数学概率多种分布的可加性原理

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概率的乘法与加法原理

概率的乘法与加法原理

概率的乘法与加法原理概率是一门与事件发生可能性相关的数学工具,在日常生活和实际问题中有着广泛的应用。

而在研究概率时,我们经常会遇到概率的乘法和加法原理。

本文将深入探讨概率的乘法与加法原理的概念、用法以及实际应用。

一、概率的基本概念在学习概率的乘法与加法原理之前,我们首先需要了解一些基本概念。

1.1 试验与事件试验是指具有不确定性的某种观察、测量或行动,可以粗略理解为一次随机的尝试或实验。

事件是试验结果的特定集合,通常用大写字母 A、B、C 等表示。

1.2 样本空间与样本点样本空间是试验所有可能结果的集合,通常用Ω表示。

样本点是样本空间中的每个可能结果。

1.3 概率事件发生的概率是一个介于0和1之间的实数,表示事件发生的可能性大小。

概率越接近1,表示事件发生的可能性越大;概率越接近0,表示事件发生的可能性越小。

二、乘法原理概率的乘法原理是指在两个或多个独立事件同时发生的情况下,其总概率等于各事件发生概率的乘积。

例如,假设有一件衣服,它既是红色又是中号的可能性。

已知红色衣服的概率是0.4,而中号衣服的概率是0.3。

根据乘法原理,红色中号衣服的概率可以计算为0.4乘以0.3,即0.12。

在实际应用中,乘法原理常用于计算连续事件发生的概率。

比如抛掷硬币,正面朝上的概率是0.5,抛掷两次得到两次正面的概率可以计算为0.5乘以0.5,即0.25。

三、加法原理概率的加法原理是指在两个或多个互斥事件中,某个事件发生的概率等于各互斥事件发生概率的和。

互斥事件是指不能同时发生的事件,例如抛掷一枚硬币,出现正面和出现反面就是两个互斥事件。

例如,假设抛掷一枚骰子,事件A为出现偶数点数的概率,事件B 为出现大于4的点数的概率。

根据加法原理,事件A与事件B的概率等于事件A的概率加上事件B的概率,即1/2 + 2/6 = 5/6。

在实际应用中,加法原理常用于计算互斥事件的概率。

比如购买彩票,中奖的概率可以计算为各个奖项中奖的概率的和。

概率的公理化

概率的公理化

概率的公理化是概率论的基础,它提供了一种严格的数学框架来描述不确定性和随机现象。

概率的公理化由俄国数学家安德雷·科尔莫哥洛夫在20世纪30年代首次提出,并被广泛接受和应用。

概率的公理化基于三条基本原则,它们构成了概率论的基础。

以下是对这三条原则的详细阐述。

1. 非负性:概率是非负的。

这意味着对于任何事件A,它的概率必须大于等于零。

即P(A) ≥0。

这个原则表明概率不能为负数,即任何事件都至少有一定的可能性发生。

2. 规范性:全样本空间的概率为1。

全样本空间是指所有可能结果的集合,通常用Ω表示。

规范性要求全样本空间的概率等于1,即P(Ω) = 1。

这个原则确保所有可能结果的总和为1,表示了一定会发生某个结果的确定性。

3. 可加性:对于互斥(互不相交)事件的概率,可以通过求和计算。

如果事件A和B是互斥事件(即A和B不可能同时发生),则它们的概率之和等于它们分别的概率之和。

即P(A∪B) = P(A) + P(B)。

这个原则允许我们通过计算各个可能事件的概率来得到复合事件的概率。

在这三条基本原则的基础上,可以推导出概率论中的其他重要定理和性质。

例如,可以通过可加性原理推导出条件概率和乘法规则,用于计算事件之间的依赖关系。

条件概率是指在已知某一事件发生的条件下,另一个事件发生的概率。

乘法规则则用于计算多个事件同时发生的概率。

概率的公理化还涉及到概率空间的定义。

概率空间由样本空间Ω和一个叫做事件域的集合F组成。

事件域是样本空间的子集合的集合,它包含了我们感兴趣的所有事件。

概率被定义为一个函数P,它将事件映射到实数,即P:F→[0,1]。

满足非负性、规范性和可加性的概率函数被称为概率测度。

概率的公理化使得概率论成为一门严密的数学理论,并被广泛应用于统计学、风险管理、金融学、物理学等领域。

它提供了一种计算和分析不确定性的工具,帮助我们做出决策、预测事件的发生概率,并评估风险。

总结起来,概率的公理化是概率论的基础,它建立了一套数学框架来描述不确定性和随机现象。

概率的基本概念和计算

概率的基本概念和计算

性质:概率的对称 性意味着事件A和B 是对称的,即它们 的发生概率相等。
举例:例如,抛掷一枚 硬币正面朝上的概率等 于反面朝上的概率,因 此硬币抛掷具有对称性。
应用:概率的对称性 在概率论和统计学中 有着广泛的应用,如 赌博、保险等领域。
概率的可数可加性
定义:如果事件A和B是互斥的,则P(A∪B)=P(A)+P(B)
概率的乘法原则:两个独立事件的 概率乘积等于它们各自概率的乘积。
概率的公理化定义
概率是描述随机事件发生可能性大小的数值,取值范围在0到1之间。 必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0。 概率具有可加性,即两个独立事件的概率之和等于它们概率的直接概率。 概率具有有限可加性,即对于有限个两两互斥事件,其概率之和等于它们概率的直接概率。
概率在日常生活中的应用
天气预报:通过概率计算预测未来天气情况,帮助人们安排出行和活动。 保险业:保险公司使用概率计算风险,制定合理的保险费率。
医学研究:通过概率统计方法分析大量数据,发现疾病与基因、环境等因素的关系。 经济学:经济学家使用概率模型预测市场趋势和经济状况,帮助投资者做出决策。
概率在科学实验中的应用
完备性是概率论中 的一个基本性质, 它保证了概率空间 的完整性和一致性。
完备性也是概率论中一 个重要的数学工具,它 被广泛应用于概率论和 统计学中的各种问题。
概率的完备性是概率 论中的一个基本概念 ,它对于理解概率论 和统计学中的各种概 念和原理非常重要。
概率的对称性
定义:如果一个事 件A的概率等于其逆 事件B的概率,则称 事件A具有对称性。
概率的统计定义
概率是描述随 机事件发生的 可能性大小的
数值。
概率可以通过 长期实验中某 一事件发生的 次数与总次数 的比值来估算。

