概率论与数理统计课件第一章

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概率论与数理统计-绪论、第一章ppt课件

A B C
A B C A B C A B C AB C A BC A B C
B C A C A B
ABC
概率论与数理 A 6 “三人均未命中目标” : 统计课件
ABC
小
• 本节主要讲授： 1.随机现象； 2.随机试验和样本空间； 3.随机事件的概念；
结
成功在于专注并不懈努力
第一章随机事件与概率
成功在于专注并不懈努力
• §1.1
随机事件
• §1.2
• §1.3 • §1.4
概率论与数理统计课件
概率
条件概率事件的独立性
§1.1 随机事件
成功在于专注并不懈努力
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。
课程目标
成功在于专注并不懈努力
通过自学考试——以教材为基础，以考试大纲为中心，达到考试要求，通过自学考试。实际简单应用——在现实生活中简单应用概率论与数理统计知识，学以致用，甚至研究学术问题。
概率论与数理统计课件
目
录
成功在于专注并不懈努力
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)
解
(1) ABC
(4) A B C
——
(2) ABC
(3) ABC
概率论与数理统计课件
( 5 ) A B CA B CA B C
成功在于专注并不懈努力
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.

《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

概率论与数理统计第一章(浙大第四版)ppt课件

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例：
概率论
一枚硬币抛一次
记录一城市一日中发生交通事故次数
记录一批产品的寿命x
记录某地一昼夜最高温度x，最低温度y
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概率论
S={正面，反面}； S={0,1,2,…}； S={ x|a≤x≤b }
S={(x,y)|T0≤y≤x≤T1}；
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n—总试验次数。称 fn ( A) 为A
在这n次试验中发生的频率。
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例：
概率论
中国男子国家足球队，“冲出亚洲”
共进行了n次，其中成功了一次，在
这n次试验中“冲出亚洲”这事件发
生的频率为 1 n；
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概率论
某人一共听了16次“概率统计”课，其中有12次迟到，记A={听课迟到}，则
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33
(二) 概率
概率论
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。 P( A) 0
2。 P(S ) 1
3。 A1, A2,...,Ak ,...,Ai Aj （i j）,

P( Ai ) P( Ai )
（1）从袋中随机摸一球，记A={ 摸到红球 }，求P(A)．
（2）从袋中不放回摸两球，记B={恰是一红一黄}，求P(B)．
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概率论
解：(1)
S={1,2, ,8},A={1,2,3}

P

A

3 8
(2)P(B)

C31C51

概率论第一章PPT课件

2021/3/24
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费尔马的解法
费尔马注意到，如果继续赌下去，最多只要再赌4轮便可决出胜负，如果用“甲”表示甲方胜，用“乙”表示乙方胜，那么最后4轮的结果，不外乎以下16种排列。
甲甲甲甲甲甲甲乙甲甲乙甲甲乙甲甲乙甲甲甲乙甲甲乙
甲甲乙乙甲乙甲乙甲乙乙甲乙乙甲甲乙甲乙甲
甲乙乙乙乙甲乙乙乙乙甲乙乙乙乙甲乙乙乙乙
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直到1654年，一位经验丰富的法国赌徒默勒以自己的亲身经历向帕斯卡请教“赌金分配问题“，求助其对这种现象作出解释，引起了这位法国天才数学家的兴趣，帕斯卡接受了这些问题，但他没有立即去解决它，而是把它交给另一位法国数学家费尔马。之后，他们频频通信，互相交流，围绕着赌博中的数学问题开始了深入细致的研究。这些问题后来被来到巴黎的荷兰科学家惠更斯获悉，回荷兰后，他也开始就这方面展开研究。
若每次试验中，事件A与事件B不能同时发生，即A∩B= 。则称事件A与事件B互斥或互不相容。
有时，我们也称满足以上三个特点的试验为随机试验。
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§1.1.2 样本空间随机事件
一、样本空间
随机试验E的所有可能的结果组成的集合称为E的样本空间，记为Ω。Ω的每个元素，即Ω的每一个可能的结果，称为E的一个样本点或基本事件。
指的是基本结果
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样本点
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特征：条件不能完全决定结果。
确定性现象与随机现象的共同特点是事物本身的含义确定。随机现象与模糊现象的共同特点是不确定性，随机现象的不确定性是指试验的结果不确定，而模糊现象的不确定性有两层含义，一是指事物本身的定义不确定，二是结果不确定。

概率论与数理统计教程第一章精品PPT课件

A1,A2, ,An 的交，记作 A i i1
4.互不相容（互斥）事件 AB
5.事件的和（并） AB
A1,A2, ,An 的并，记作
n
A i.
i 1
6.对立事件(互逆事件)
若AB ,且AB ,
则B为A的对立事件，记A为。
7.差事件 AB A B AAB
事件的运算(Operation of Events)
样本点简记为： wi ={直到第i次才击中目标}, i = 1,2,…。
则样本空间可记为 Ω={w1，w2，…} 。
随机事件(Random Events)
在随机试验中可能的结果称为随机事件，简称事件. 如在掷色子试验中，观察掷出的点数 .
“掷出1点”
"掷出奇数点"
事件就是由样本点组成的某个集合.
（1）事件“A与B发生，C不发生”可表示成
ABC
（2）事件“A，B，C中至少有一个发生”可表示成
ABC
（3）事件“A，B，C中恰好有一个发生”可表示成
A B C A B C A B C
A={w2，w4，w6，w8 , w10}
85 1946 7 2 3 10
B~"取出的球号大于8" B={w9，w10} C~"取出的球号大于10" D~"取出的球号不大于10"
事件间的关系 (Relation of Events)
1.事件的包含 AB
2.事件的相等 AB
3.事件的积（交） AB
n
机事件吗？
两个特殊的事件：
然
即在试验中必定发生的事件，记为Ω ;
可
即在一次试验中不可能发生的事件，记为φ 。

