概率统计1
概率统计第1章1.4-1.5
4
4
P(B A) P( AB) P(B) 1 / 4 1 / 3
P( A) P( A) 3 / 4
§1.4 条件概率与乘法公式 1.4.1 条件概率
【例1.14】某家庭中有两个孩子, 已知其中至少有一个是男 孩, 求两个都是男孩的概率(假设男、女孩出生率相同).
解：用g代表女孩, b代表男孩 A =“该家庭中至少有一个男孩”, B =“两个都是男孩”, 注：在事件A发生条件下, 该家庭两个孩子的情况只能是 bb, bg, gb三种情况之一, 即此时样本空间缩小为
n
n
P(B) P( (BAi )) P(BAi )
i 1
i 1
§1.5 全概率公式和贝叶斯公式
1.5.1 全概率公式
【定理1.2】设试验E的样本空间为 , A1, A2, …, An为E的 一组事件, 且满足：
(1) A1, A2, …, An两两互不相容, P(Ai) > 0 i =1, 2, …, n
1.4.1 条件概率
【例1.13】定义1.6 设A与B是同一样本空间中的两个事件， 若P(A) > 0，则称 P(B A) P( AB)
P( A) 为在事件A发生下的事件B发生的条件概率．
不难验证，条件概率 满足概率定义1.5中的三条公理：
(1) 非负性：对任意事件B，P(B | A) = 0；
【例1.16】某人忘记了电话号码的最后一位数字, 因而他随 意地拨号. 求他拨号不超过三次而接通电话的概率.
解：设Ai =“第i次接通电话”, i = 1, 2, 3 B =“拨号不超过3次接通电话”
则 B A1 A1 A2 A1 A2 A3 利用概率的加法公式和乘法公式
P(B) P( ) P( A1 A2 ) P( A1 A2 A3 ) P( A1 ) P( A1 )P( A2 | A1 ) P( A1 )P( A2 | A1 )P( A3 | A1 A2 ) 1 9 1 9 18 3
概率统计1-2
古典（等可能）概型
概率的 设 随机试验E 具有下列特点： 古典定义 1.基本事件的个数有限 2.每个基本事件等可能性发生 则称 E 为 古典(等可能)概型 古典概型中概率的计算： 记 则
n 中包含的基本事件总数
k 组成 A的基本事件个数
P( A) k / n
例2 袋中有a 只白球，b 只红球，依次从袋中
m k k m
k
mA2 C ( N 1)
mA3 ( N 1)
C ( N 1) P( A2 ) k Nk
m k
k! P( A1 ) k n N
m A1
k m
mA4 C k!
k N
( N 1) P( A3 ) k N
mA5 N C k!
k k N
N C N k! P( A5 ) 1 P( A4 ) Nk
kA P P P( A) nΩ P
1 k 1 a a b 1 k a b
a(a b 1)(a b 2)(a b k 1) (a b)(a b 1)(a b 2) (a b k 1)
a ab
例2 袋中有a 只白球，b 只红球，依次从袋中
则称实数P(A)为事件A发生的概率
概率的性质
n
1
P() 0
2 有限可加性: 设 A1 , A2 , An 两两互斥
3
4
P( A) 1 P( A) P( A) 1 P( A) P( A) 1 若 A B P( B A) P( B) P( A) AB P( A) P( B)
时间
地点
级别 死亡
1976.07.28 1978.09.16 1995.01.17 1999.08.17 2003.12.26 2004.12.26 2008.05.12 2009.09.30 2010.01.12 2010.02.28
概率与统计1
【解析】三人均达标为0.8×0.6×0.5=0.24, 解析】三人均达标为0.8×0.6× 0.8 三人中至少有一人达标为1 三人中至少有一人达标为1-0.04=0.96
5.（湖北卷14）明天上午李明要参加奥运志愿者活动， 5.（湖北卷14）明天上午李明要参加奥运志愿者活动， 14 为了准时起床，他用甲、乙两个闹钟叫醒自己， 为了准时起床，他用甲、乙两个闹钟叫醒自己，假设 甲闹钟准时响的概率是0.80， 甲闹钟准时响的概率是0.80，乙闹钟准时响的概率是 0.80 0.90， 0.90，则两个闹钟至少有一准时响的概率是 。.
题型二 相互独立事件同时发生的概率问题 2009北京卷文）（本小题共13分 北京卷文）（本小题共13 例2 （2009北京卷文）（本小题共13分） 某学生在上学路上要经过4个路口， 某学生在上学路上要经过4个路口，假设在各路口 是否遇到红灯是相互独立的， 是否遇到红灯是相互独立的，遇到红灯的概率都
1 1 1 4 P ( A) = 1 − × 1 − × = 3 3 3 27
（Ⅱ）设这名学生在上学路上因遇到红灯停留的总时间至多 是4min为事件B，这名学生在上学路上遇到 4min为事件B 为事件 的事件
Bk ( k = 0,1, 2 )
2 16 P ( B0 ) = = 3 81
1 的概率都是 2 若某人获得两个“支持” 则给予10万元的创业资助； 10万元的创业资助 .若某人获得两个“支持”，则给予10万元的创业资助；若只获得
一个“支持”，则给予5万元的资助；若未获得“支持”，则不予 一个“支持” 则给予5万元的资助；若未获得“支持” 资助． 资助．求： 该公司的资助总额为零的概率； (1) 该公司的资助总额为零的概率； （2）该公司的资助总额超过15万元的概率． 该公司的资助总额超过15万元的概率． 15万元的概率
概率统计参考答案（习题一）
概率统计参考答案（习题一）1、 写出下列随机试验的样本空间及各个事件的样本点：（1） 同时郑三枚骰子，记录三枚骰子的点数之和。
解：设三枚骰子点数之和为k ，k=3,,4,5,…,18;则样本空间为{k |k 3,4,...,18}Ω==,且事件A={k |k 11,12,...,18}=，事件B={k |k 3,4,...,14}=。
（2） 解：设从盒子中抽取的3只电子元件为(i,j,k)，(i,j,k)为数列1,2,3,4,5的任意三个元素构成的组合。
则Ω={（1,2,3）,(1,2,4),(1,2,5),(1,3,4),(1,3,5),(1,4,5),(2,3,4),(2,3,5),(2,4,5),(3,4,5)} A={(1,2,3),(1,2,4),(1,2,5),(1,3,4),(1,3,5),(1,4,5)}。
2、 下列式子什么时候成立？解：AUB=A ：成立的条件是B ⊂A ；（2）AB=A ：成立的条件为A ⊂B 。
3、 设A 、B 、C 表示三事件，试将下列事件用A 、B 、C 表示出来。
解：（1） 仅A 发生：ABC ；（2） A 、B 、C 都发生：ABC ；（3） A 、B 、C 都不发生：ABC ；（4） A 、B 、C 不都发生：ABC ；（5） A 不发生，且B 与C 中至少发生一事件：(A B C)；（6） A 、B 、C 中至少有一事件发生：AUBUC ；（7） A 、B 、C 中恰好有一事件发生：ABC+ABC+ABC ；（8） A 、B 、C 中至少二事件发生： BC ABC ABC ABC A +++=（AB ）U （AC ）U （BC ）；（9） A 、B 、C 中最多一事件发生：BC ABC ABC ABC A +++=(AB)U(AC)U(BC)------------------。
4、设P(A)=0.5,P(B)=0.6，问：（1）什么条件下，P(AB)取得最大值，最大值是多少？解：由P（AUB）=P（A）+P（B）-P（AB）得到P（AB）=P（A）+P（B）-P（AUB）<=0.5+0.6-0.6=0.5，此时，P（AUB）=0.6。
概率统计教案1
第一章随机事件与概率一、教材说明本章内容包括：样本空间、随机事件及其运算，概率的定义及其确定方法（频率方法、古典方法、几何方法及主观方法），概率的性质、条件概率的定义及三大公式，以及随机事件独立性的概念及相关概率计算。
随机事件、概率的定义和性质是基础，概率的计算是基本内容，条件概率及事件独立性是深化。
1．教学目的与教学要求本章的教学目的是：（1）使学生了解样本空间的概念，理解随机事件的概念，熟练掌握事件之间的关系和运算；（2）使学生掌握条件概率的三大公式并用这些公式进行相关概率计算；（3）使学生理解条件概率及独立性的概念并进行相关概率计算。
本章的教学要求是：（１）理解样本空间、随机事件、古典概率、几何概率、频率概率、主观概率、条件概率及事件独立性的概念；（２）熟练掌握事件之间的关系和运算，利用概率的性质及条件概率三大公式等求一般概率、条件概率以及独立情形下概率的问题；（３）掌握有关概率、条件概率及独立情形下的概率不等式的证明及相关结论的推导。