概率的加法与乘法原理总结

概率的加法与乘法原理总结

概率的加法与乘法原理总结概率是数学中一个重要的概念,它用来描述某个事件发生的可能性大小。

在概率理论中,加法原理和乘法原理是两个基本原理,它们可以帮助我们计算复杂事件的概率。

本文将对概率的加法原理和乘法原理进行总结,并且给出具体的例子来说明。

一、概率的加法原理概率的加法原理用来计算多个事件的概率之和。

当我们有两个事件A和B时,其概率的加法原理可以表示为:P(A∪B) = P(A) + P(B) -P(A∩B)。

其中,P(A∪B)表示A和B中至少一个事件发生的概率,P(A)表示事件A发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率,P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率。

举个例子来说明概率的加法原理。

假设有一个扑克牌的标准牌组,从中随机抽取一张牌,事件A表示抽到红桃牌的概率,事件B表示抽到黑桃牌的概率。

根据加法原理,我们可以计算出P(A∪B) = P(A) +P(B) - P(A∩B) = 1/4 + 1/4 - 0 = 1/2。

因此,抽到红桃牌或黑桃牌的概率为1/2。

二、概率的乘法原理概率的乘法原理用来计算多个事件同时发生的概率。

当我们有两个事件A和B时,其概率的乘法原理可以表示为:P(A∩B) = P(A) *P(B|A)。

其中,P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率,P(A)表示事件A发生的概率,P(B|A)表示在事件A发生的条件下,事件B发生的概率。