概率论与数理统计课件_第一章

§4 等可能概型（古典概型）定义：若试验E满足：S中样本点有限(有限性)出现每一样本点的概率相等(等可能性)排列与组合•加法原理：一件事分为m个方式，第i种办法有种方式，则完成该事件的方法总数为•乘法原理：一件事分为m个步骤，第i种办法有种步骤，则完成该事件的方法总数为•排列公式：全排列：•组合公式：•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：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：例3：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：•例4: (抽签问题)一袋中有a个红球，b个白球，记a＋b＝n．设每次摸到各球的概率相等，每次从袋中摸一球，不放回地摸n次。

设 { 第k次摸到红球 }，k＝1,2,¡,n．求解1：解2：解3：将第k次摸到的球号作为一样本点：解4：§5 条件概率•例：有一批产品，其合格率为90%，合格品中有95%为优质品，从中任取一件，•记A={取到一件合格品}， B={取到一件优质品}。

例如：•例：某厂生产的产品能直接出厂的概率为70%，余下的30%的产品要调试后再定，已知调试后有80%的产品可以出厂，20%的产品要报废。

求该厂产品的报废率。

解：•例：某行业进行专业劳动技能考核，一个月安排一次，每人最多参加3次；某人第一次参加能通过的概率为60%；如果第一次未通过就去参加第二次，这时能通过的概率为80%；如果第二次再未通过，则去参加第三次，此时能通过的概率为90%。