２．本章的重点与难点本章的重点、难点是概率、条件概率的概念及加法公式、乘法公式，全概率公式、贝叶斯公式及事件独立性的概念。
二、教学内容本章共分随机事件及其运算、概率的定义及其确定方法、概率的性质、条件概率、独立性等5节来讲述本章的基本内容。
1.1 随机事件及其运算本节包括随机现象、样本空间、随机事件、随机变量、事件间的关系、事件运算、事件域等内容，简要介绍上述内容的概念及事件间的基本运算。
一、随机现象１．定义在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象。
例（１）抛一枚硬币，有可能正面朝上，也有可能反面朝上；（２）掷一颗骰子，出现的点数；（３）一天内进入某超市的顾客数；（４）某种型号电视机的寿命；（５）测量某物理量（长度、直径等）的误差。
随机现象到处可见。
２．特点：结果不止一个；哪一个结果出现事先不知道。
３．随机试验：在相同条件下可以重复的随机现象。
二、样本空间１．样本空间是随机现象的一切可能结果组成的集合，记为其中，ω表示基本结果，称为样本点。
概率统计 第一章 概率论的基础知识
7 (1) P( A B) P( A) P( B) P( AB) 10 3 (2) P( A B) 1 P( A B) 10 2 (3) P( A B) P( A) P( AB) 5
条件概率
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)
27! 3! 9! 9! 9! 50 P( A) N (S ) 203
7 10 10 3 C 27 C 20 C10 18 P( B) N (S ) 203
4、 随机取数问题
例4：从1，2，3，4，5诸数中，任取3个排成自左向右的次序， 求： （1）
A1 “所得三位数是偶数”的概率？ （2） A2 “所得三位数不小于200”的概率？
注
任何事件均对应着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中的元素
例1
定义
E4: 掷一颗骰子，考察可能出现的点数。 S4={1,2,3,4,5,6}; A=“掷出偶数点” B=“掷出大于4的点 ” ={2，4，6} ={5，6} C=“掷出奇数点”={1，3，5}
样本空间的子集称为随机事件。
n n1 nm 2 ! nm 1 !n n1 nm 1 !
n! n1!....nm !
种取法.
1、抽球问题
例1:设盒中有3个白球，2个红球，现从盒中 任抽2个球，求取到一红一白的概率。
解:设事件A为取到一红一白
N (S ) C
2 5
N ( A) C C
一般地，设A、B是S中的两个事件，则
P( AB) P( B | A) P( A)
称为事件A发生的条件下事件B发生的条件概率
概率统计1-1
A∩ B
n
A , A2 ,⋯, An 的积事件 —— 1
A , A2 ,⋯, An ,⋯的积事件 —— 1
∩Ai
∩Ai
i= 1
i= 1 ∞
5. 事件的互斥(互不相容)
AB = ∅—— A 与B 互斥
Ω
⇔A、 B不可能同
时发生
A , A2 ,⋯ An 两两互斥 , 1
A B
⇔ A Aj = ∅,i ≠ j,i, j =1,2,⋯, n i A , A2 ,⋯, An ,⋯ 两两互斥 1 ⇔ A Aj = ∅,i ≠ j,i, j =1,2,⋯ i
B
A− B 发生
⇔ 事件 A 发生，但 事件 B 不发生
A− B
8. 完备 完备事件组 则称 A , A2 ,⋯, An为完备 完备事件组 完备 1 或称 A , A2 ,⋯, An为 Ω 的一个划分 1
A 1
若 A , A2 ,⋯, An两两互斥，且 Ω = ∪A i 1
i=1
n
A 2
A 3
⋯
Ω
第一章 概率论的基本概念
确定性现象 随机现象 —— 每次试验前不能预言出现什么结果 每次试验出现的结果不止一个 在相同的条件下进行大量观察或试 验时，出现的结果有一定的规律性 —— 称之为统计规律性 统计规律性
§1.1 随机事件及其运算
基本术语 对某事物特征进行观察, 统称试验 试验. 试验 若它有如下特点,则称为随机试验 随机试验,用E 表示 随机试验 可在相同的条件下重复进行 每次试验的可能结果不止一个,但能明 确所有的结果 试验前不能预知出现哪种结果 E1 投一枚硬币3次，观察正面出现的次数 E2 观察总机每天9:00~10:00接到的电话次数 E3 观察某地区每天的最高温度与最低温度
概率统计第一章答案
概率论与数理统计作业班级 姓名 学号 任课教师第一章 概率论的基本概念教学要求：一、了解样本空间的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系及运算．二、理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典概率，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式及贝叶斯公式．三、理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算，理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法．重点：事件的表示与事件的独立性；概率的性质与计算．难点：复杂事件的表示与分解；试验概型的选定与正确运用公式计算概率；条件概率的理解与应用；独立性的应用．练习一 随机试验、样本空间、随机事件1.写出下列随机事件的样本空间(1)同时掷两颗骰子，记录两颗骰子点数之和；(2)生产产品直到有5件正品为止，记录生产产品的总件数；(3)在单位圆内任意取一点，记录它的坐标．解：（1）{=Ω2；3；4；5；6；7；8；9；10；11；12}; （2）{=Ω5；6；7；…};（3）(){}1,22≤+=Ωy x y x 2.设C B A ,,三事件，用C B A ,,的运算关系表示下列事件：（1）A 发生，B 与C 不发生，记为 C B A ；（2）C B A ,,至少有一个发生，记为C B A ；(3) C B A ,,中只有一个发生，记为C B A C B A C B A ；(4）C B A ,,中不多于两个发生，记为ABC ．3.一盒中有3个黑球，2个白球，现从中依次取球，每次取一个，设i A ={第i 次取到黑球}，,2,1=i 叙述下列事件的内涵：（1）21A A ={}次都取得黑球次、第第21.（2）21A A ={}次取得黑球次或地第21.（3）21A A ={}次都取得白球次、第第21 .（4）21A A ={}次取得白球次或地第21. （5）21A A -={}次取得白球次取得黑球，且第第21.4.若要击落飞机，必须同时击毁2个发动机或击毁驾驶舱，记1A ={击毁第1个发动机}；2A ={击毁第2个发动机}；3A ={击毁驾驶舱}；试用1A 、2A 、3A 事件表示=B {飞机被击落}的事件.解：321A A A B =练习二 频率与概率、等可能概型（古典概率）1.若41)()()(===C P B P A P ,0)()(==BC P AB P , 163)(=AC P , 求事件A 、B 、C 都不发生的概率.解：由于 ,AB ABC ⊂ 则 ()(),00=≤≤AB P ABC P 得(),0=ABC P 于是()()()()()()()()ABC P BC P AC P AB P C P B P A P C B A P +---++=169163414141=-++= 所以()().16716911=-=-=C B A P C B A P 2.设,)(,)(,)(r B A P q B P p A P === 求B A P ().解：因为 ()()(),AB A P B A P B A P -=-=且,A AB ⊂则()()().AB P A P B A P -= 又 ()()()(),r q p B A P B P A P AB P -+=-+=所以()()()().q r r q p p AB P A P B A P -=-+-=-=3.已知在8只晶体管中有2只次品，在其中任取三次，取后不放回，求下列事件的概率：（1）三只都是正品；（2）两只是正品，一只是次品.解：（1）设=A ｛任取三次三只都是正品｝，则基本事件总数5638==C n ,A 包含基本事件数2036==C m ,于是 ()1455620==A P . （2）设=B ｛任取三次两只是正品，一只是次品｝，则基本事件总数5638==C n ，B 包含基本事件数,301226==C C m 于是().28155630==B P 4.在房间里有10个人，分别佩戴从1号到10号的纪念章，任选3人记录其纪念章的号码，（1）求最小号码为6的概率；（2）求最大号码为6的概率．