为了更好地理解概率的乘法原理,让我们再举一个例子。

假设有一个装有5个红球和3个蓝球的罐子,从中连续抽取两个球,不放回。

事件A表示第一个球是红球的概率,事件B表示第二个球是蓝球的概率。

根据乘法原理,我们可以计算出P(A∩B) = P(A) * P(B|A) = (5/8) * (3/7) = 15/56。

因此,第一个球是红球且第二个球是蓝球的概率为15/56。

通过上述两个原理,我们可以计算更复杂事件的概率。

当有多个事件同时出现时,我们可以先使用乘法原理计算出每个事件的概率,然后利用加法原理将它们相加得到最终的概率。

卡方分布的可加性

卡方分布的可加性

卡方分布的可加性
卡方分布的可加性
卡方分布是一种概率分布,可以用来描述一组随机变量之间的关系。

它可以用来描述不同变量之间的联系,并且可以用来检验某种假设。

它的可加性是指,当多个随机变量之间都具有某种联系时,它们的总
体分布可以由多个基本的卡方分布加起来得到。

卡方分布的可加性可以用来说明一个重要的统计原理,即“多变量的
分布是由多个独立的单变量分布的叠加而成的”。

这就提示我们,当
构建多变量分布时,可以将多个单变量分布进行叠加,而不是分别构
建每个变量的独立分布,这样可以大大简化分析过程。

此外,卡方分布也可以用来检验某些统计假设。

例如,如果我们想检
验某个统计假设,可以构建一个卡方分布,来表示检验假设的背景。

如果检验结果显示,该假设与背景分布不一致,那么就可以得出结论,该假设是不正确的。

总之,卡方分布的可加性是一种重要的统计原理,可以帮助我们构建
多变量分布,也可以帮助我们检验统计假设。

概率论中几种具有可加性的分布及其关系讲解

概率论中几种具有可加性的分布及其关系讲解

目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 1 关键词⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 1 Abstract ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 1 Key words ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 1 引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 1 几种常见的具有可加性的分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 1 1.1二项分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 21.2泊松分布(Possion 分布)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 31.3正态分布··· ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 4 1.4伽玛分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 61.5柯西分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯71.6卡方分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7 2 具有可加性的概率分布间的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82.1二项分布的泊松近似⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82.2二项分布的正态近似⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92.3正态分布与泊松分布间的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯102.4正态分布与柯西分布、卡方分布及卡方分布与伽玛分布的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11 3 小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯12 参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯12 致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯13概率论中几种具有可加性的分布及其关系概率论中几种具有可加性的分布及其关系摘要 概率论与数理统计中概率分布的可加性是一个十分重要的内容 . 所谓分布的可加性指的是同一 类分布的独立随机变量和的分布仍属于此类分布 . 结合其特点, 这里给出了概率论中几种具有可加性的分布:二项分布,泊松分布,正态分布,柯西分布,卡方分布以及伽玛分布 . 文章讨论了各类分布 的性质及其可加性的证明,这里给出了证明分布可加性的两种方法,即利用卷积公式和随机变量的 特征函数 .除此之外,文章就可加性分布之间的各种关系,如二项分布的泊松近似,棣莫佛 - 拉普拉 斯中心极限定理等,进行了不同层次的讨论 . 关键词 概率分布 可加性 相互独立 特征函数Several Kinds of Probability Dstribution and its Relationshipwith AdditiveAbstract Probability and mathematical statistics in the probability distribution of additivity is a very important content.The distribution of the so-called additivity refers to the distribution of the same kind of independent random variables and distribution are still belong to this kind of bined with itscharacteristics, here given several has additivity distribution in probability theory: the binomial distribution, poisson distribution and normal distribution and cauchy distribution, chi-square distribution and gamma distribution.Article discusses the nature of all kinds of distribution and its proof of additivity, additive of proof distribution are also given two methods, namely using convolution formula and characteristic function of a random variable. In addition, this paper therelationships between the additive property distribution, such as the binomialdistribution of poisson approximation, Di mo - Laplace's central limit theorem, and so on, has carried on the different levels of discussion.引言 概率论与数理统计是研究大量随机现象的统计规律性的学科,在概率论与数 理统计中,有时候我们需要求一些随机变量的和的分布,在这些情形中,有一种求和类 型比较特殊,即有限个相互独立且同分布的随机变量的和的分布类型不变,这一求和过 程称为概率分布的 “可加性” .概率分布中随机变量的可加性是一个相当重要的概念, 本 文给出了概率论中常见的六种具有可加性的分布, 包括二项分布, 泊松分布, 正态分布, 伽玛分布, 柯西分布和卡方分布 .文章最后讨论了几项分布之间的关系, 如二项分布的泊 松近似,正态近似等等 .1 几种常见的具有可加性的分布在讨论概率分布的可加性之前,我们先来看一下卷积公式和随机变量的特征函数 首先来看卷积公式 [1]:Key Words probability distribution additivity property mutual independence characteristic function①离散场合的卷积公式设离散型随机变量, 彼此独立,且它们的分布列分别是P( k) a k ,k 0,1 ,n 和P( k) b k,k 0,1, ,n.则的概率分布列可表示kkP( k) P( i)P( k i) a i b k i ,k 0,1,2 .i 0 i 0②连续场合的卷积公式设连续型随机变量, 彼此独立,且它们的密度函数分别是 f (x), f (y) ,则它们的和的密度函数如下f (z) f f f (x) f (z x)dx.(2)其证明如下:的分布函数是 F (z) f( z) f (x)f ( y)dxdy xyzf (y)dy f (x)dxF (z x) f (x)dx.其中 F (x)为的分布函数,对上式两端进行求导,则可得到的密度函数:f (z) f f f (x) f (z x)dx. 即证.在概率分布可加性的证明中,除了卷积公式,我们常用的证明方法还有利用随机变量的特征函数.下面我们来讨论一下这几种具有可加性的分布及其可加性证明的过程中卷积公式和特征函数的应用.1.1二项分布1.1.1二项分布B(n,p) 的概念如果记为n次伯努利试验中成功 (记为事件A)的次数,则的可能取值为0,1,2,⋯⋯,n.记p为事件 A 发生的概率,则p(A) p, p( A) 1 p,记为q.即q 1 p.因n 次伯努利试验的基本结果可以记作?