概率论与数理统计课件第1章

第1章随机事件与概率概率论与数理统计是研究随机现象规律性的学科.概率论侧重于对随机现象出现的可能性大小做出数量上的描述，形成一整套数学理论和方法；数理统计是以概率论为基础研究收集数据、分析数据并据以对所研究的问题作出一定结论的科学和艺术.概率论与数理统计是既有理论基础又有应用潜力的学科，其理论与方法已广泛应用于林业、农业、工程、社会学、经济学等领域中，还在不断向新兴学科渗透并相互促进发展.§1.1 随机现象及其统计规律性客观世界的各种现象大体可分为两类：一类称为决定性现象，即在一定的条件下，只出现一个结果.例如，在标准大气压下，水升温至100摄氏度时沸腾；每天清晨，太阳总从东方升起；向空中抛一物体必然下落等.另一类称为非决定性现象，即在一定的条件下，并不总是出现相同结果，在概率论中称为随机现象. 比如，播种一粒银杏种子，可能发芽可能不发芽；掷一颗骰子，可能出现1至6点等.该类现象有以下两个特点：①结果不止一个；②人们事先不能确定出现的结果.随机现象是概率论与数理统计的研究对象.1.1.1 随机试验对随机现象进行的试验和观察称为随机试验.例1．1随机现象的例子（1）播种一粒银杏种子，观察银杏种子发芽；（2）掷一颗骰子，观察出现的点数；（3）单位时间内，某手机被呼叫的次数；（4）某种型号冰箱的使用寿命；（5）测量课本的长度，观测其误差.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，将满足下述条件的试验称为随机试验：（1）试验在相同条件下是可以重复进行的；（2）试验的结果不至一个，但全部可能结果事先是知道的；（3）每一次试验都会出现上述全部可能结果中的某一个结果，至于是哪一个结果则事先无法预知.1.1.2随机现象的统计规律性对一个随机试验来说，每次试验结果具有不确定性，规律性不强，但大量重复性试验的结果就存在一定的规律性.例如，若抛掷一枚均匀硬币，一次抛掷，出现正面还是出现反面很难确定，但重复大量次抛掷，出现正面次数占抛掷总次数的1/2. 历史上有许多科学家做过抛掷硬币的试验. 抛掷均匀硬币，其结果见表1—1.表1—1 历史上抛掷硬币试验可以看出,试验中出现正面次数与抛硬币次数的比值,当试验次数较小时,随机波动较大；当试验次数较大时,随机波动较小. 随着试验次数的增大, 出现正面次数与抛硬币次数的比值逐渐稳定于固定值0.5，出现很强的规律性.随机现象在大量次试验中所呈现出的规律性，称为随机现象的统计规律性.由于概率论和数理统计所研究的试验都是随机试验，所以随机试验简称为试验.§1.2 随机事件及其关系1.2.1样本空间与随机事件1. 样本空间随机现象一切可能的基本结果组成的集合称为样本空间，用}{ω=Ω表示，其中ω表示基本结果，又称为样本点.例1.2 给出例1.1中随机现象的样本空间：(1) 播种一粒银杏种子的样本空间：},{211ωω=Ω，其中1ω表示银杏种子发芽，2ω表示银杏种子不发芽.(2) 掷一颗骰子的样本空间：},,,{6212ωωω =Ω，其中i ω表示出现i 点，6,,2,1 =i .也可更直接地记此样本空间为：}6,,2,1{2 =Ω.(3) 单位时间内某手机被呼叫的次数的样本空间：},2,1,0{3 =Ω.(4)某种型号冰箱使用寿命的样本空间：}0{4≥=Ωt t .(5) 测量课本的长度，测量误差的样本空间：}{5+∞<<∞-=Ωx x .2. 随机事件随机现象的某些样本点组成的集合称为随机事件，简称事件，一般用大写字母,,,A B C 表示.例如，掷一颗骰子，=A “出现奇数点”是一个事件，即}5,3,1{=A .关于事件的定义，有以下几个说明.（1）任一事件A 是样本空间Ω的子集.在概率论中我们可用维恩（Venn ）图表示（见图1—1）.（2）当A 中某个样本点出现了，就说事件A 发生了.（3）事件既可以用语言描述，也可以用集合表示.（4）由样本空间Ω中的单个元素组成的子集称为基本事件.样本空间的最大子集，即其本身称为必然事件，记作Ω.样本空间的子集之一，空集称为不可能事件，记作φ.例1.3 掷一颗骰子的样本空间为：}6,,2,1{ =Ω.事件=A “出现2点”，即}2{=A ，它是一个基本事件.事件=B “出现的点数不超过6”，即Ω==}6,5,4,3,2,1{B ，它就是必然事件.事件=C “出现的点数小于1”，即φ=C ，它就是不可能事件.1.2.2 事件的关系及运算假设以下讨论是在同一个样本空间Ω中进行的.1.事件间的关系图1—11）包含关系如果A 中的样本点都是B 中的样本点，则称A 包含于B （见图1—2），或称B 包含A ，也称A 为B 的子事件，记为B A ⊂或A B ⊃.用概率论语言描述为：事件A 发生必然导致事件B 发生.例如，冰箱的使用寿命T 超过30000h ，记为事件}30000{>=T A ，使用寿命T 超过35000h ，记为事件}35000{>=T B ，则B A ⊃.对任一事件A ，必有Ω⊂⊂A φ.2）相等关系如果事件A 与事件B 满足：A 中的样本点都是B 中的样本点，同时B 中的样本点又都是A 中的样本点，即B A ⊂且A B ⊂，则称事件A 与事件B 相等，记为B A =.例如，抛掷两颗骰子，记事件A =“两颗骰子的点数之和为奇数”，事件B =“两颗骰子的点数为一奇一偶”，显然，B A =.3）互不相容关系如果A 与B 没有相同的样本点（见图1—3），则称A 与B 互不相容.用概率论语言描述为：事件A 与事件B 不能同时发生.例如，掷一颗骰子，事件=A “出现偶数点”，B =“出现奇数点”，显然A 与B 互不相容.例1.4 掷一颗骰子的样本空间为：}6,,2,1{ =Ω.图1—3图1—2事件=A “出现2点”，即}2{=A ,=B “出现偶数点”，即}6,4,2{=B ，显然B A ⊂;=C “出现非奇数点”，即}6,4,2{=C ，显然C B =;=D “出现奇数点”，即}5,3,1{=C ，显然C ，，与B A D 都互不相容.2.事件间的运算事件的运算与集合的运算类似，有和、积、差等运算.（1）事件A 与B 的和，记为B A .其含义为“由事件A 与B 中所有样本点组成的新事件”（见图1—4）.用概率论语言描述为：事件A 与B 中至少有一个发生.事件的和运算可推广至有限个或可列个的情形： n i i A 1=或∞=1i i A . （2）事件A 与B 的积，记为B A 或简记为AB .其含义为“由事件A 与B 中公共的样本点组成的新事件”（见图1—5） .用概率论语言描述为：事件A 与B同时发生.事件的积运算可推广至有限个或可列个的情形： n i i A 1=或 ∞=1i i A .（3）事件A 与B 的差，记为B A -.其含义为“由事件A 中而不在B 中的样本点组成的新事件”（见图1—6）.用概率论语言描述为：事件A 发生而B 不发生.图1—4图1—5（4）对立事件事件A 的对立事件，记为A ，即“由在Ω中而不在A 中的样本点组成的新事件”（见图1—7）. 用概率论语言描述：A 不发生，即A A -Ω=.注意（1）A A =，φ=Ω，Ω=φ.（2）A 与B 为对立事件的充分必要条件是φ=B A ，且Ω=B A . 例1.5 掷一颗骰子的样本空间为}6,,2,1{ =Ω.设}4,2,1{=A ， }5,4,1{=B . 则=B A }5,4,2,1{；}4,1{=B A ；}2{=-B A ；}6,5,3{=A .例1.6 设C B A ,,是某个随机现象的三个事件，则(1) “A 发生，C B ,都不发生”的事件可表示为：C B A C B A --=；(2) “B A ,都发生，C 不发生”的事件可表示为：C AB C AB -=；(3) “C B A ,,都发生”的事件可表示为：ABC ；(4) “C B A ,,中至少有一个出现”的事件可表示为：C B A C B A = .图1—6（1）图1—6（2）图1—73.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BC AC C B A =)(,)()()(C B C A C B A =.（4）对偶律(德莫根公式)B A B A = ，B A AB =. 对偶律可推广至有限个及可列个的情形： n i i n i i A A 11===， ni i n i i A A 11===， ∞=∞==11i i i i A A ， ∞=∞==11i i i i A A .§1.3 事件的概率及其性质1.2.1 概率的定义1.概率的频率定义定义1.1 设在n 次随机试验中，事件A 出现的次数为)(A n ，这里的)(A n 也称为事件A 出现的频数.称事件A 出现的频数与随机试验总数之比，即nA n A f n )()(= 为事件A 出现的频率.容易验证频率满足：(1)非负性 0)(≥A f n ；(2)规范性 1)(=Ωn f ；(3)有限可加性若m A A A ,21 ，，，两两互不相容，则)()(11i mi n m i i n A f A f ∑=== .随机现象的统计规律性表明：随着试验重复次数n 的增加，事件A 出现的频率)(A f n 会稳定在某一常数p 附近，即频率的稳定值，这个频率的稳定值就是事件A 发生的概率，因此我们可以用事件A 频率来定义事件A 的概率，即)()(A f A P n ≈（n 足够大）.下面用例子进一步说明频率的稳定性.例1．7 考虑某树种发芽率试验. 从一大批树种中随机抽取7批树种做发芽试验,其结果见表1—2.表1—2 树种发芽试验的频率表可以看出，树种发芽的频率也具有随机波动性.当树种粒数较小时,随机波动较大；当树种粒数较大时,随机波动较小.最后,随着树种粒数的增大,发芽率逐渐稳定于固定值0.9. 用概率频率的定义可以描述为：该树种发芽的概率为0.9.2.概率的古典定义古典概型满足：（1）样本空间Ω中只有有限个样本点，即},,,{21n ωωω =Ω；（2）每个样本点发生可能性相等，即nP P P n 1)()()(21====ωωω ，若事件A 含有k 个样本点，则事件A 的概率为nk A A P =Ω=中所有样本点的个数所含样本点的个数事件)(. 例1．8 掷两枚硬币，记事件=A “一个正面朝上，一个反面朝上”， =B “两个正面朝上”， =C “至少一个正面朝上”，求)(A P ，)(B P ，)(C P .