解：（1）设=A ｛最小号码为6｝,则基本事件总数,120310==C n A 包含基本事件数,624==C m 于是().2011206==A P （2）设=B ｛最大号码为6｝，则基本事件总数,120310==C n B 包含基本事件数,1025==C m 于是().12112010==B P 5.一盒中有2个黑球1个白球，现从中依次取球，每次取一个，设i A ={第i 次取到白球}，3,2,1=i . 求)(i A P , 3,2,1=i .解： ()311=A P ; ()=2A P 312312=⨯⨯, ()311231123=⨯⨯⨯⨯=A P . 6.掷两颗均匀的骰子，问点数之和等于7与等于8的概率哪个大？解：样本空间基本事件总数,3666=⨯=n 设=1A ｛点数之和等于7｝，=2A ｛点数之和等于8｝,则=1A ｛()()()()()()3,4;4,3;2,5;5,2;1,6;6,1｝，1A 包含基本事件数等于6 ；=2A ｛()()()()()3,5;5,3;4,4;2,6;6,2｝，2A 包含基本事件数等于5 ;于是 ()613661==A P ; ()3652=A P .所以()()21A P A P > . 7.一批产品共100件，对其抽样检查，整批产品不合格的条件是：在被检查的4件产品中至少有1件是废品．如果在该批产品有5﹪是废品，问该批产品被拒收的概率．解：设=A ｛被检查的4件产品至少有1件废品｝，则()812.05100495==C C A P ;所以 ()()188.01=-=A P A P .8.将3个球随机放入4个杯子中，求杯子中球数的最大值为2的概率．解：基本事件总数34444=⨯⨯=n ，设=A {杯子中球数最大值为2}，则A 包含的基本事件数36131423==C C C m (3个球任取两个，然后4个杯子任取1个放入，再对1个球在3个杯子中任取一个放入)，于是()3436=A P . 练习三 条件概率1.甲、乙两班共有70名同学，其中女同学40名．设甲班有30名同学，而女生15名．求在碰到甲班同学时，正好碰到1名女同学的概率．解：设=A {碰到甲班同学}，=B {碰到乙班同学}，则();7030=A P (),7015=AB P 于是 ()()()5.0301570307015====A P AB P A B P . 2.箱子里有10个白球，5个黄球，10个黑球．从中随机地抽取1个．已知它不是黑球，求它是黄球的概率．解：设=A {任取一个不是黑球}，=B {任取一个是黄球}，则(),532515==A P ();51255==B P 又A B ⊂ ,则()()B P AB P = ,于是()()()315351===A P AB P A B P3.某人有5把钥匙，其中2把能打开房门.从中随机地取1把试开房门，求第3次才打开房门的概率.解：设=i A {第i 次能打开门} ，;3,2,1=i 则 =321A A A {第3次才打开门}，于是由乘法公式有53454.假设某地区位于甲、乙二河流的汇合处，当任一河流泛滥时，该地区就遭受水灾．设某时期内甲河流泛滥的概率为0.1，乙河流泛滥的概率为0.2.当甲河流泛滥时，乙河流泛滥的概率为0.3.求（1）该时期内这个地区遭受水灾的概率；（2）当乙河泛滥时甲河流泛滥的概率.解：设=A {某时期甲河泛滥}，=B =A {某时期乙河泛滥}，则(),1.0=A P ()2.0=B P , ()3.0=A B P于是()()()()()()15.02.03.01.0=⨯===B P A B P A P B P AB P B A P ()()()03.015.02.0=⨯==B A P B P AB P()()()()27.003.02.01.0=-+=-+=AB P B P A P B A P5. 甲、乙两车间加工同一种产品，已知甲、乙两车间出现废品的概率分别为3﹪、2﹪，加工的产品放在一起，且已知甲车间加工的产品是乙车间加工的产品的两倍．求任取一个产品是合格品的概率．解：设=A {任取一个为甲生产的产品}，=B {任取一个产品为废品}，则()()()()%2%,3,31,32====A B P A B P A P A P 由全概率公式有 ()()()()()752100231100332=⨯+⨯=+=A B P A P A B P A P B P 6.设甲袋中有3个红球及1个白球.乙袋中有4个红球及2个白球.从甲袋中任取一个球（不看颜色）放到乙袋中后，再从乙袋中任取一个球,求最后取得红球的概率．解：设=A {从甲袋中任取一个球为红球}，=B {最后从乙袋中任取一个球为红球}，则 ()()()();74,75,41,43====A B P A B P A P A P 由全概率公式287474 7.玻璃杯成箱出售，每箱20只，假设各箱含0，1，2只残次品的概率分别为0.8,0.1和0.1，一顾客欲购一箱玻璃杯，在购买时，售货员随意取一箱，而顾客随机的一次性抽取4只察看，若无残次品，则买下该箱玻璃杯，否则退回，试求：（1）顾客买下该箱的概率；（2）在顾客买下的一箱中，确实没有残次品的概率．解：设=i A {售货员任取一箱玻璃杯有i 个残品},2,1,0=i ，=B {顾客买下该箱玻璃杯}，则()()();1.0,1.0,8.0210===A P A P A P()()();632.0,8.0,1420418242041910≈====C C A B P C C A B P A B P (1)由全概率公式得()()()()()()()943.0632.01.08.01.018.0221100=⨯+⨯+⨯≈++=A B P A P A B P A P A B P A P B P(2)由贝叶斯公式得 ()()()().848.0943.018.0000≈⨯==B P A B P A P B A P 8.已知一批产品中有95﹪是合格品，检查产品质量时，一个合格品被误判为次品的概率为0.02，一个次品被误判为合格品的概率是0.03，求：（1）任意抽查一个产品，它被判为合格品的概率；（2）一个经检查被判为合格的产品确实是合格品的概率．解：设=A {任取一个产品为合格品}，=B {任取一个产品被判为合格品}，则()()()();03.0,98.002.01,05.0,95.0==-===A B P A B P A P A P于是（1） 任意抽查一个产品，它被判为合格品的概率是 ()()()()()9325.003.005.098.095.0=⨯+⨯=+=A B P A P A B P A P B P（2）一个经检查被判为合格的产品确实是合格品的概率是 ()()()().9984.09325.098.095.0≈⨯==B P A B P A P B A P练习四 事件的独立性1.设甲、乙两人独立射击同一目标，他们击中目标的概率分别为0.9和0.8，求在一次射击中目标被击中的概率.解：设 =A {甲击中目标}，=B {乙击中目标}, 则=B A {目标被击中},()()8.0,9.0==B P A P ,于是()()()()()()()().98.08.0098.09.0=⨯-+=-+=-+=B P A P B P A P AB P B P A P B A P2.三人独立地去破译一个密码，他们能译出的概率分别是41,31,51，问能将此密码译出的概率是多少？解：设=i A {第i 人破译密码} ，;3,2,1=i =B {破译密码}, 则 ()()(),41,31,51321===A P A P A P 321A A A B =, 于是()()()()()()().5343325411111321321321=⨯⨯-=-=-=-=-=A P A P A P A A A P A A A P B P B P3.电路由元件A 与两个并联的元件B 及C 串联而成，且它们工作是相互独立的．设元件A 、B 、C 损坏的概率分别是0.3，0.2，0.2，求电路发生间断的概率.解：设=D {电路正常}，则()C A B A C B AD ==, 则 ()()()()()()()()()()().672.08.08.07.08.07.08.07.0=⨯⨯-⨯+⨯=-+=-+=C P B P A P C P A P B P A P C B A P C A P B A P D P 所以 ()()328.0672.011=-=-=D P D P4. 设每次射击时命中率为0.2，问至少必须进行多少次独立射击才能使至少击中一次的概率不小于0.9？解：设至少要进行n 次独立射击，则至少击中一次的概率不小于0.9可表为： ()(),9.0011≥=-=≥k P k P n n由于,2.0=p 则,8.0=q 于是()n n k P 8.0101-==-，所以有,1.08.0≥n 即32.103.0ln 2.0ln =≥n所以至少进行11次独立射击才能使至少击中一次的概率不小于0.9.