦<μ2<+≦,σ1>0,σ2>0 ,|ρ|<1,
概率和概率
• 对古典型试验,设试验的一切基本事件有n 个, 而事件所包含的基本事件有k个,则事件A的概 率为: P(A)=A包含的基本事件数/一切基本事件数 =k/n 例1: 袋内装有五个白球,三个黑球,从中任 意取两个,计算取出的两个球都是白球的概率。
解:组成试验的基本事件总数n=14,组成所求事件 A(取/14=0.357
加法法则
2. 频率方法 若在n次试验中,事件A发生了m次,则 m/n称为事件A发生的频率。 一个事件的频率不是固定的常数,这是 因为n次试验中,该实验发生的次数m不是 一个固定的常数,它可以随机地取0,1, 2···,n中的任何一个值。但在实验的多次 ··· 重复中,频率具有稳定性。
例:统计学家抛掷硬币的历次试验结果
事件的概率
• 1.古典方法 引例 有十个小学生,给他们编上1到10的号码,现在从 中抽取随机一个,很容易想到“取得偶数号码” 的可能性是5/10,“取得的号码不大于2”的可能 性是2/10,等等。 上述例子有两个特点:一是实验的一切基本事件 是有限的;二是一切基本事件的可能性都一样。 具有这两个特点的实验叫古典型实验,称它的数 学模型叫古典概型。
第五章 概率和概率分布
第一节 概率
一.事件及事件的概率
(一)随机事件 (二)事件的概率
二.概率的两个基本法则
(一)加法法则 (二)乘法法则
随机事件
• 我们经常碰到这样一类现象,在同样条件下多次 进行统一实验,或多次观测同一现象,所得结果 并不完全一样,在每次试验或观测之前不能确切 预料将出现什么结果,这的现象叫做随机现象。
• 随机现象发生的每一个结果,叫做一个随机事件, 简称事件。常用大写字母A,B,C,D···表示。 ···
• 例如,为检查一批零件的合格率,随即取出十个来检 查,结果可能是没有次品,可能有一个次品,也可能 有两个次品等。其中每一个结果都是一个事件。此外, 次品数不多于四个,次品数在五与十之间等结果也都 是事件。 • 在上述例子中,有两个特殊事件,一件是“次品 数在0与10之间”,这是必然,叫做必然事件。另一 个是“次品数不在0与10之间”,这是不可能,叫做 不可能事件。
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第五章概率与概率分布学习要点第一节概率的基本概念第二节随机变量及其概率分布第三节相对差异量表第四节SPSS实验——标准分数本章小结学习要点1.熟练掌握百分等级与标准分数的意义及分析方法2.应用百分等级与标准分数解释实际问题3.了解分数的意义及其他的相对指标在实际工作中的应用第一节概率的基本概念在语言实验研究中,我们通常选取研究对象的一部分(即样本)加以研究,在此基础上,通过推断统计对所有的研究对象(即总体)的情况作出推断。
在进行这种推断时,我们不仅要指出总休可能是什么情况,而且还要指出我们进行这种推断的把握程度有多大,或者总体出现这种情况的可能性有多大,这个“可能性” 就是概率。
因此,要学好推断统计,就要对概率这一概念有所了解。
后验概率(或统计概率)是指通过实际观测,根据在总观测次数中某事件所出现的次数来计算该事件出现的概率,这种概率其实是一个相对频率,是实际概率的估计值。
一般用A代表随机事件(例如“全体学生中的男生” ),用P代表频率(概率估计值),或用n表示观测的次数,用m表示事件出现的次数原始分数,又称观测分数,它是观测所得的、未经任何加工的分数。
在生活中人们时常用这种分数来评价他人,却不知由于原始分数本身的固有的缺陷造成使用和评价上的失误。
原始分析的缺陷主要表现在三个方面。
一、原始分数无明确的意义在考试或测验中,人们习惯用“分”作为分数的单位,然而“1分”究竟表示什么?其价值是多少?这在传统考试中并无科学的界定,就是说在传统的考试中对“分”的概念并无严格的定义。
二、原始分数的单位不等值由于原始分数缺乏明确的定义,造成其单位的不等值。
众所周知,相同的单位在人们的心目中都有相等的价值。
譬如1公斤,在每个人心目中的认识都是一样的。
不过,在传统的考试中却并非如此,譬如语文考试中的“1分”与数学考试中的“1分”就不见得等值。
同是语文测验,不同的阅卷者因评分的宽严不一致,嗜好不同,看问题的角度不同等等,所给出的“1分”也不尽相同。