解此试验的样本空间为=Ω{（正，正），（正，反），（反，正），（反，反）}，即样本空间为Ω有4个样本点.由于=A {（正，反），（反，正）}，即A 含有2个样本点，所以21)(=A P ；由于=B {（正，正）}，即B 含有1个样本点，所以41)(=B P ；由于=C {（正，正），（正，反），（反，正）}，即C 含有3个样本点，所以43)(=C P .例1．9 设有两种树苗栽成一排，每种树苗都是4棵，为了美观，树苗必须交叉排列栽植，求其栽植概率.解利用排列组合知识，有351!8!4!412=⋅⋅=A P .例1．10 今年有12名同学进行暑期社会实践，其中有3名同学是女生，现将它们随机地平均分配到三个小组中去，问： ⑴每个小组都分配到一名女同学的概率是多少？ ⑵3名女同学分配在同一小组的概率是多少？解 12同学平均分配到三个小组中的分法总数为 !4!4!4!124448412=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛.⑴ 每个小组分配到一名女同学的分法有!3. 对应每种分法，其余9名同学平均分配到三个小组的分法共有!3!3!3!9333639=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛，故所求的概率为 5516!4!4!4!12!3!3!3!9!31==P . ⑵ 将3名女同学分配在同一小组的分法有3种，对应每种分法，其余9名同学的分法共有!4!4!1!9444819=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛，故所求的概率是 553!4!4!4!12!4!4!1!932=⋅=P . 例1．11 设袋中有白球a 只，黑球b 只.每次从中任取一只，取后放回袋中，共取n 次，试求=k A “n 次取球中有k 次取到白球”的概率.解利用排列组合知识，有kn k k b a b b a a k n A P -++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=)()()(，n k ,,1,0 =.若记p ba a=+，则 kn k k p p k n A P --⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=)1()(，n k ,,1,0 =.例1．12 设有n 个球，每个球都等可能地被放到N 个不同盒子中的任一个，每个盒子所放球数不限.试求（1）指定的)(N n n ≤个盒子中各有一球的概率1p ；（2）恰好有)(N n n ≤个盒子中各有一球的概率2p . 解利用排列组合知识，有（1） nN n p !1=；（2） )!(!!2n N N N N n n N p nn -=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=. 例1．13 n 个人生日全不相同的概率是n p 多少？解把n 个人看成是n 球，将一年365天看成是N =365个盒子，则“n 个人生日全不相同”就相当于“恰好有)(N n n ≤个盒子中各有一球”，所以n 个人生日全不相同的概率为365!365(365)!n np n =-. 当60n =时，10.9922n p -=，表明在60个人的群体中至少有两个人生日相同的概率超过99%.3.概率的几何定义几何概型满足：（1）样本空间Ω充满某个区域，其度量（长度、面积或体积等）大小可用ΩS 表示；（2）任意一点落在度量相同的子区域内是等可能的，与子区域的形状及子区域在Ω中位置无关，若事件 A 为Ω中的某个子区域（见图1—8），图 ? 1 — 8其度量大小可用A S 表示，则事件A 的概率为Ω=S S A P A)(. 例1.14 甲、乙两人约定上午8点到9点之间在茶馆会面，并约定先到者应等候另一人20分钟，过时即可离去.求两人会面的概率.解以x 和y 分别表示甲、乙两人到达约会地点的时间，则两人能够会面的充要条件为20≤-y x . 在平面上建立直角坐标系，如图1—9，则95604060222=-==ΩS S P A .4.概率的公理化定义定义1.2 设Ω为一个样本空间，对Ω中的任一随机事件A ，定义一个实数值)(A P 满足：(1)非负性 0)(≥A P ； (2)规范性 1)(=ΩP ；(3)可列可加性若，，21A A ，两两互不相容，有 ∑∞=∞==11)(i i i i A P A P ）（，则称)(A P 为事件A 的概率.由概率的公理化定义知，概率是事件（集合）的映射，当这个映射能满足上述公理的三条，就被称为概率.1.3.2 概率的性质性质1 0)(=φP._ 图 1 — 9_x因为1)(=ΩP ，则0)(1)(=Ω-=P P φ.性质2 （有限可加性）若有限个事件n A A A ,21 ，，互不相容，则 ∑===ni i n i i A P A P 11)(）（ . 性质3 对任一事件A 有 )(1)(A P A P -=.例1.15 设袋中有5只白球，7只黑球.从中任取3只，求至少取到1只白球的概率.解记=A “取出的3只中至少有1只白球”，则A 包括三种情况：取到白球1只黑球2只，或取到白球2只黑球1只，或取到白球3只黑球0只, 如此计算较为复杂.而A 只包括一种情况，即“取到的3只全是黑球”，从而159.044731237)(==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫⎝⎛=A P ，所以841.04437)(1)(==-=A P A P . 性质4 若B A ⊃,则)()()(B P A P B A P -=-.证明因为B A ⊃，所以)(B A B A -= ,且B A -与B 互不相容，则 )()()(B A P B P A P -+=, 即)()()(B P A P B A P -=-.推论（单调性）若B A ⊃,则)()(B P A P ≥.性质5 对任意两个事件B A ,,有)()()(AB P A P B A P -=-. 例16 从1，2，…，100中任取一数，求它能被2整除但不能被3整除的概率.解记=A “取到的数能被2整除”，=B “取到的数能被3整除”，AB =“取到的数能被2和3整除”，则 “能被2整除但不能被3整除”的事件可表示为B A -.由性质5，有)()()(AB P A P B A P -=-50171001610050=-=. 性质6（加法公式）对任意两个事件B A ,,有)()()()(AB P B P A P B A P -+= .对任意n 个事件n A A A ,21 ，，，有 ∑∑∑≤<<≤≤<≤==+-=nk j i kjinj i jini i n i i A A A P A A P A P A P 1111)()()()()()1(211n n A A A P --++. 推论（半可加性）对任意两个事件B A ,,有)()()(B P A P B A P +≤ . 例17 从1~1000中随机取一整数，问取到的整数能被4或6整除的概率是多少？解设A 为“取到的整数能被4整除”，B 为“取到的整数能被6整除”，则所求概率为)()()()(AB P B P A P B A P -+= 由于25041000=，16761000166<<，8412100083<<，则 1000250)(=A P ，1000166)(=B P ，100083)(=AB P ，所以 )()()()(AB P B P A P B A P -+=100033310008310001661000250=-+=.例18已知41)()()(===C P B P A P ，12/1)()(==BC P AB P ,0)(=AC P .则C B A ,,中至少有一个发生概率是多少？C B A ,,都不发生概率是多少？解因为0)(=AC P ，AC ABC ⊂,所以由概率的单调性知0)(=ABC P .再由加法公式，得C B A ,,中至少有一个发生概率为)()()()()()()()(ABC P AC P BC P AB P C P B P A P C B A P +---++=12712243=-=. C B A ,,都不发生概率是)(1)(C B A P C B A P -==125. 1.4 条件概率和乘法公式在实际问题中，除了要考虑某事件A 的概率外，有时还需要考虑在“事件B 已经发生”的条件下，某事件A 发生的概率.一般情况下，前后两者的概率不同.为了有所区别，常称后者的概率为条件概率，记为)(B A P 或)(A P B ,读作“在事件B 发生的条件下，事件A 发生的条件概率”.1.4.1 条件概率例1．19 从标有号为1，2，3，4，5，6的6个同型同质的球中等可能地任取一球，事件A =“取得标号为4”，事件B =“取得标号为偶数”，求“在取得标号为偶数条件下，取得标号为4”的概率.解由于6个球中有3个标号为偶数，按古典概型计算，得31)(=B A P ，而61)(=A P ，由此可见)()(A P B A P ≠.还可以得到“很巧合”的结论，可以计算得61)(=AB P ，21)(=B P ，从而，)()(21/6131)(B P AB P B A P ===. 受此启发，可以给出条件概率的定义.定义1.3 设B A ,是两个随机事件，且0)(>A P ,称 )()()(A P AB P A B P =为在事件A 发生条件下事件B 发生的条件概率.不难验证，条件概率)(A P ⋅满足概率定义中的三条公理，即（1）非负性对于任一事件B ，有0)(≥A B P ；（2）规范性 1)(=ΩA P ；（3）可列可加性若，，21B B ，两两互不相容，则∑∞=∞==11)(i i i i A B P A B P ）（ .因为条件概率符合上述三则公理，所以关于概率的一些重要结果都适用于条件概率.例如，)(1)(A B P A B P -=；对于任意事件21,B B ,有)()()()(212121A B B P A B P A B P A B B P -+= .例1．20 某种动物出生后活到20岁的概率为0.8，活到30岁的概率为0.72，求现年为20岁的这种动物活到30岁的概率.