综合练习题一、选择题1．设事件B A ，，有A B ⊂，则下列式子正确的是（ A ）.(A ）);()(A P B A P = (B) );()(A P AB P =(C) );()|(B P A B P = (D) ).()()(A P B P A B P -=-2．设A 与B 为两个相互独立的事件，0)(>A P ，0)(>B P ，则一定有=)(B A P ( B).（A ）)()(B P A P + （B ）)()(1B P A P -（C ）)()(1B P A P + （D ）)(1AB P -.3．设B A ,为两事件，且B A ⊃，则下列结论成立的是（ C ）.（A ）A 与B 互斥；（B ） A 与B 互斥；(C)A 与B 互斥；(D) A 与 B 互斥.4．设B A ,为任意两事件，且,0)(,>⊂B P B A 则下列选择必然成立的是（ C ）.(A))|()(B A P A P <； (B) )|()(B A P A P >；(C) )|()(B A P A P ≤； (D) )|()(B A P A P ≥.5．假设事件A 和B 满足1)(=A B P ，则下列正确的是（ D ）．（A ）A 是必然事件； （B ）();0=A B P ； （C ）A B ⊂ ； （D ）B A ⊂.6．对于任意二事件B A ,( B ）.(A) 若AB ≠∅，则B A ,一定独立； (B) ,AB ≠∅则B A ,有可能独立；(C) AB =∅，则B A ,一定独立； (D) AB ≠∅，则B A ,一定不独立；7．若事件A 和B 满足)}(1)}{(1{)(B P A P B A P --= ，则正确的是（ D ）．（A ）互不相容与B A ； （B ） 互不相容与B A ；（C ） B A ⊃； （D ） 互为独立与B A ．8．设当事件A 与B 同时发生时，事件C 必发生，则（ B ）．（A ）1)()()(-+≤B P A P C P ； （B ）1)()()(-+≥B P A P C P ；（C ）)()(AB P C P =； （D ）)()(B A P C P =.9．设B A 、是两个事件，则=-)(B A P ( C )．（A ）)()(B P A P -； （B ）)()()(AB P B P A P +-；(C) )()(AB P A P -； (D) )()()(AB P B P A P ++.10．设C B A ,,是三个随机事件，41)()()(===C P B P A P ，81)(=AB P ，0)()(==AC P BC P ，则C B A ,,三个随机事件中至少有一个发生的概率是( B )．（A ）43； （B ） 85； （C ） 83； （D ） 81. 11．某学生做电路实验，成功的概率是0(p ﹤p ﹤1)，则在3次重复实验中至少失败1次的概率是（ B ）．（A ）3p ； （B ）31p -； （C ）3)1(p -； （D ）3)1(p -)1()1(22p P p p -+-+.12．设A P B P A P (,7.0)(,8.0)(==|8.0)=B ，则下面结论正确的是（ A ）．（A ）事件A 与B 互相独立； （B ）事件A 与B 互不相容；（C ）;B A ⊂ （D ）).()()(B P A P B A P +=13．下列事件中与A 互不相容的事件是（ D ）（A ）ABC ; (B) C B C B A ; (C) )(C B A ; (D) ))()((B A B A B A .14．若事件A 、B 相互独立且互不相容，则{}=)(),(min B P A P （ C ）．(A) )(A P ； （B ） )(B P ； （C ） 0； （D ） )()(B P A P -.15．,1)|()|(,1)(0,1)(0=+<<<<B A P B A P B P A P 设则（ A ）．(A) )()|(A P B A P = ； (B) A B =； (C) Φ≠AB ； (D) )()()(B P A P AB P ≠.二、填空题1．已知B A ⊂，3.0)(,2.0)(==B P A P ，则)(B A P - 0 ．2．设7.0)(=A P ,5.0)(=B P ．则的最小值为)(AB P 0.2 ．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2719，则每次试验成功的概率为 1/3 ．4．已知()0.5,()0.8P A P B ==，且(|)0.8 P B A =，则=)(B A P 0.9 ．5. 设5.0)(=A P ,4.0)(=B P ,6.0)|(=B A P ,则)|(B A A P = 20/29 ．6．假设事件A 和B 满足1)(=A B P ，则A 和B 的关系是B A ⊂．7．已知7.0)(=A P ，3.0)(=-B A P ，则=)(AB P 0.4 ． 8．已知41)(=A P ,31)(=AB P ,21)(=B A P ,则=)(B A P 1/3 ． 9．设两个相互独立的事件A 和B 都不发生的概率为91，A 发生B 不发生的概率与B 发生A 不发生的概率相等，则=)(A P 2/3 ．10．设C B A ,,构成一个完备事件组，且()0.5,()0.7P A P B ==，则=)(C P 0.2 ．11．设A 与B 为互不相容的事件，0)(>B P ，则=)(B A P 0 ．12.设事件C B A ,,两两互斥，且,4.0)(,3.0)(,2.0)(===C P B P A P则=-])[(C B A P 0.5 .13．设事件A 与B 相互独立，已知1)()(-==a B P A P ,97)(=B A P ,则=a 5/3或4/3 ．14．甲、乙两人独立的对同一目标射击一次，其命中率分别为6.0和5.0，现已知目标被命中，则它是甲射中的概率为 3/4 ．15．假设随机事件A 与B 满足),()(B A P AB P =且p A P =)(，则=)(B P p -1．三、应用题1．甲、乙、丙3人同向一飞机射击，设击中飞机的概率分别为0.4，0.5，0.7.如果只有一人击中飞机，则飞机被击落的概率是0.2；如果有2人击中飞机，则飞机被击落的概率是0.6；如果3人都击中飞机，则飞机一定被击落．求飞机被击落的概率．解:设=i A {第i 人击中飞机}，=i 甲，乙，丙；=i B {i 人击中飞机};3,2,1,0=i ，=C {飞机被击落}；则()()();7.0;5.0;4.0321===A P A P A P()()()()36.03213213211=++=A A A P A A A P A A A P B P ,()()()()41.03213213212=++=A A A P A A A P A A A P B P ,()()14.03213==A A A P B P ;(),2.01=B C P (),6.02=B C P ();13=B C P所以()()()()()()()458.0332211=++=B C P B P B C P B P B C P B P C P2．甲、乙2人投篮命中率分别为0.7，0.8，每人投篮三次，求（1）两人进球数相等的概率；（2）甲比乙进球数多的概率． 解：设=i A {甲人三次投篮进i 个球}，=i B {乙人三次投篮进i 个球}，则()(),027.07.0130=-=A P ()(),189.07.017.02131=-⨯⨯=C A P()()(),411.07.017.02232=-⨯⨯=C A P ()();343.07.03333=⨯=C A P()(),008.08.0130=-=B P ()(),096.08.018.02131=-⨯⨯=C B P()()(),384.08.018.02232=-⨯⨯=C B P ()();512.08.033==B P(1)=C {两人进球相等}33221100B A B A B A B A =,()()()()()()()()()()()()();36332.03322110033221100=+++=+++=B P A P B P A P B P A P B P A P B A P B A P B A P B A P C P (2)=D { 甲比乙进球数多}331303120201B A B A B A B A B A B A =()()()()()()()()()()()()().21476.0231303120201=+++++=B P A P B P A P B P A P B P A P B P A P B P A P D P3．一射手命中10环的概率为0.7，命中9环的概率为0.3.该射手3发子弹得到不小于29环的概率．解：设=1A {命中10环}，=2A {命中9环}，则;,2121Ω=Φ=A A A A 于是=B {3发子弹得到不小于29环}={3发子弹均为10环} {有2发击中10环}，所以()()()()()()784.03.07.03.07.023223033333=⨯⨯+⨯⨯=+=C C P P B P4．有2500人参加人寿保险，每年初每人向保险公司交付保险费12元．若在这一年内投保人死亡，则其家属可以向保险公司领取2000元．假设每人在这一年内死亡的概率都是0.002，求保险公司获利不少于10000元的概率．解：设参加保险的人中有x 人死亡，当,100002000122500≥-⨯x 即10≤x 时，保险公司获利不少于10000元。