因此,某考生语文得80分,数学也得80分,我们并不能确定该生的语文学习水平和数学学习水平相同。
有人在某次全国统一高考的语文试卷中随机抽取了一名考生的作文,连同教育部规定的评分标准,分别请中学语文教师评阅,在67位评阅者中,给分最高的是25分,给分最低的是6分。
可见,在这些人的以上中,“分”的价值是不同的。
所以说,原始分数的“1分”实际上是不等值的。
三、原始分数不具可比性由于原始分数缺乏明确的定义,单位不等值,因此也就不具有可比性。
绝对数或绝对统计量不能说明其在整个观测中的相对地位,最多只能表示观测值的高低或大小,却不能说明它在团体中的地位情况。
而等级顺序只能表示一个分数的高低次序,不也不能表示它在团体中的地位,更不能与其他团体的分数或等级进行比较。
这是因为它们的比较尺度不一样。
因此,对分数意义的无知,往往会错怪一个人,甚至还会酿成大错。
如青海一九岁学生的母亲,见孩子的两门功课都在90分以下,便认为成绩差了,一气之下,竟将孩子打死。
事实上,该生的一门功课名列全班第一,另一门名列第二。
又如某生名列第15名,是难以评价其成绩是优、良,还是中、差的,因这与他所处团体的人数多少有直接关系。
四、四、原始分数没有可加性众所周知,80米是不能与80尺直接相加来计算长度,因为两者的单位不等值。
同样,观测所得的原始分数因其单位不等值,也是不能直接相加的。
然而,在传统成绩评价中,人们不仅把内容、题量、难度等各不相同,而且各科满分值也不尽相同的试卷得分直接相加以来求总成绩,这无异于把不同测量单位的事物相加的做法。
由此可见,将各学科分数直接相加计算总分的方法是很不科学的。
此外,当测量单位不同或均数相差悬殊时,绝对数或绝对统计量也是无法直接进行对比。
譬如,比较一个人身高和体重,或是田赛与径赛成绩时,因其测量单位不同是无法比较的。
若要进行这类比较分析,必须将绝对数或绝对统计量进行转换,使其变换成为一种可比较的相对量数。
相对量数包括相对地位量数和相对差异量数。
前者用于说明一个绝对数在某一团体中所处的相对位置的高低,后者则用于比较各列数据分布的差异程度的大小。
第二节随机变量及其概率分布随机变量是指在实验中受随机(或偶然)因素的影响,其取值无法进行准确预测的变量。
譬如,我们要随机选取一些学生,来调查其家庭的人口数,“人口数” 是一个随机变量,因为它可以取这一个值,也可以取那一个值,究竟取哪一个值完全是偶然的,无法碗切地预测,这要等到实验(实际抽取)之后才能得知。
我们可以用某种方法对随机变量可取数值的概率分布进行描述,这就是随机变量的概率分布。
相对地位量数是就某一特质来描述个体在团体中所占的地位的量数。
这里所指的相对地位是指与某一参照点比较起来,这一个体是占在什么地位,是在此参照点以上多少,或是在此参照点以下多少。
常用的相对地位量数的主要是百分等级和标准分数。
一、百分等级(P R)(一)百分等级的定义如前所述,当一个体的等级为15时,我们无法评价其在团体中位置高低。
因为这与团体的人数有密切关系。
若该团体只有20人,他的成绩属中下水平;若该团体有30人,他的成绩属中等水平,若该团体有200人,他的成绩则属优秀水平。
可见,普通的等级顺序是难以看出成绩优劣的。
百分等级不同,它能表示一个学生的成绩在他所属的团体中的相对地位。
百分等级(percentile rank )是指把一组观测值先按高低次序排列起来,然后计算出某个个体的分数在百分位上超出多少人,或是在此分数下占多少百分比的一种量数,用符号R P 表示。
百分等级是将全体人数作为100来计算的,以确定每一个个体分数在这100中的位置如何。
譬如,某一个体的百分等级为70,则表明该生的成绩超过他所在团体70%的人,就是说比他差的人有70%,比他好的只有30%。
百分等级越大,所代表的等级越高,反之则越低。
(二)百分等级的计算计算百分等级实际上就是求某一数(即低于给定数的分数的次数)对另一数(即总次数)的百分数,其计算方法有原始量数法和次数分布法。
1.原量数法原量数法是直接求利用原始数据进行计算的方法,其公式为N R P R 50100100--=式中,R 表示某一原始分数在按大小排列的数列中的顺序或名次,N 表示分数的总次数。
假设某团体有5个人,依次排序(R )为1,2,3,4,5。
试问每个人的百分等级是多少呢?公式的形成过程如下。