解记A =“动物出生后活到20岁”，B =“动物出生后活到30岁”，则)(A P =0.7，)()(AB P B P ==0.72，由条件概率计算公式，得9.08.072.0)()()()()(====A PB P A P AB P A B P . 例1．21 掷两颗骰子，已知有一个出现6点，求点数之和不小于9的概率.解方法一该试验的样本空间为)}6,6(,),2,6(),1,6(,),6,1(,),2,1(),1,1{( =Ω 共36个样本点.记=A “至少有一个6点”，则)}6,6(),5,6(),6,5(),,4,6(),6,4(),3,6(),6,3(),2,6(),6,2(),1,6(),6,1{(=A ,含有11个样本点；记=B “点数之和不小于9”，则)}6,6(),5,6(),6,5(),5,5(),4,6(),6,4(),4,5(),5,4(),3,6(),6,3{(=B ,含有10个样本点. 而)}6,6(),5,6(),6,5(),4,6(),6,4(),3,6(),6,3{(=AB ，含有7个样本点.由条件概率计算公式，得1173611367)()()(===A P AB P A B P . 方法二可先将样本空间缩小为)}6,6(),5,6(),6,5(),,4,6(),6,4(),3,6(),6,3(),2,6(),6,2(),1,6(),6,1{(=ΩA ，共有11个样本点.样本空间A Ω中，事件A B )}6,6(),5,6(),6,5(),4,6(),6,4(),3,6(),6,3{(=，含有7个样本点，直接计算得117)(=A B P .1.4.2 乘法公式（1）若0)(>A P ，则)()()(A B P A 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1.22 某单位100人进行年欢游戏活动，共有1号,2号,…,100号共100支签, 其中有10支中奖签，依次轮流进行抽签，求恰好第三人抽中奖签的概率.解记=i A “第i 人抽中奖签”，100,,2,1 =i .则所求概率为)()()()(213121321A A A P A A P A P A A A P ==083.09810998910090≈⨯⨯. 1.5 全概率公式和贝叶斯公式1.5.1 全概率公式设n B B B ,,,21 是样本空间Ω的事件，满足：（1）n B B B ,,,21 互不相容；（2） ni i B 2=Ω=；（3）n i B P i ,,2,1,0)( =>则称n B B B ,,,21 是样本空间Ω的一个完备事件组.如果n B B B ,,,21 是样本空间Ω的一个完备事件组，则对样本空间Ω的任一事件A ，有)()()(1i ni i B A P B P A P ∑==.这就是全概率公式. 证明因为)()(11ni i n i i AB B A A A ====Ω=，且n AB AB AB ,,,21 互不相容，则由可加性可得)())(()(11i ni ni i AB P AB P A P ∑==== ,再将)()()(i i i B A P B P AB P =，n i ,,2,1 =，代入式(1.21)即得)()()(1i ni i B A P B P A P ∑==.关于全概率公式的几点说明：（1）全概率公式的最简单的形式，若1)(0<<B P ，则)()()()()(B A P B P B A P B P A P +=；（2）条件n B B B ,,,21 为样本空间Ω的一个完备事件组，可改成n B B B ,,,21 互不相容，且 ni i A B 2=⊃，)()()(1i ni i B A P B P A P ∑==仍成立.1.5.2 贝叶斯公式设n B B B ,,,21 是样本空间Ω的一个完备事件组，如果0)(>A P ，则)()()()()(1jnj ji i i B A P B P B A P B P A B P ∑==，n i ,,2,1 =.例1.23 设某县有A 、B 、C 、D 、E 共5个片区种植杨树，各个片区种植面积分别占总面积的15%，20%，25%，30%，10%，各个片区杨树中“79杨”的百分比分别为80%，70%，60%，75%，90%，如从该县杨树中任抽取一颗，求：（1）任取一颗为“79杨”的概率；（2）若取到的是“79杨”，求它依次是A 、E 片区种植的概率. 解记事件Y =“取到“79杨””.（1）由全概率公式，有)()()()()()()()()()()(E Y p E p D Y p D p YC p C p B Y P B p A Y p A p Y p ++++= =90.010.075.030.060.025.070.020.080.015.0⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=0.725.（2）由贝叶斯公式，有()2912725.080.015.0)()()(=⨯==Y p A Y p A p Y A p ， ()14518725.090.010.0)()()(=⨯==Y p E Y p E p Y E p .1.6 事件的独立性与伯努利概型1.6.1事件的独立性1.两个事件的独立性两个事件之间的独立性是指：一个事件的发生不影响另一个事件的发生.例如，在掷两枚硬币的试验中，记事件=A “第一枚硬币出现正面”，记事件=B “第二枚硬币出现正面”.显然A 与B 的发生是相互不影响的.从概率的角度看，如果事件B 的发生不影响事件A 的发生，即)()(A P B A P =，由此又可推出)()(B P A B P =，即事件A 的发生也不影响事件B 的发生.可见独立性是相互的，它们等价于)()()(B P A P AB P =.另外，对于0)(=B P ，或0)(=A P ，式(1.24)仍然成立.由此，我们给出两个事件相互独立的定义.定义1.4 如果)()()(B P A P AB P =成立，则称事件A 与B 相互独立，简称A 与B 独立.否则称A 与B 不独立或相依.性质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.证明这里只证事件A 与B 独立，其余类似.因为B A AB A =从而)()()(B A P AB P A P +=由此得 )()()](1)[()()()()()()(B P A P B P A P B P A P A P AB P A P B A P =-=-=-=所以事件A 与B 独立.2.多个事件的相互独立性定义1.5 设C B A ,,是3个事件，如果有⎪⎩⎪⎨⎧===)()()()()()()()()(C P A P AC P C P B P BC P B P A P AB P ，则称C B A ,,两两独立.若还有)()()()(C P B P A P ABC P =，则称C B A ,,相互独立.进一步地，给出3个以上事件的相互独立性.定义1.6 设有个n 事件n A A A ,,,21 ，若)(21k i i i A A A P )()()(21k i i i A P A P A P = )1(n i k ≤≤成立，则称n 事件n A A A ,,,21 相互独立.性质2 n 个相互独立的事件中，任意一部分与另一部分独立.性质3 将n 个相互独立的事件中的任一部分换为对立事件，所得的诸事件仍为相互独立的.例1.24 设三事件C B A ,,相互独立，试证B A -与C 相互独立. 证明因为)()()()())(())((C P B P A P C B A P C B A P C B A P ===-)()()()(C P B A P C P B A P -==.可以推得：B A 与C 独立；AB 与C 独立.例1.25 甲、乙两射手彼此独立地向同一目标射击，甲射中目标的概率为0.8，乙射中目标的概率为0.9，求目标被击中的概率.解记=A “甲射中目标”，=B “乙射中目标”，则“目标被击中”B A =，故)()()()()(B P A P B P A P B A P -+==98.09.08.09.08.0=⨯-+.1.6.2 伯努利概型将随机试验E 重复进行n 次，各次试验的结果互不影响，即每次试验结果出现的概率都不依赖于其它各次试验的结果，这样的试验称为n 重独立试验.特别地，若在n 重独立试验中，每次试验的结果只有两个：A 与A ，且q A P p A P ==)(,)( )1,10(=+<<q p p ，则这样的试验称为伯努利（Bernoulli ）试验或伯努利概型.对于伯努利概型，我们需要计算事件A 在n 次独立试验中恰好发生k 次的概率.性质4 在伯努利概型中，设事件A 在各次试验中发生的概率)10()(<<=p p A P ，则在n 次独立试验中恰好发生k 次的概率k n k n k n qp k P -=)()(，其中n k q p ,,2,1,0,1 ==+.证明设事件i A 表示“事件A 在第i 次试验中发生”，则有),,2,1(1)(,)(n i q p A P p A P i i ==-==　.因为各次试验是相互独立的，所以事件n A A A ,,,21 是相互独立的.由此可见，n 次独立试验中事件A 在指定的k 次（如在前面k 次）试验中发生而在其余k n -次试验中不发生的概率)()()()()(1111n k k n k k A P A P A P A P A A A A P ++=k n k k n n q p q q p p --=⋅=个个)( 由于事件A 在n 次独立试验中恰好发生k 次共有⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛k n 种不同的方式，每一种方式对应一个事件，易知这⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛k n 个事件是互不相容的，所以根据概率的可加性得k n k n q p k n k P -⎪⎪⎭⎫⎝⎛=)( ，n k ,,2,1,0 =. 由于上式右端正好是二项式n q p )(+的展开式中的第1+k 项，所以通常把这个公式称为二项概率公式.例1．26 某种植物移栽成活率为0.8，现移栽10颗，求有8颗成活的概率。