=(w1,w2,⋯?n),w i 或为 A 或为A,这样的w共有2n个,这n2个样本点w组成了样本空间Ω.下求的分布列,即求事件{ k }的概率.若某个样本点?=(w1,w2,⋯?n)∈{ k } ,意味着w1,w2 ,⋯?n 中有k 个 A ,n k 个 A ,由独立性即可得:P( ) p k(1 p)n k.而事件{ =k }中这样的w 共有个,所以的分布列为knP( k)= p k(1-p)n k,k 0,1, n.k 此分布即称为二项分布,记作~ B(n,p) .且我们易验证其和恒为 1. .也就是概率论中几种具有可加性的分布及其关系n=1时,二项分布 B(n, p)称为两点分布,有时也称之为 0 1分布. 二项分布的图像具有以下特点:①二项分布的图像形状取决于 n 和 p 的大小,随着 p 的增加,分布图高峰逐渐右移 .②当 p 0.5 时,图像是对称的 . 1.1.2 二项分布的可加性定理 1.1.1 设 ~B(n,p), ~ B(m, p), 而且 , 相互独立,记 , 则有也就是说, ~ B(n m, p). 即证!1.2 泊松分布 ( Possion 分布 ) 与二项分布一样,泊松分布也是一种离散分布,许多随机现象,特别是社会现象与 物理学中的一些随机现象都服从于泊松分布 . 泊松分布可作为描述大量试验中稀有事件 出现次数的概率分布的数学模型 . 1.2.1 泊松分布的概率分布列 泊松分布的概率分布如下所示: kP( k) e ,k 0,1,2 ⋯,其中 大于0,记作 ~ P( ). k!对于泊松分布而言,它的参数 即是期望又是它的方差: kE( ) k e e e e k 0 k! k 1 (k 1)! 又因,kE( 2 ) k 2e k ek 0 k! k 1 (k 1)!k= (k 1) 1 e k 1 (k 1)!~ B(n m, p).证明 因 ,所以易知 可以取 0,1,2 n m 等n m 1个值. 根据卷积公式 (1) ,事件 k 的概率可以表示为kP( k) P( i)P( k i)i0ki0n i n i p i(1p)n i ip k(1 p)knmk i0mk i mk ip (1p)kn ..k又因i0m kinm所以P( k)knmp k (1 p)n m k,k 0,1, n m.k1故 的方差为 Var( ) E( 2) (E( ))2 = 2 21.2.2 泊松分布的可加性定 理 1.2.1 设 随 机 变 量 1 ~ P( 1), 2 ~ P( 2) , 且 1, 2 相 互 独 立 , 则 1 2 ~ P( 1 2).kk 证明 此处 P( 1 k) 1e 1,P( 2 k) 2 e 2 ,k 0,1,2, 1 k! 2k! 根据卷积公式 (1) ,有ki P( 1 2 k) 1e 11 2 i 0 i! (k i)! e ( 1 2) kk! i k i12 k! i 0 i!(k i)!1 2 (1 2)e ( 1 2),k 0,1, .k!所以 (1 2) ~P (1 2).即证!同样我们可以利用特征函数对其进行证明,此处不再赘述 1.3 正态分布1.3.1 正态分布的定义 [6]定义 1.3 对于已经给定的两个常数 和 >0,定义函数1 (x )2/2 2 p , (x) e (x ) /22它含有两个参数 和 . 显然的, p , (x)取正值 .我们称密度函数为 p , (x) 的分布为正态分布,记作 N( , 2) ,它的分布函数记为 (t )2x 2e 2 2dt正态分布的密度函数的图像是一条钟形曲线,中间高两边低,而且关于 x 对称, 在此处 p , (x) 取最大值 1.我们称 为该正态分布的中心, 在 x 附近取值的可能 性比较大,在 x 处有2拐点 .若将 固定,改变 的取值,则 越大,曲线峰顶越低,图像较为平坦; 越小, 曲线封顶越高,图像较为陡峭 . 因此正态密度函数的尺度由 确定,故称 为尺度参数 .同样的,将 固定,而去改变 的值,会发现图像沿 x 轴平移而并不改变形状,也 就说明该函数的位置由 决定,故称其为位置参数 .当 0, 1 时的正态分布称为标准正态分布,记作 N (0,1) . 它的密度函数记为(u) ,分布函数记为 (u). 则有12(u) 1eu /2,u ( , )22= 2ek2(k 2)!ek1k1(k1)! ki k 2 ie 2(1)1 F , (x) 12概率论中几种具有可加性的分布及其关系21.3.2 一般正态分布的标准化对于正态分布族N( , 3); ( , ), 0 ,标准正态分布 N(0,1) 只是其中一个成员 .其实在应用中很少有随机变量恰好服从标准正 态分布,可是一般正态分布均可以利用线性变换转变成标准正态分布 . 所以一切与正态变量有关的事件的概率均可通过标准正态分布分布求取 .定理 1.3.1 如果随机变量 Y~ N( , ),则X (Y )/ ~ N(0,1) ,其中X 为标准正 态变量 .证明 记Y 与X 的分布函数分别为 F Y (y)和F X (x),易知因为正态分布函数严格递增而且处处可导,所以如果记 Y 和X 的密度函数分别是 p Y (y) 和 p X (x) ,会有p X (x) dF Y ( x) p Y ( x)dx Y 由此即得, X Y~ N (0,1). 对于标准正态随机变量 X ~ N(0,1), X 的数学期望为1 E(X) 12 xe且Y X , 由方差的性质Var (Y ) Var( x) 2.也就是说,正态分布的方差即是其另一个参数 2. 1.3.3 正态分布的可加性3因被积函数 h(x) xe x /2为奇函数,故上述积分值为 0,也就是说 E(X) 0. 而对于一般正态变量 Y~N( , 2) ,如果满足 Y X ,由数学期望的线性性质则可 得到 E(Y) 0 .所以我们可以知道正态分布 N( , 2)的数学期望即为其参数 . 因为u t 2/2 (u)e t /2dt,u ( , )x P(Y x) F Y ( x).1 2/22e即证. 2x 2e x /2dx 1 2x 2 /2 xd( e x/2)Var(X) E(X 2) (E(X))21 2 12 1 2x 2 /2 xe |e x 2 /2dx e x /2dx12 1. 2x /2dx ,F X (x) P(X x) P定理 1.3.2 设随机变量而且X和Y彼此独立,且X ~N( 1, 12),Y~N( 2, 22 ),则有X Y~ N( 1 2, 1222).证明知X , Y服从于正态分布,且它们的密度函数分别是12t222t2X exp(i 1t 1), Y exp(i 2t 2).22又因X,Y 彼此独立,所以X Y (t)X(t)Y(t) exp i(1 2)t ( 1 2 )t.这正是数学期望为 1 2, 方差为1222的正态分布的特征函数,即证!我们同样可以使用连续场合的卷积公式进行证明,详见文献[5] ,此处不再赘述.1.4伽玛分布在讨论伽玛分布之前,我们先来看一下伽玛函数:我们称( )x 1e x dx ( 0) 为伽玛函数,为其参数. 它的性质如下:① (1) 1, (1) ;② ( 1) ( ). 取自然数n 的时候,有(n 1) n (n) n!.1.4.1伽玛分布的定义定义 1.4 如果随机变量X 的密度函数为x 1e x,x 0;p(x) ( )0,x 0,就称作X 服从伽玛分布,记为X ~ Ga( , ), 且, 的值均大于0. 为伽玛分布的形状参数,为其尺度参数.当0 1时,p(x)为严格单调递减的函数,在x 0处取得奇异点;当1时,p(x) 亦严格单调减,且x 0时有p(0) ;当 1 2 时,p(x) 为单峰函数,先上凸然后下凸;当2时,先下凸再上凸,最后下凸. 而且随着的增大,p(x)逐渐接近于正态分布的密度函数.1.4.2伽玛分布的可加性定理 1.4.1 设随机变量X ~Ga( 1, ),Y ~Ga( 2, ), 且X 和Y 彼此独立,则X Y ~ Ga( 1 2, ).证明知X(t) (1 it) 1, Y(t) (1 it) 2,且X 与Y 彼此独立,所以X Y(t) X(t) Y(t) (1 it) ( 1 2),此即为Ga( 1 2)的特征函数,根据惟一性定理则可知X Y ~Ga( 1 2, ).结论得证!概率论中几种具有可加性的分布及其关系如正态分布,对于伽玛分布,我们同样可以利用连续场合的卷积公式对其可加性进 行证明,详见文献 [5];1.5 柯西分布 [4]1.5.1 柯西分布的密度函数柯西分布是几个常见的连续分布之一 . 它的密度函数为1p(x, , ) 2 2 ,x ( , ).(x )1, 0 时的柯西分布密度函数称为标准柯西分布密度函数,即 11p(x) 2 ,x ( , ). 2 dx . (x )2所以 x p(x, , )dx 不收敛,故柯西分布的数学期望与方差均不存在 1.5.2 柯西分布的可加性定理 1.5.1 设随机变量 X ~p( 1, 1),Y~p( 2, 2),且 X,Y 彼此独立,则有X Y~ p( 1 2, 1 2).证明 因 X,Y 均服从于柯西分布,且 X,Y 的特征函数分别是 X (t ) e i 1t 1t,Y(t) e i 2t 2t .又因 X,Y 彼此独立,所以X Y (t) X (t) Y (t) e i( 1 2)t ( 1 2)t.这 恰 好 就 是 参 数 为 1 2 , 1 2 的 柯 西 分 布 的 特 征 函 数 , 所 以 X Y~ p( 1 2, 1 2).即证!1.6 卡方分布( 2分布)1.6.1 卡方分布( 2分布)的定义及密度函数定 义 1.6 [7] 设 X 1,X 2, X n 独 立同分 布与 标准正态分 布分布 N (0,1),则 称 2 X 12 X 22 X n 2 所服从的分布为自由度为 n 的卡方分布,记为卡方分布的密度函数为1.6.2 卡方分布可加性卡方分布密度函数的图像是一个只取非负值的偏态图像 . 它的图像随着自由度的增 加而逐渐趋于对称,当自由度 n 时,其图像趋于正态分布的图像 . 这也从另一个侧 面告诉我们,卡方分布是由其自由度决定的,不同的自由度对应了不同的卡方分布 .1x为方便起见,往后我们分别记这两类密度函数为 p( , ) 和 p(0,1). 对于柯西分布的数学期望和方差,因12x p(x, , )dx x2 ~ 2(n). 