概率统计公式[1]
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公式整理1．随机事件及其概率吸收律：A AB A A A A =⋃=∅⋃Ω=Ω⋃)( AB A A A AA =⋃⋂∅=∅⋂=Ω⋂)()(AB A B A B A -==-反演律：B A B A =⋃ B A AB ⋃=ni ini i A 11===ni in i i A 11===2．概率的定义及其计算)(1)(A P A P -=若B A ⊂ )()()(A P B P A B P -=-⇒对任意两个事件A , B , 有 )()()(AB P B P A B P -=-加法公式：对任意两个事件A , B , 有)()()()(AB P B P A P B A P -+=⋃)()()(B P A P B A P +≤⋃)()1()()()()(2111111n n nn k j i k j i n j i j i n i i n i i A A A P A A A P A A P A P A P -≤<<≤≤<≤==-+++-=∑∑∑3．条件概率 ()=A B P )()(A P AB P 乘法公式())0)(()()(>=A P A B P A P AB P()())0)(()()(12112112121>=--n n n n A A A P A A A A P A A P A P A A A P 全概率公式∑==n i i AB P A P 1)()( )()(1i ni i B A P B P ⋅=∑=Bayes 公式)(A B P k )()(A P AB P k =∑==i i ik k B AP B P B A P B P 1)()()()(4．随机变量及其分布 分布函数计算)()()()()(a F b F a X P b X P b X a P -=≤-≤=≤<5．离散型随机变量 (1) 0 – 1 分布1,0,)1()(1=-==-k p p k X P k k (2) 二项分布 ),(p n B若P ( A ) = pn k p p C k X P k n kk n ,,1,0,)1()( =-==-*Possion 定理0lim >=∞→λn n np有,2,1,0!)1(l i m ==---∞→k k e p p C kk n n kn k n n λλ(3) Poisson 分布)(λP,2,1,0,!)(===-k k ek X P kλλ6．连续型随机变量(1) 均匀分布 ),(b a U⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其他,0,1)(b x a ab x f ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--=1,,0)(a b a x x F(2) 指数分布 )(λE⎪⎩⎪⎨⎧>=-其他,00,)(x e x f x λλ ⎩⎨⎧≥-<=-0,10,0)(x e x x F xλ (3) 正态分布 N (μ , σ 2 )+∞<<∞-=--x e x f x 22)(21)(σμσπ ⎰∞---=x t t e x F d 21)(222)(σμσπ *N (0,1) — 标准正态分布+∞<<∞-=-x ex x 2221)(πϕ+∞<<∞-=Φ⎰∞--x t e x xt d 21)(22π7.多维随机变量及其分布二维随机变量( X ,Y )的分布函数⎰⎰∞-∞-=xydvdu v u f y x F ),(),(边缘分布函数与边缘密度函数⎰⎰∞-+∞∞-=xX dvdu v u f x F ),()(⎰+∞∞-=dv v x f x f X ),()( ⎰⎰∞-+∞∞-=y Y dudv v u f y F ),()(⎰+∞∞-=du y u f y f Y ),()(8. 连续型二维随机变量(1) 区域G 上的均匀分布，U ( G )⎪⎩⎪⎨⎧∈=其他,0),(,1),(G y x Ay x f (2)二维正态分布+∞<<-∞+∞<<∞-⨯-=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-+------y x ey x f y y x x ,121),(222212121212)())((2)()1(21221σμσσμμρσμρρσπσ9.二维随机变量的 条件分布0)()()(),(>=x f x y f x f y x f X X Y X0)()()(>=y f y x f y f Y Y X Y⎰⎰+∞∞-+∞∞-==dy y f y x f dy y x f x f Y Y X X )()(),()( ⎰⎰+∞∞-+∞∞-==dx x f x y f dx y x f y f X X Y Y )()(),()()(y x f Y X )(),(y f y x f Y =)()()(y f x f x y f Y X XY=)(x y f X Y)(),(x f y x f X =)()()(x f y f y x f X Y YX=10.随机变量的数字特征 数学期望∑+∞==1)(k k k p x X E⎰+∞∞-=dx x xf X E )()(随机变量函数的数学期望 X 的 k 阶原点矩)(kXEX 的 k 阶绝对原点矩)|(|kX EX 的 k 阶中心矩)))(((kX E X E -X 的 方差)()))(((2X D X E X E =-X ,Y 的 k + l 阶混合原点矩)(lk Y X EX ,Y 的 k + l 阶混合中心矩()lk Y E Y X E X E ))(())((-- X ,Y 的 二阶混合原点矩)(XY EX ,Y 的二阶混合中心矩 X ,Y 的协方差()))())(((Y E Y X E X E --X ,Y 的相关系数XY Y D X D Y E Y X E X E ρ=⎪⎪⎭⎫⎝⎛--)()())())((( X 的方差D (X ) =E ((X - E (X ))2))()()(22X E X E X D -=协方差()))())(((),cov(Y E Y X E X E Y X --= )()()(Y E X E XY E -=())()()(21Y D X D Y X D --±±=相关系数)()(),cov(Y D X D Y X XY =ρ⎰∞---=xt t ex F d 21)(222)(σμσπ*N (0,1) — 标准正态分布+∞<<∞-=-x e x x 2221)(πϕ+∞<<∞-=Φ⎰∞--x t e x xt d 21)(22π7.多维随机变量及其分布二维随机变量( X ,Y )的分布函数⎰⎰∞-∞-=xydvdu v u f y x F ),(),(边缘分布函数与边缘密度函数⎰⎰∞-+∞∞-=xX dvdu v u f x F ),()(⎰+∞∞-=dv v x f x f X ),()( ⎰⎰∞-+∞∞-=y Y dudv v u f y F ),()(⎰+∞∞-=du y u f y f Y ),()(8. 连续型二维随机变量(1) 区域G 上的均匀分布，U ( G )⎪⎩⎪⎨⎧∈=其他,0),(,1),(Gy x A y x f(2)二维正态分布+∞<<-∞+∞<<∞-⨯-=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-+------y x ey x f y y x x ,121),(222212121212)())((2)()1(21221σμσσμμρσμρρσπσ9. 