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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。

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事件独立的例题：
P ( A 1 ) 1 / 5 , P ( A 2 ) 1 / 3 , P ( A 3 ) 1 / 4
P (A 1 A 2 A 3) 1P (A 1 A 2 A n)
3
1
1P(A1A2A3)
1P (A 1)P (A 2)P (A 3)
=1-[1-P(A1)][1-P(A2)][1-P(A3)]
❖练习某人从外地赶来参与紧急会议，他乘火车、轮船、汽车、飞机来的概率分别是0.3、0.2、0.1、0.4，假设他乘飞机来就不会迟到；而乘火车、轮船或汽车来迟到的概率分别为1/4、1/3、 1/12。
❖〔1〕求他迟到的概率；
❖〔2〕假设他迟到了，试推断他是怎样来的，说说他的理由。
❖例4 据以往的临床记录，某种诊断糖尿病的实验具有以下的效果：假设一被诊断者患有糖尿病那么实验结果呈阳性的概率为0.90；假设一被诊断者未患糖尿病，那么实验结果呈阳性的概率为0.06。又知受实验的人群患糖尿病的概率为0.03。假设一被诊断者其实验结果呈阳性，求此人患糖尿病的条件概率。
这一节我们引见了
全概率公式
贝叶斯公式
它们是加法公式和乘法公式的综合运用, 同窗们可经过进一步的练习去掌握它们. 值得一提的是，后来的学者根据贝叶斯公式的思想开展了一整套统计推断方法，叫作“贝叶斯统计〞. 可见贝叶斯公式的影响.
小结
全概率公式：由因遡果贝叶斯公式：由果索因
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❖例2 甲、乙两人独立地对同一目的射击一次，其命中率分别是0.5和0.4。现知目的被命中，那么它是乙射中的概率是多少？
❖例3 设0<P(A)<1，且P(B|A)=P(B|A )，试证：A、B相互独立.