首先,确定每一个体在100中所占的分数。
以全体人数(或分数的个数)除以100,即有N 100,表示在百分量表上每个人应占的分数。
本例每一个体在该团体所占的分数为205100=。
如图5-1所示,第1名占坐标上的0~20,第2名占坐标上的20~40,……,第5名占坐标上的80~100。
其次,确定第R 名个体的百分等级。
如第1名占第一个N 100,即为1100⨯N ,第2名占第二个N 100,即为2100⨯N ;……;第R 名占第R 个N 100,即有RN 100。
本例中,第1名的百分等级为2015100=⨯,第2名的百分等级为4025100=⨯,……,第5名的百分等级为10055100=⨯。
第三节 相对差异量表作为差异量数重要指标的标准差,在进行差异程度比较时的最大缺陷就是受测量的单位的限制。
典型的事例是一组物体重量的标准差为8克,长度的标准差是8厘米,虽然两个数值相等,却无法反映这些物体的重量和长度谁的差异大一些或小一些。
在这种情况下,我们需要一种具有共同单位的相对差异量数来表达。
一、相对差异量的定义与公式相对差异量数是指差异量数与集中量数的百分比,又称作差异系数(Coefficient of Variation ),用符号CV 表示。
各种差异量,都可以用此公式求其相对差异系数,如平均差差异系数等。
其中,最常用的是标准差系数,它是标准差与平均数的百分比值,用符号S CV 表示,其公式为%100⨯=X SCV S二、标准差系数的应用标准差系数不仅可以用于比较单位不同数据的差异程度,而且还可以用于比较单位相同平均数相差较大数据的差异程度等。
标准差系数在教育与心理研究中的应用主要有以下三个方面。
1. 1. 比较测量单位不同事物的差异程度例5-:某幼儿园大班儿童的平均体重为22公斤,标准差为3.7;平均身高为108厘米,标准差6.2厘米。
试问该班幼儿身高和体重哪方面的差异程度大一些?%82.16%100227.3=⨯=身高S CV%37.5%1001088.5=⨯=体重S CV结果表明,该班幼儿身高方面的差异程度远远大于体重,就是说该班幼儿在体重方面的分布比较均匀或整齐,在身高方面的分布则不太均匀或整齐,即幼儿高矮差距较大。
2.比较测量单位相同,均数相差悬殊数据的差异程度正如第四章例4-1所述,当测量单位相同时,比较多列数据差异程度的大小前提是其平均数相等或相近,若平均数相关较大则无法直接比较,这是因为标准差大小受平均数大小的影响。
例5-:初一甲、乙两班的学生在一次数学测验后,算得甲班平均成绩92分,标准差8.95;乙班平均成绩71分,标准差7.40分。
试问两个班谁的数学成绩更整齐一些?%73.9%1009295.8=⨯=甲S CV%42.10%1007140.7=⨯=乙S CV结果表明,甲班数学成绩的差异程度小于乙班,其成绩比乙班整齐一些。
若从直接标准差来看,似乎甲班的差异程度大于乙班。
之所以两种分析结果不同,是因为两班的平均成绩差距太大,有21分之差。
标准差系数是由标准差和平均数构成的一种比数,因此,它既受标准差的影响,又受平均数的影响。
在用标准差系数说明事物的差异程度时,除了列出标准差系数的数值外,还必须同时列举其均数和标准差。
3.判断班内学习分化的情况在教育教学中,防止出现差生或学习困难的学生,使所有学生得到充分发展,提高教学质量是教育者所追求终极目标。
在班级管理中,教师或管理者对学生学习的分化主要是通过判断学生的两极端分数或通过简单的平均数来进行的,这种方式难以准确、全面地判断一个班内学习分化的程度,尤其是各科学习分化的情况,差异系数则可解决这一问题。
用差异系数来判断学习分化程度是把实践经验和理论分析结合起来,确定相应的判断标准。
这种标准的确定从两方面进行,一是规定无分化现象的指标,二是规定有分化现象的指标,两种指标的中间状态亦可看作一种指标,从而形成一评价学习分化的三种指标。
CV≤9%。
因为根据经验,一般认为学生成绩在60~100之间是合格的,一是无分化现象的指标,即S亦可视为无分化现象,而其平均分则为80,设均数上下各有3个标准差,即60~80之间有3个标准差,80~100之间有3标准差,再加上均数本身,80~100之间共有7个标准差,第四节SPSS实验——标准分数例题:10名学生的成绩分别为80,90,78,64,88,92,83,75,90,86。