二维随机变量的 条件分布0)()()(),(>=x f x y f x f y x f X X Y X0)()()(>=y f y x f y f Y Y X Y⎰⎰+∞∞-+∞∞-==dy y f y x f dy y x f x f Y Y X X )()(),()(⎰⎰+∞∞-+∞∞-==dx x f x y f dx y x f y f X X Y Y )()(),()()(y x f Y X )(),(y f y x f Y =)()()(y f x f x y f Y X X Y = )(x y f X Y )(),(x f y x f X =)()()(x f y f y x f X Y Y X = 10.随机变量的数字特征数学期望∑+∞==1)(k k k p x X E⎰+∞∞-=dx x xf X E )()(随机变量函数的数学期望 X 的 k 阶原点矩)(kXEX 的 k 阶绝对原点矩)|(|kX EX 的 k 阶中心矩)))(((kX E X E -X 的 方差)()))(((2X D X E X E =-X ,Y 的 k + l 阶混合原点矩)(lk Y X EX ,Y 的 k + l 阶混合中心矩()l k Y E Y X E X E ))(())((-- X ,Y 的 二阶混合原点矩)(XY EX ,Y 的二阶混合中心矩 X ,Y 的协方差()))())(((Y E Y X E X E --X ,Y 的相关系数XY Y D X D Y E Y X E X E ρ=⎪⎪⎭⎫⎝⎛--)()())())((( X 的方差D (X ) =E ((X - E (X ))2))()()(22X E X E X D -=协方差()))())(((),cov(Y E Y X E X E Y X --= )()()(Y E X E XY E -=())()()(21Y D X D Y X D --±±=相关系数)()(),cov(Y D X D Y X XY =ρ。
数学建模之概率统计-1
概率与统计
概率论中所研究的随机变量的分布都是 已知的。 统计学中所研究的随机变量的分布是未 知的或部分未知的，必须通过对所研究 的随机变量进行重复独立的观察和试验， 得到所需的观察值（数据），对这些数 据分析后才能对其分布做出种种判断， 即“从局部推断总体”。
统计学
给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这
……
……
Matlab相关命令介绍
normfit 正态分布中的参数估计
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x,alpha) 对样本数据 x 进行参数估计，并计算置信度为 1-alpha 的置信区间 alpha 可以省略，缺省值为 0.05，即置信度为 95%
频率
随机试验进行次数
概率
基本知识
随机变量 数字特征（均值、方差、相关系数、特征函数…）
统计分析（假设检验、相关分析、回归分析…)
Matlab 中的随机函数
rand(m,n)
生成一个满足均匀分布的 m n 随机矩阵，矩阵的每
个元素都在 (0,1) 之间。
注：rand(n)=rand(n,n)
Matlab中的取整函数
fix(x) floor(x) ceil(x) round(x)
: 截尾取整，直接将小数部分舍去 : 不超过 x 的最大整数 : 不小于 x 的最小整数
: 四舍五入取整
取整函数举例
x1=fix(3.9);
x2=fix(-3.9); x3=floor(3.9); x4=floor(-3.2); x5=ceil(3.1); x6=ceil(-3.9); x7=round(3.9); x1=3 x2=-3 x3=3 x4=-4 x5=4 x6=-3 x7=4 x8=-3 x9=-4
(1)概率统计第一章
6、甲袋中有4只红球，6只白球，乙袋中有6只红球，10只白球，现从两袋中各任取一球，试求两球颜色相同的概率。
A.P（A）=1-P（B）B.P（AB）=P（A）P（B）
C.P D.P（A∪B）=1
2.设A，B为两个随机事件，且P（A）>0，则P（A∪B｜A）=（）
A.P（AB）B.P（A）C.P（B）D.1
3．从标号为1，2，…，101的101个灯泡中任取一个，则取得标号为偶数的灯泡的概率为（）
A． B． C． D．
4.一批产品，由甲厂生产的占 ，其次品率为5%，由乙厂生产的占 ，其次品率为10%，从这批产品中随机取一件，恰好取到次品的概率为___________。
5．设A，B为随机事件，且P(A)=0.8，P(B)=0.4，P(B|A)=0.25，则P(A|B)=______________．
二、选择题
1.设A与B互为对立事件，且P（A）>0，P（B）>0，则下列各式中错误的是（）
4．设事件A、B满足P（A ）=0.2，P（B）=0.6，则P（AB）=（）
A．0.12B．0.4C．0.6 D．0.8
5．设事件A，B互不相容，已知P（A）=0.4，P(B)=0.5，则P( )=（）
A．0.1B．0.4C．0.9D．1
三、计算下列各题
1、设袋中有5个白球，4个黑球，每次有放回地从中任取一个，直到取得白球为止，试求取出的黑球数恰好是3的概率。
2、袋中有16个球，颜色与材料如下表所示：
木质球玻Leabharlann 球红球23
概率统计1-4.
22
第1题解答
解 假设事件A为从第1个箱子取出的是白球, B 为从第2个箱子取出的是白球, A与Ā构成完备 事件组, 则
3 2 5 4 P( A) = , P( A) = , P(B | A) = , P(B | A) = 5 5 9 9 则 (B) = P( A)P(B | A) + P( A)P(B | A) P 3 5 2 4 23 = ⋅ + ⋅ = 5 9 5 9 45 P( A)P(B | A) 3 5 23 15 P( A| B) = = ⋅ = 5 9 45 23 P(B) 23
续例7
解：P ( B1 ) = 0.03, P ( B2 ) = 0.97, 且 P ( A B1 ) = 0.99, P ( A B2 ) = 0.05 0.03 × 0.99 故P ( B1 A) = = 0.375 0.03 × 0.99 + 0.97 × 0.05 就是说，即使检出阳性，尚可不必过早下结论一定带菌，实际上这种 可能性不到百分之四十。
§1.4全概率公式与贝叶斯公式
全概率公式的基本思想:对于较复杂的事件的概率先 把它分解成一些互不相容简单事件的和,通过分别计 算这些较简单事件的概率,在利用概率的可加性,得到 较复杂事件的概率. 例1:一个袋子内装有10个球.其中有4个白球,6个黑球, 采取不放回抽样,每次任取1个,求第二次取到白球的 概率? 分析:由题意,取2次球,只是第二次取到白球,但不知道 第一次取到何种球.由于袋中只有2种球:白、黑.因此， 第二次取到白球,只有2种情况： 第一次取到白球，第二次也取到白球；第一次取到 黑球，第二次取到白球。
17
练习
若发报机以0.7和0.3的概率发出信号0和1,由于 随机干扰的影响，当发出信号0时，接收机不 一定收到0，而是以概率0.8和0.2收到信号0和 1；同样地，当发报机发出信号1时，接收机 以概率0.9和0.1收到信号1和0。计算“当发报 机收到信号0时，发报机是发出信号0的概 率”。
概率统计第1章
条件： m n ,
7/28/2017
即 m = 0, 1, 2, ……, n.
常见模型(3) ——彩票问题幸运35选7:P21
购买：从01，……，35 中选7个号码. 开奖：7个基本号码，1个特殊号码.
并： A B 交： A B = AB 差： A B 对立： A A 与 B 至少有一发生 A 与 B 同时发生 A发生但 B不发生 A 不发生
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
注意：对立→互不相容，反之不然 应用举例：P7
事件运算的图示
AB
AB
AB
事件的运算性质
德莫根公式
A B A B;
1.2.1 概率的公理化定义
定义1.2.1：设Ω为一个样本空间，Ｆ为Ω的某些 子集组成的一个事件域，如果对任意一个事件A Ｆ，定义在Ｆ上的一个实质函数P(A)满足
非负性公理：若 AＦ，则P(A)0;
正则性公理： P(Ω)=1;
可列可加性公理：若A1, A2, ……, An ……
例1.1.1
口袋中有a 个白球、b 个黑球，从中一个一个不返 回地取球。A = “取到最后一个是白球”， B = “取到最后一段是白球”。问 A 与 B 的关系？ 解：1) 显然，B 发生必然导致A发生，所以 BA;.
2) 又因为A发生必然导致B发生，所以 AB， 由此得 A = B.
1.1.6 事件的运算
P(A)=0.4，P(B)=0.3，P(AB)=0.6， 求 P(AB).