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19
定义当随机试验的样本空间是某个区域,并且任意一点落在度量 (长度, 面积, 体积) 相同的子区域是等可能的,则事件 A 的概率可定义为
P(A) m(A)
m()
(其中 m()是样本空间,m 的 (A)度是量构成事 A 件的子区域的 )这度样量借助于几量何来上合的理度规定的概率几称何为概 . 率
对偶律: A B A B;
A B AB.
证明对偶律.
.
13
例.事件 A、B、C两两互不相则容有，
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.
.
16
例1. 袋中装有4只白球和2只红球. 从袋中摸球两次,每次任取一球.有两种式: (a)放回抽样; (b)不放回抽样.
求: (1)两球颜色相同的概率; (2)两球中至少有一只白球的概率.
例2. 设一袋中有编号为1,2,…,9的球共9只, 现从中任取3 只, 试求: (1)取到1号球的概率,（事件A） (2)最小号码为5的概率.（事件B）
A-BAAB
显然: A-A=, A- =A, A-S=
s
A B
(4)AB
.
10
5.事件的互不相容(互斥):
若 AB,则A 称与 B 是互不 ,或相互容 ,即斥
A 与 B 不能同 . 时发生
B
A B
A
.
11
6. 对立事件(逆事件)：若ABS且A B，则A称与B互为逆事件