1 np(x) 22(n2)0,x 0.x n 1 e 2x 2 ,x 0;由 1.6.1 ,我们可以知道卡方分布即伽玛分布的一个特例,所以由伽玛分布的可加性我们易知卡方分布亦满足可加性定理,即定理 1.6.1 [5]设 12 ~ 2(m), 22 ~ (n),且 12, 22彼此独立,则有 2 2 212 22 ~ 2(m n).证明 由卡方分布的定义,设2 2 2 2 2 2 2 212X 12 X 22 X m 2, 22 X m12 X m 22 X m n 2,且 X i ~ N (0,1), i 1,2, ,m n, X i ,X j 彼此独立 .则有,2 2 2 2 2 2 2 21 2 X 1 X 2X m X m 1 X m 2X m n ,从从卡方分布的定义,因此 12 22 ~ 2(m n). 即证!2 具有可加性的概率分布间的关系2.1 二项分布的泊松近似 [4]当 n 的取值很大时,二项分布 B (n, p ) 的计算是令人头疼的 . 这里介绍了泊松分布的 一个十分有用的特性,我们可利用泊松分布作为二项分布的一种特殊近似,即二项分布 的泊松近似 . 下面我们来看泊松定理,当 n 取值较大,而 p 取值偏小的情况下使用泊松 定理,可大大减小二项分布的计算量 .定理 2.1 [8]( Possion 定理) 在n 重伯努利试验中,记事件 A 在每次试验中发生的 概率为 p n ,它与试验发生的次数 n 有关,若当n 0时,有np n,即 lim np n ,则对任意给定的 k ( k 为非负整数),有 nk n kn lim p n (1 p n ) e nk k!lim证明 设 n np n ,则有 p n n, 所以nk n kn(n 1)(n 2) (n k 1) n k n p n (1 p) ( )(1 ) k! n n k 1 2 k 1 n n n k (1 )(1 )(1 ) n (1 n )n kn n n k! n (1 1)(1 2) (1 k 1) n (1 n )n (1n n n k! n lim n ,则对于给定的 k 值,有 lim n k k ;且 nkn) k. n由已知有, 所以有1 2 k 1lim (1 )(1 ) (1 ) 1 ;n n n( n )lim (1 n)nlim (1 n) n nn n nnklim (1 n ) k1. n ne;p nk (1 p n )n kke k! 即证!lim nk 因 Possion 定理的条件之一为 lim np n , 所以在二项分布的计算中, 若 n 值很大, p的值却很小,且 np 的大小适中时(一般认为当 n 100, p 0.1, 且 np 10时),二概率论中几种具有可加性的分布及其关系项分布 B(n, p) 可以使用参数为 的泊松分布来做近似,即有n p n k (1 p n )n k e np,k 0,1,2 , k k!此即为二项分布 B(n, p) 的泊松近似, 而且 n 的值应尽可能的大, 这样计算结果才能更精 确.二项分布 B(n, p) 的泊松近似经常被用于稀有事件 (即每次试验中事件发生的概率很 小)的研究中,大量实例表明,一般情况下概率 p 0.1时,泊松近似非常好用,甚至 n 的取值不必很大 .2.2 二项分布的正态近似定理 2.2 [7](棣莫佛 - 拉普拉斯( De Moivre Laplace )极限定理) 设随机变量 X ~ B(n, p)(0 p 1,n 0,1,2, ),则对任意的实数 x ,有X npn lim Pnp 1 p从于同一参数 p 的两点分布的随机变量 X 1,X 2, ,X n 的和,E(X i ) p,Var ( X i ) p(1 p),i 1,2, 根据 Lindeberg Levy 中心极限定理,有De Moivre Laplace 中心极限定理说明, n 相当大时,服从二项分布 B(n,p) 的随 机变量 X 的概率的计算服从正态分布 N ( np, np(1 p)) 的随机变量的计算 .也就是说,二项分布可以用正态分布来近似计算 .比如 P(X k)的计算量时十分大的 . 根据 De Moivre Laplace 中心极限定理,因 X np近似服np(1 np)从于标准正态分布,或者说是 X 近似服从于 N(np,np(1 p)) 分布,也就是说x 1 t 2/2x e t /2dt (x).2证明 因随机变量 X 服从二项分布 B(n,p) ,所以 X 可看做是 n 个相互独立的且服 n即 X X i , 而且n X i np lim P i 1 nnp(1 p) 2e t /2dt (x ). 定理得证! p k(1 p)n k,在 n 比较大的时候 k我们只需查一下标准正态分布表, 就可以求出我们需要的相当精确的值 .但是,当 p 较大或者较小时近似效果可能差一些,利用公式时 p 的值最好满足 0.1 p 0.9 .另外,P(X k)nk n k p k (1 p)n k(x np)22np(1 p)2 np(1 p) e对于 P(a X b)p k(1 p)n k,有a k bkP(a 1 X a 2) P( a1 np X np1 2np(1 p) np(1 p) np(1 p)( a 2 np ) ( a 1 np ) np(1 p) np(1 p) np(1 p)k np np(1 p)a2 np )()因二项分布是离散分布,正态分布是连续分布,所以在我们实际的应用中,为减小误差,常常使用a2 0.5 np a1 0.5 npP(a1 X a2 ) ( 2 ) ( 1 )np(1 p) np(1 p)来替换( ) 式.2.3正态分布与泊松分布之间的关系由上面的定理 2.1 和定理 2.2 我们可以知道,二项分布B(n, p)可以用泊松分布来做近似,同样也可以用正态分布来近似. 所以,从某个方面来说,泊松分布与正态分布也具有某种近似的关系,首先我们来看特征函数的连续性定理.定理 2.3.1 [11]分布函数列F n(x) 弱收敛于分布函数 F (x)的充分必要条件是它的相应的特征函数列n(t) 收敛于 F (x)的特征函数(t).Xx2证明知X 服从泊松分布,则X 的特征函数为(t) e (e 1).i tX e 1 i t所以X的特征函数是(t) e .对于任何一个t, 我们有 e 1it t 1,2!所以有t21 i t2t2 xe 2定理 2.3.2 [11]设随机变量X ~ P( ),则有limP Xt2te i因此对于任意的点列 n ,有 lim n (t) e 2 . n nnt 2又知e 2是标准正态分布 N(0,1)的特征函数,因此由连续性定理可以得到, XnxlimPn1 x e t 22dt. 2nX我们来看泊松分布的正态逼近 .定理 2.3.3 [8]对于任意的 a 1 a 2,有k e 1 a limk k! 2 a 1其证明见文献 [8].由前可知, B(n, p) 的正态近似与泊松近似的条件是不同的,当 p 的取值特别小时, 哪怕 n 的值不是太大,用泊松分布来近似二项分布也是可以的 .但在这种情况下,用正 态近似却是不合理的 .我们可以想象,若p 值由 n 的任意性,所以有 lim Px 1x e 2dt 成立.2x 2/2e x / 2dx,其中 a 1 ,a 2概率论中几种具有可加性的分布及其关系肯定不会很大,而由定理 2.3.1 ,我们可知,此时正态分布就不可能很好的进行泊松近 似.2.4 正态分布与柯西分布、卡方分布及卡方分布与伽玛分布之间的关系 首先来看正态分布与柯西分布的关系 .定 理 2.4.1 设 X ~ N (0,1),Y ~ N (0,1). 且 X 与 Y 独立同分布,记 Z X /Y , 则Z ~ N(0,1).证明 易知 Z 的取值范围是 ( , ) ,所以对于 z ( , ) ,我们利用商的公式, 可以得到1.2(1 z 2) 这正是 0, 1 时的柯西分布的密度函数,所以结论得证! 正态分布与卡方分布的关系如下: 定理2.4.2 若随机变量 X ~ N (0,1),则 X 2 ~ 2(1). 定理证明见文献 [10]. 这说明了标准正态分布与自由度为 1 的卡方分布之间的关系 若 X i ~ N 0,1,i 1,2,n.且 X i 彼此独立,记 2 X 12 X 22 X n 2,根据卡方分布的定义,我们知 2服从自由度为 n 的卡方分布 .对于伽玛分布,当其参数 n, 1时即为自由度为 n 的卡方分布,记为 22n 1 2Ga( , ) (n).223 小结文章第一部分我们讨论了六种具有可加性的分布以及它们的简单性质, 上述分布的可 加性均可利用卷积公式或者特征函数进行证明 . 正态分布是概率论中最重要的分布,一 般地,如果某个数量指标受到大量随机因素影响,而每一因素起的作用很小,则这个数 量指标就近似服从正态分布 . 在第二部分里研究了二项分布、正态分布与泊松分布的关 系,从此处我们可以知道二项分布不仅可以用泊松分布近似,同样也可由正态分布来近 似. 参考文献[1] 罗建华 . 卷积公式的应用注记 [J]. 中南林业科技大学学报, 2007 年,第 27 卷,第 1 期: 152 页.[2] 李贤平,沈崇生,陈子毅 .概率论与数理统计 [M]. 上海:复旦大学出版社, 2003.5 :221-231.[3] 唐玲,徐怀 .复合泊松分布和泊松过程的可加性 [J]. 安徽建筑工业学院学报, 2007.05 :83页.[4] 郭彦. 对柯西分布性质的进一步讨论 [J]. 淮阴工学院学报, 2005.05 :12 页. [5] 茆诗松,程依明, 濮晓龙 . 概率论与数理统计教程 [M]. 北京:高等教育出版社,p Z (z)p X ( zt) p Y (t ) t dt 1 0 texp 22t 2(1 z 2)2004.7:155-160;[6]王梓坤. 概率论基础及应用[M]. 北京:北京师范大学出版社,1996.3:61-64.[7]宋立新. 概率论与数理统计[M]. 北京:人民大学出版社,2003.9:176-177.[8]于洋. 浅析二项分布、泊松分布和正态分布之间的关系[J]. 《企业科技与发展》,2008 年第20期:120 页.[9]魏宗舒等. 概率论与数理统计教程[M]. 北京:高等教育出版社,1983.10:208-211.[10]孟凡华. 浅谈几种概率分布之间的相互关系[J]. 信阳农专学报,1992 年第 3 卷第 2 期:63-65.[11]王淑云. 特征函数及其应用[J]. 邯郸学院学报,2008 年第18 卷第 3 期:52-56.。