解：因为 P(AB) = P(A)P(AB) ，所以先求 P(AB) 由加法公式得 P(AB) = P(A)+P(B)P(AB) = 0.4+0.30.6=0.1 所以 P(AB) = P(A)P(AB) = 0.3
概率统计(新课本) 第一章
四、 概率的古典定义
1. 古典概型－有限等概模型 设随机试验E 具有下列特点： 基本事件的个数有限 每个基本事件等可能性发生 则称 E 为 古典概型。 2. 概率的古典定义（P16 ,Laplace,1812年提出)
nA A中包含基本事件数 A中包含的样本点数 P ( A) = = = n 基本事件总数 样本点总数
（1）掷硬币试验
实验者 德•摩根 蒲 丰
n 2048 4040
nH 1061 2048 6019 12012 14994
fn(H) 0.5181 0.5069 0.5016 0.5005 0.4998
K •皮尔逊 12000 K •皮尔逊 24000 维尼 30000
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第一章
随机事件及其概率
一、概率这一概念的基本共识
§1.2 随 机 事 件 的 概 率
随机事件A发生的可能性大小的“量”，称为 随机事件的概率, 记为P(A). 直观上, 这个“量”用一个 数来刻划比较符合人们的认识规律。 显然： P(Ω)=1; P(Φ)=0. 0≤P(A)≤1, A为任意事件。
二、历史上概率的四次定义
①统计定义 ②古典定义 ③几何定义 ④公理化定义 基于频率的定义 概率的最初定义(1812,Laplace) 古典定义的扩展 1933年(柯尔莫哥洛夫)
(2) B = A1 B + ... + A5 B .
B
A
Ω
A 1
A Ω 5 A4
A1 B
2
A
BA B AB
A3 B
4
A5 B
A2
A 3
第一章
随机事件及其概率
例2 设A,B,C表示三个随机事件,试将下列事件 利用事件的关系和运算，用A,B,C表示出来。 (1)三个事件都发生 (2)A发生, 但B、C都不发生 (3)三个事件中至少有一个发生
概率统计各章节总结(1)
概率统计各章节总结(1)
概率统计各章节总结
概率统计是数学的一个分支，它研究随机事件的发生规律。
在实际生
活中，概率统计有着广泛的应用，如医学、金融、工程等领域。
以下
是对概率统计各章节的总结：
第一章：概率的基本概念
概率是描述随机事件发生的可能性的数值，它的取值范围在0到1之间。
而随机事件是指在实验和观察中，不确定性因素所引起的事件。
第二章：概率分布函数
概率分布函数是指离散或连续型随机变量取某个值或某个区间的概率。
常用的概率分布有二项分布、正态分布等。
第三章：随机变量与概率密度函数
随机变量是指随机事件的数值表示，概率密度函数是连续型随机变量
的概率分布函数。
它对应的图像为概率密度曲线。
第四章：多维随机变量及其概率分布
多维随机变量是指两个或两个以上的随机变量组成的随机变量，它们
的取值可以是一个向量。
多维随机变量的概率分布可用联合概率分布
来表示。
第五章：大数定律和中心极限定理
大数定律指的是随着试验次数的增加，样本均值趋近于总体均值。
中心极限定理是指，样本均值的分布在n趋近于无穷大时逐渐趋近于正态分布。
第六章：参数估计
参数估计是利用样本数据来推断总体参数的方法。
它分为点估计和区间估计两种方法。
第七章：假设检验
假设检验是对总体参数是否符合我们提出的假设进行检验。
它分为单侧检验和双侧检验。
综上所述，概率统计的各章节涵盖面广，从概率的基本概念到假设检验，均有重要的理论和方法。
在实际生活和科学研究中，概率统计的应用和意义不可忽视。
概率统计练习题1
22. 不同的两个小麦品种的种子混杂在一起，已知第一个品种的种子发芽率为 90%，第二 个品种的种子发芽率为 96%，并且已知第一个品种的种子比第二个品种的种子多一倍，求： （1）从中任取一粒种子，它能发芽的概率； （2）如果取到的一粒种子能发芽，那么它是第一个品种的概率是多少？
概率统计练习题
第1章
1. 一口袋装有 10 只球，其中 6 只是红球，4 只是白球，今随机地从中同时取出 2 只球，试 求取到二只球颜色相同的概率。
2. 一口袋装有 10 只球，其中 6 只是红球，4 只是白球，今随机地从中同时取出 2 只球，试 求：（1）2 只都是红球的概率；（2）一只是红球一只是白球的概率。
23. 某保险公司把被保险人分成三类：“好的”，“一般的”与“差的”，统计资料表明，对于 上述三种人而言，在一年内出问题的概率依次为 0.05，0.15，和 0.30，如果“好的”被保险 人占总的保险人数的 20%，“一般的”占 50%，“差的”占 30%，试问在固定的一年中出问 题的人在总保险人数中占多大的比例？如某人在这一年内未出问题，他是属于“好的”的概 率为多少？
3. 在 8 件产品中有 5 件是一级品和 3 件是二级品，现从中任取 2 件，求取得的 2 件中只有 一件是一级品的概率. 如果：（1）2 件产品是无放回的逐次抽取；（2）2 件产品是有放回的 逐次抽取。
4. 将 15 名新生平均分配到三个班级中去，新生中有三名是优秀生，问每一个班级各分配到 一名优秀生的概率是多少？
P( AC) 1 ，求 A，B，C 至少有一个发生的概率。 7
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参考书目
课本上的基本概念,原理方法技巧 例题习题 课本上的基本概念 原理方法技巧,例题习题 原理方法技巧 例题习题. 课堂笔记. 课堂笔记 郭绍建,付丽华 萧亮壮 概率统计—学习指导 郭绍建 付丽华,萧亮壮 概率统计 学习指导 付丽华 萧亮壮.概率统计 与提高.北京航空航天大学出版社 与提高 北京航空航天大学出版社.2003年. 北京航空航天大学出版社 年 龚冬保,王宁 概率论与数理统计典型题 龚冬保 王宁.概率论与数理统计典型题 西安 王宁 概率论与数理统计典型题.西安 交通大学出版社.2000年 年 交通大学出版社
19:42:52 13
第一章 随机事件的概率
第一节
• • •
随机事件与样本空间
随机试验与随机事件 样本空间 随机事件的关系和运算
19:42:52Βιβλιοθήκη 14随机试验与随机事件
1.试验 为了叙述方便 我们把各种各样的科学试验或对某 试验:为了叙述方便 试验 为了叙述方便,我们把各种各样的科学试验或对某 一事物的某种特性的观察统称为试验. 一事物的某种特性的观察统称为试验 这里的定义是广泛的,这里的试验不仅是具体的实验观察 这里的定义是广泛的 这里的试验不仅是具体的实验观察, 这里的试验不仅是具体的实验观察 还包括各种思维想象. 还包括各种思维想象 2.确定性试验或必然试验 确定性试验或必然试验: 确定性试验或必然试验 在一些条件下,某种现象是否发生 是事先能断言的 在一些条件下 某种现象是否发生,是事先能断言的 某种现象是否发生 是事先能断言的; 例如,“抛出一重物必然下落” 在没抛之前就能断言 例如 抛出一重物必然下落”,在没抛之前就能断言 抛出一重物必然下落 在没抛之前就能断言; “同性电荷必互斥 异性电荷必吸引”; 同性电荷必互斥,异性电荷必吸引 同性电荷必互斥 异性电荷必吸引” 水在一个大气压下加热到100就沸腾 等都是确定性试验 就沸腾,等都是确定性试验 水在一个大气压下加热到 就沸腾 等都是确定性试验.