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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
华东师范大学
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.
16 March 2020
华东师范大学
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
华东师范大学
第一章随机事件与概率
3. 若 AnF ，n=1, 2, …, 则

UFA.n
n 1
16 March 2020
华东师范大学
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.
16 March 2020
华东师范大学
第一章随机事件与概率
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1.1.3 随机事件
华东师范大学
第一章随机事件与概率

概率论与数理统计ppt课件

注：P( A) 0不能 A ； P( B) 1不能 B S .
2。 A1 , A2 ,...,An , Ai Aj , i j, P( P(
n n i 1
Ai ) P( Ai )
i 1
n
证：令 Ank (k 1, 2,...), Ai Aj , i j, i, j 1, 2,....
•
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
4
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 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 假设检验正态总体均值的假设检验正态总体方差的假设检验置信区间与假设检验之间的关系样本容量的选取分布拟合检验秩和检验
A B 2 A＝B B A
B A
S
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
一枚硬币抛两次，A={第一次是正面}，B={至少有一次正面}
BA
13

事件的运算
A与B的和事件，记为 A B
8
§1 随机试验
确定性现象
自然界与社会Βιβλιοθήκη 活中的两类现象不确定性现象
确定性现象：结果确定不确定性现象：结果不确定

例：
向上抛出的物体会掉落到地上 ——确定 ——不确定明天天气状况 ——不确定买了彩票会中奖

概率论与数理统计教程第一章课件

事先无法预知,但一旦发生结果是确定的现象. 下面的现象哪些是随机现象？ A. 太阳从东方升起； B. 明天的最高温度； C. 上抛物体一定下落；
D. 新生婴儿的体重.
随机现象是不是没有规律?
否！
在一定条件下对随机现象进行大量观测会发现某种规律性.
随机现象有其偶然性的一面，也有其必然性的一面，这种必然性表现在大量重复试验或观察中呈现出的固有规律性，称为随机现象的统计规律性. 概率论正是研究随机现象统计规律性的一门学科.
已知某厂家的一批产品共100件其中有5件次品但是采购员并不知道有几件次品为慎重起见他对产品进行不放回的抽样检查如果在被他抽查的3件产品中至少有一件是次品则他拒绝购买这一批产品求采购员购买这批产品的概率
Probability Theory and Mathematical Statistics
概率论的诞生(Naissance of
8 5 1 9 4 6 7 2 3 10
古典概型实验
有限性：试验只有有限个基本事件
{1、2、 n }
等可能性：任何两个基本事件不可能同时出现，且每次实验中各可能结果出现的可能性均相同
P(1 )=P(2 )= P(n )
概率的古典定义若试验中只有n个等可能的基本事件，而某个事件A由其中 n A个基本事件组成,则 nA / n 为事件A的概率，即
数理统计学的诞生(Naissance of mathematical statistics)
数理统计学是研究收集数据、分析数据, 并对所研究的问题作出一定的结论的科学。数理统计学所考察的数据都带有随机性（偶然性）的误差。这给根据这种数据所作出的结论带来了一种不确定性，其量化要借助于概率论的概念和方法。因此概率论与数理统计可以说是孪生兄弟.

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，
则
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课件

样本均值
所有样本点的平均值
样本方差
描述样本点离散程度的量
无偏估计
样本统计量的值等于总体参数的真实值
t分布与F分布
t分布
用于描述小样本数据的分布情况，也称学生t分布
F分布
用于描述两个比例的方差之间的比例关系
04
参数估计
点估计与估计量
点估计
用样本统计量来估计未知参数的过程。
估计量
用于估计未知参数的样本统计量。
假设检验的分类单侧检验、双侧检验。来自单侧与双侧检验单侧检验
01
只关注参数的一个方向是否满足假设，如检验平均值是否大于
某个值。
双侧检验
02
关注参数的两个方向是否满足假设，如检验平均值是否在两个
值之间。
单侧与双侧检验的选择
03
根据实际问题需求和数据特征选择合适的检验方式。
显著性检验与P值
显著性检验
通过比较样本数据与理论分布，判断样本数据是否显著地偏离理论分布。
P值
观察到的数据或更极端数据出现的概率，用于判断是否拒绝或接受假设。
P值的解读
P值越小，表明数据越显著地偏离理论分布，假设越可能不成立。
第一类错误与第二类错误
1 2
第一类错误
拒绝实际上成立的假设，也称为假阳性错误。
第二类错误
接受实际上不成立的假设，也称为假阴性错误。
3
错误率控制
通过调整临界值的大小，可以控制第一类错误和第二类错误的概率，从而实现错误率控制。
通过参数估计，还可以对生产过程进行实时监控和预警，及时发现并解决生产中的问题，保证生
产的稳定性和可靠性。
假设检验在医学研究中的应用
假设检验是数理统计中的一种重要方法，在医学研究中有着