概率问题中的加法原理

概率问题中的加法原理

概率问题中的加法原理概率是数学中非常重要的一个概念,在各种实际问题中都有广泛的应用。

在概率问题中,加法原理(也称为并事件的概率)是一种非常有用的方法,用于计算同时满足多个条件的概率。

加法原理可以简单地表述为“或事件的概率”,即对于两个事件A和B,它们的总概率等于它们各自的概率之和减去它们的交集的概率。

在概率问题中,加法原理常常用于求解多种可能性中至少满足其中一种的概率。

举个简单的例子来说明加法原理的应用。

假设有一个装有红球和蓝球的袋子,其中红球有5个,蓝球有3个。

现在从袋子中随机取出一个球,问取出的球是红球或者蓝球的概率是多少?首先,我们需要确定红球和蓝球的概率。

红球的概率为5/8,蓝球的概率为3/8。

根据加法原理,取出的球是红球或者蓝球的概率等于红球的概率加上蓝球的概率,即5/8 + 3/8 = 1。

再举一个稍复杂一点的例子。

假设一批零件有10%的次品率,现从中随机抽取5个零件进行检测,问其中至少有一个次品的概率是多少?首先,我们需要确定取到次品的概率。

次品的概率为10%,即0.1。

根据加法原理,求至少有一个次品的概率可以通过计算不出现次品的概率,然后用1减去这个概率。

不出现次品的概率可以通过计算全部为正品的概率来获取。

全部为正品的概率为90%的5次方,即0.9的5次方,约等于0.59049。

那么至少有一个次品的概率为1减去这个概率,即1-0.59049≈0.40951。

通过以上两个例子,我们可以看到加法原理在概率问题中的应用。

无论是只有两个事件的情况还是多个事件的情况,我们都可以利用加法原理来求解。

在实际问题中,加法原理可以帮助我们计算事件的概率,从而更好地了解和预测事物发生的可能性。

需要注意的是,在使用加法原理时,前提是事件之间是互斥的,也就是说它们不存在重叠的情况。

如果事件存在重叠,那么我们需要减去重叠部分的概率,以保证计算结果的准确性。

总结起来,概率问题中的加法原理是一种常用且实用的方法。

可加性原理

可加性原理

可加性原理
可加性原理是指当两个或多个独立事件同时发生时,其概率等于各个事件概率
的乘积。

这一原理在概率论和统计学中有着广泛的应用,能够帮助我们更好地理解和分析各种事件的发生概率。

首先,我们来看一个简单的例子。

假设有一个有放回抽样的实验,抽取两次,
第一次抽到A,第二次抽到B的概率是多少?根据可加性原理,第一次抽到A的
概率是P(A),第二次抽到B的概率是P(B),那么两次抽到A和B的概率就是P(A) P(B)。