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21
出现偶数点” 如在试验 E1 中，A=“出现偶数点”和 出现偶数点 B=“出现的点数大于 等都是随机事件； 出现的点数大于4”等都是随机事件 出现的点数大于 等都是随机事件；
E2 接到500次呼叫”和 次呼叫” 试验 中，C=“接到 接到 次呼叫
D=“呼叫次数不超过 等也是随机事件； 呼叫次数不超过20”等也是随机事件 呼叫次数不超过 等也是随机事件；
19:42:52
16
随机试验
所谓随机试验是指具如下特征的试验: 所谓随机试验是指具如下特征的试验 (1)在相同的条件下可以重复进行 在相同的条件下可以重复进行; 在相同的条件下可以重复进行 (2)每次试验的结果不止一个 但能事先明 每次试验的结果不止一个,但能事先明 每次试验的结果不止一个 确所有可能结果的范围; 确所有可能结果的范围 (3) 每次试验之前不能准确预言哪个结果 会出现. 会出现
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3. 随机试验 随机试验: 如果一个试验在相同的条件下可以 重复进行,而且每次试验的结果事前不可 重复进行 而且每次试验的结果事前不可 预言,那么 称它为随机试验 简称为试验。 预言 那么,称它为随机试验 简称为试验。 那么 称它为随机试验,简称为试验 以后我们所说的试验,都是指随机试验 以后我们所说的试验 都是指随机试验. 都是指随机试验 表示一个试验。 用字母E或 用字母 或E1,E2,…表示一个试验。 表示一个试验
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确定性现象 随机现象 —— 每次试验前不能预言出现什么结果 每次试验后出现的结果不止一个 在相同的条件下进行大量观察或试 验时，出现的结果有一定的规律性 —— 称之为统计规律性 统计规律性
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例如 • 投掷一颗匀称的骰子，观察其出现的点数； 投掷一颗匀称的骰子，观察其出现的点数； • 记录某电话交换台一天内接到的呼叫次数； 记录某电话交换台一天内接到的呼叫次数； • 在一批灯泡中任取一只，测试它的寿命 在一批灯泡中任取一只， 它们都具有(1),(2),(3),都是随机试验，并分别 都是随机试验， 它们都具有 都是随机试验 表示。 以E1,E2,E3表示。
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赵选民,师义民 概率论与数理统计典型题分 赵选民 师义民.概率论与数理统计典型题分 师义民 析解集.西北工业大学出版社 析解集 西北工业大学出版社.2000年. 年 西北工业大学出版社 孙清华,赵德修 新编概率论与数理统计题解 孙清华 赵德修.新编概率论与数理统计题解 赵德修 新编概率论与数理统计题解. 华中科技大学出版社.2001年. 年 华中科技大学出版社 张学元. 概率论与数理统计试题精解.湖南大 张学元 概率论与数理统计试题精解 湖南大 学出版社.2001年. 年 学出版社 李贤平.概率论基础 高等教育出版社 李贤平 概率论基础.高等教育出版社 概率论基础 高等教育出版社.1987年. 年 孙荣恒.应用概率论 科学出版社 孙荣恒 应用概率论.科学出版社 应用概率论 科学出版社.1998年. 年
• •
19:42:52
4
概率统计
• 先修课程：高等数学 线性代数 • 教学课时：52学时,在1--18周内完成, 教学课时：52学时, --18周内完成,
学分:3 学分:3
• 教学目的：为学生的知识掌握和能力
提高打下必要的数学基础; 提高打下必要的数学基础;为专业知识 的学习和运用,提供数学工具. 的学习和运用,提供数学工具.
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总之,它的思想方法和工具知识已渗透 总之 它的思想方法和工具知识已渗透 到许多学科部门.在人们的日常生活思维意 到许多学科部门 在人们的日常生活思维意 识与行为决策中,已自觉或不自觉的用到预 识与行为决策中 已自觉或不自觉的用到预 测随机事件和预防随机事件,考虑到多种因 测随机事件和预防随机事件 考虑到多种因 素和多种结果,做好各种准备 预见各种后 素和多种结果 做好各种准备,预见各种后 做好各种准备 以防万一,避免不利或灾难性事件的发 果,以防万一 避免不利或灾难性事件的发 以防万一 使人有聪明的远见,料事如神 生.使人有聪明的远见 料事如神 使人有聪明的远见 料事如神.
随机现象是大量客观存在的. 随机现象是大量客观存在的
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例如: 例如 • 明天早上是否下雨 明天早上是否下雨; • 国庆节或春运期间去火车站买去上海的某 一趟火车票能否买到; 一趟火车票能否买到 • 某一河流是否暴发洪水 某一河流是否暴发洪水, • 明天的股市行情 明天的股市行情; • 某地某日是否出现恐怖事件 等等 某地某日是否出现恐怖事件,等等 等等. 人们要揭示随机现象的规律,预测事物各 人们要揭示随机现象的规律 预测事物各 种发展变化规律,合理利用 防范可怕灾害. 合理利用,防范可怕灾害 种发展变化规律 合理利用 防范可怕灾害
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现在的目标 • 介绍看问题的观点,学习解决问题的知识 介绍看问题的观点 学习解决问题的知识; 学习解决问题的知识 • 为以后的工作学习 研究专业提供数学工具. 为以后的工作学习,研究专业提供数学工具 研究专业提供数学工具 • 考研的数学,含有这门课的知识考题 考研的数学 含有这门课的知识考题. 含有这门课的知识考题 下面开始本课程的学习 我们这里只学 下面开始本课程的学习,我们这里只学 开始本课程的学习 基本的思想方法,基本的知识 基本的问题 基本的思想方法 基本的知识, 习基本的问题,基本的思想方法 基本的知识 基本的技巧 .
主讲教师: 主讲教师: 冯伟 办公地点:图书馆西配楼504 办公地点:图书馆西配楼504 办公室电话:82317934 办公室电话:82317934 wfeng_323@
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这学期由我给同学们讲授《概率统计》 这学期由我给同学们讲授《概率统计》 这门课,希望我和同学们共同努力 完成 这门课 希望我和同学们共同努力,完成 希望我和同学们共同努力 这门课的讲授和学习任务,通过课堂讲 这门课的讲授和学习任务 通过课堂讲 同学们听课学习,为同学们的知识掌 解,同学们听课学习 为同学们的知识掌 同学们听课学习 握能力提高打下必要的数学基础;为专 握能力提高打下必要的数学基础 为专 业知识的学习和运用,提供数学工具 业知识的学习和运用 提供数学工具. 提供数学工具
A1 E 灯泡的寿命超过100h”和 试验 中，3 =“灯泡的寿命超过 灯泡的寿命超过 和
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• 随机现象是大量客观存在的 只要我们留心 随机现象是大量客观存在的,只要我们留心 观察思考想象身边的世界，就会发现很多 观察思考想象身边的世界，就会发现很多, 全面的看问题,预料、防备、 全面的看问题 预料、防备、避免随机现象 预料 发生.这在日常思维决策中也是很重要的 发生 这在日常思维决策中也是很重要的. 这在日常思维决策中也是很重要的
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先说一下要求和学习方法: 先说一下要求和学习方法 • 要求按时上课,遵守课堂纪律 保持安静,不 要求按时上课 遵守课堂纪律,保持安静 不 遵守课堂纪律 保持安静 影响大家听讲; 影响大家听讲 • 课前适当预习 上课认真听课,课后及时复 课前适当预习,上课认真听课 课后及时复 上课认真听课 要自己复习用到的高等数学有关知识; 习, 要自己复习用到的高等数学有关知识 • 要及时完成作业 保证数量质量,按时交作 要及时完成作业,保证数量质量 按时交作 保证数量质量 作业要求独立完成,交作业的数量和质 业;作业要求独立完成 交作业的数量和质 作业要求独立完成 量算平时成绩,占总成绩的 量算平时成绩 占总成绩的10%. 占总成绩的
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本课程分两个部分: 本课程分两个部分 • 概率论(第一章 第六章) 第一章—第六章 概率论 第一章 第六章 • 第七章—第九章 数理统计 (第七章 第九章 第七章 第九章)
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本课程的研究对象和用处
自然界的所有现象可分为两类: 自然界的所有现象可分为两类 • • 确定性现象:在一定条件下 某种结果 确定性现象 在一定条件下,某种结果 在一定条件下 是否发生,事先完全可以预言 事先完全可以预言; 是否发生 事先完全可以预言 不确定现象(随机现象 在一定条件下 不确定现象 随机现象):在一定条件下 随机现象 在一定条件下, 某种结果是否发生,事先是不可能预 某种结果是否发生 事先是不可能预 言的. 言的