这就是可加性原理的直观解释。

可加性原理的应用不仅限于简单的抽样实验,它在复杂事件的概率计算中也有
着重要的作用。

比如在生活中,我们经常需要计算多个事件同时发生的概率,比如在一次考试中同时考到数学和英语的概率是多少,或者在一次购物中同时买到两件喜欢的衣服的概率是多少等等。

这时,可加性原理可以帮助我们将复杂事件分解成简单事件,然后通过乘积的方式计算出最终的概率。

除了概率计算,可加性原理还在统计学中有着重要的应用。

在统计学中,我们
经常需要计算多个变量的联合概率分布,这时可加性原理同样可以派上用场。

通过将多个变量的概率分布进行乘积运算,我们可以得到它们的联合概率分布,从而更好地理解和分析多个变量之间的关系。

总的来说,可加性原理是概率论和统计学中一个非常重要的原理,它能够帮助
我们更好地理解和计算事件发生的概率,同时也在实际生活和工作中有着广泛的应用。

通过对可加性原理的深入理解和运用,我们可以更好地进行概率计算和统计分析,从而更好地理解和解决各种实际问题。

希望本文对大家对可加性原理有所帮助,谢谢阅读!。

概率分布的重要性质

概率分布的重要性质

概率分布的重要性质概率分布是概率论中的一个重要概念,指的是描述一个随机变量可能取值的概率规律的数学模型。

在统计学、机器学习、工程等领域中,概率分布被广泛应用,其具有许多重要性质,本文将深入探讨概率分布的几个关键特点和性质。

1. 可加性概率分布的可加性是指对于任意两个不相容事件A和B,它们的并集事件的概率等于这两个事件概率之和。

数学表达式为:[ P(A B) = P(A) + P(B) ]这一性质是概率论中最基本的公理之一,也是许多概率推导和计算的基础。

2. 非负性概率分布的非负性要求任何事件的概率值都必须大于等于零,即概率值非负。

这个性质能够确保概率的合理性和可行性,使得概率分布能够被正确应用于实际问题的建模和求解过程中。

3. 规范性概率分布的规范性要求全概率的和等于1,即样本空间中所有可能事件的概率之和为1。

这一性质保证了概率描述的完整性和一致性,使得概率分布能够有效地表达所有可能事件的发生概率。

4. 独立性两个随机变量的独立性是指它们的联合分布等于各自的边缘分布的乘积,即一个随机变量的取值不受另一个随机变量的影响。

独立性是概率分布中重要的性质之一,它使得复杂问题能够被分解为独立事件的乘积,简化了概率计算的过程。

5. 期望和方差概率分布的期望和方差是描述随机变量特征的重要指标。

期望反映了随机变量的平均取值,方差衡量随机变量取值的分散程度。

通过计算期望和方差,可以更好地理解和分析概率分布的特性和规律。

6. 中心极限定理中心极限定理是概率论中的一个重要定理,指出在一定条件下,独立同分布的随机变量经过加和后,其总和的分布趋近于正态分布。

这一定理在实际应用中具有广泛的意义,为统计推断和模型估计提供了重要的理论支持。

综上所述,概率分布的重要性质涵盖了可加性、非负性、规范性、独立性、期望和方差、中心极限定理等多个方面。

这些性质构成了概率论基础,为各领域的应用提供了理论基础和计算工具,对于推动科学研究和实践应用具有重要意义。

伯努利分布的可加性

伯努利分布的可加性

伯努利分布的可加性
伯努利分布是数学中经典的概率分布,它用简单的理论模型和参数来表示一个
随机变量的分布情况,可以用来解释某一种事件的成功和失败的情况。

伯努利分布的重要特性是其可加性,可加性是指如果满足基本性质,两个独立变量的伯努利概率分布之和也是一个伯努利概率分布。

对于一个随机变量,它满足可加性的前提条件是实验可以成功地实现无相关性,不考虑任何间接因素,它的结果完全取决于单个的原因。

因此,如果两个独立的伯努利变量X和Y之和T=X+Y依然是一个伯努利分布,这一点可以通过下面的定义验证:
P(X+Y=k)=P(X=k-l)*P(Y=l)+P(X=k-2)*P(Y=2)
+···+P(X=k)*P(Y=0)
此外,伯努利分布是一个二进制随机变量,它只有两个可能的取值:0和1。

它可以解释单个事件的成功和失败,并且可加性使得我们可以用伯努利分布来计算多个独立事件的成功和失败的概率。

可以用此方法来分析复杂的组合效应,而不用考虑每个事件的概率之间的内在联系和关联,这就是伯努利分布的可加性特征,同时也是它受到人们广泛重视的一个原因。

《可加性》 讲义

《可加性》 讲义

《可加性》讲义在数学和许多其他领域中,“可加性”是一个非常重要的概念。

它简单却又充满深度,贯穿于我们对各种现象和问题的理解与分析之中。

首先,我们来谈谈什么是可加性。

直观地说,可加性指的是当我们把两个或多个数量相加时,所得到的结果具有某种明确和合理的意义。

比如,我们有 3 个苹果和 5 个苹果,把它们放在一起,就得到了 8 个苹果,这就是一种简单的可加性。

可加性在数学中的体现非常广泛。

在整数的运算中,加法就是基于可加性的基本运算。

对于实数,同样满足可加性,比如 25 + 37 = 62 。

在概率论中,也有可加性的身影。

例如,独立事件的概率就具有可加性。

假设事件 A 发生的概率是 03 ,事件 B 发生的概率是 04 ,且 A和 B 相互独立,那么 A 或者 B 发生的概率就是 03 + 04 = 07 。

在物理学中,可加性也有着重要的应用。

比如力的合成就是一个典型的例子。

当多个力同时作用于一个物体时,它们的效果可以通过矢量相加来计算,得到的合力决定了物体的运动状态。

再比如,在电路中,电阻的串联和并联也遵循着一定的可加性规律。

串联电阻的总电阻等于各个电阻之和,而并联电阻的总电阻的倒数等于各个电阻倒数之和。

可加性并非总是绝对的。

在一些情况下,它可能会受到限制或者需要特定的条件。

比如在相对论中,速度的合成就不再是简单的可加性。

因为当物体的速度接近光速时,经典的速度相加法则不再适用,需要使用相对论的速度变换公式。

在经济学中,可加性也有其复杂的表现。

成本有时候并不是简单地相加。

例如,固定成本和变动成本的性质就不同,不能直接相加来得出总成本。

可加性还与线性关系密切相关。

如果一个系统满足可加性,那么在很多情况下它也会表现出线性的特征。

反之,如果一个系统是线性的,那么通常也会满足可加性。

了解可加性对于解决实际问题有着重要的意义。

比如在工程设计中,我们需要计算各种参数的总和来确保系统的稳定性和安全性。

在数据分析中,通过对不同数据的累加和分析,可以发现潜在的趋势和规律。

指数分布的伽马可加证明

指数分布的伽马可加证明

指数分布的伽马可加证明首先,指数分布是一种连续概率分布,它的概率密度函数为:f(x; λ) = λ * e^(-λx), x > 0其中λ 是指数分布的参数。

下面我们来证明指数分布的伽马可加性。

假设 X1, X2, ..., Xn 是 n 个相互独立的指数分布随机变量,其参数分别为λ1, λ2, ..., λn。

令 Y = X1 + X2 + ... + Xn。

我们需要证明 Y 的概率密度函数与指数分布的概率密度函数形式相同。

首先,我们来求 Y 的累积分布函数:F_Y(y) = P(Y ≤ y) = P(X1 + X2 + ... + Xn ≤ y)由于 X1, X2, ..., Xn 是相互独立的,所以有:F_Y(y) = ∫∫...∫ (∫∫...∫ P(X1 + X2 + ... + Xn ≤ y) dx1 dx2 (x)由于指数分布是连续分布,概率可以通过概率密度函数来计算,所以上式可以改写为:F_Y(y) = ∫∫...∫ (∫∫...∫ ∫∫...∫ λ1 * e^(-λ1x1) * λ2 * e^(-λ2x2) * ... *λn* e^(-λnxn) dx1 dx2 (x)我们可以将这个积分拆分为多个积分,并使用数学归纳法来证明。

对于 n = 2 的情况,我们有:F_Y(y) = ∫(∫ λ1 * e^(-λ1x1) * λ2 * e^(-λ2(y-x1)) dx1) dy对于其中的内积分,我们可以进行如下变换:∫ λ1 * e^(-λ1x1) * λ2 * e^(-λ2(y-x1)) dx1 = λ1 * λ2 * e^(-λ2y) ∫e^(λ1x1) * e^(-λ2x1) dx1继续化简得:∫ e^(λ1x1) * e^(-λ2x1) dx1 = ∫ e^((λ1-λ2)x1) dx1 = 1 / (λ1 - λ2) * (e^((λ1-λ2)x1))再代入上式得:F_Y(y) = ∫ (λ1 * λ2 * e^(-λ2y) * (1 / (λ1 - λ2) * (e^((λ1-λ2)x1))) dx1) dyF_Y(y) = (λ1 * λ2 / (λ1 - λ2)) * e^(-λ2y) * ∫ e^((λ1-λ2)x1) dx1 dy 对内积分再次进行变换:∫ e^((λ1-λ2)x1) dx1 = 1 / (λ1 - λ2) * e^((λ1-λ2)x1)代入上式得:F_Y(y) = (λ1 * λ2 / (λ1 - λ2)) * e^(-λ2y) * (1 / (λ1 - λ2) * e^((λ1-λ2)x1))最后得到:F_Y(y) = (λ1 * λ2 / (λ1 - λ2)^2) * e^(-λ2y) * e^((λ1-λ2)x1) = (λ1 * λ2 / (λ1 - λ2)^2) * e^(-λ2y) * e^((λ1-λ2)su m(x1))将概率密度函数整理得:f_Y(y) = dF_Y(y)/dy = (λ1 * λ2 / (λ1 - λ2)^2) * e^(-λ2y) * (λ1 - λ2) * e^((λ1-λ2)sum(x1))f_Y(y) = λ1 * λ2 * e^(-λ2y) * e^((λ1-λ2)sum(x1))我们可以看到,上式与指数分布的概率密度函数形式相同。

《可加性》 讲义

《可加性》 讲义

《可加性》讲义在我们日常生活和各种学科领域中,“可加性”是一个常常被提及但又容易被忽视的重要概念。

简单来说,可加性指的是某些量或者属性能够以相加的方式进行组合和计算。

让我们从最基础的数学运算开始理解可加性。

比如在整数的世界里,1 + 2 = 3,这里的加法运算就是一种典型的可加性表现。

我们可以把1 个苹果和2 个苹果放在一起,得到3 个苹果,数量上的累加清晰可见。

再看物理学中的例子。

比如力的合成,当多个力同时作用于一个物体时,这些力可以按照矢量相加的法则进行合成,得到一个总的合力。

这也是可加性的体现。

假设一个物体同时受到水平向右的 5N 力和竖直向上的 3N 力,通过力的合成,我们可以计算出合力的大小和方向。

在统计学中,可加性同样有着重要的应用。

比如在计算一组数据的总和时,我们将每个数据相加,得到的总和反映了这组数据的总体规模。

而且,在概率分布中,多个独立事件的概率也常常具有可加性。

然而,并不是所有的情况都满足可加性。

比如在速度的计算中,如果物体不是做匀速直线运动,那么它在不同时间段的速度就不能简单地相加来得到总路程。

接下来,我们深入探讨一下在经济学领域中的可加性。

成本的计算在很多情况下是具有可加性的。

生产一件产品的固定成本加上变动成本,就可以得到总的生产成本。

但在一些复杂的经济模型中,比如考虑到外部性或者市场的不完全竞争等因素时,简单的相加可能就不再适用。

在计算机科学中,可加性也有其身影。

在算法的复杂度分析中,时间复杂度和空间复杂度的计算有时可以基于可加性的原则。

例如,一个程序由几个独立的模块组成,每个模块的时间复杂度可以相加,来估算整个程序的时间复杂度。

在化学中,物质的量在一定条件下也具有可加性。

例如,将一定摩尔数的氧气和一定摩尔数的氢气混合,它们的总物质的量可以通过相加来计算。

可加性的概念不仅在自然科学中发挥着重要作用,在社会科学和人文领域也有其意义。

比如在心理学中,个体的某种心理特质的得分,在一定条件下可以相加来评估总体的心理状态。

伯努利分布的可加性

伯努利分布的可加性

伯努利分布的可加性伯努利分布是数学领域中最简单、最常用的概率分布之一,它可以用来描述所有真实世界中的随机事件。

它是由20世纪初英国数学哲学家贝尔伯努利(George Boole)提出的,它的典型特征是二元的,即每次实验只有两种可能的结果,比如:发生某种事件或不发生,合格或不合格,成功或失败,买或不买等。

伯努利分布的可加性是指将多个伯努利实验进行组合,求其总体概率,也就是求各个伯努利实验的概率的和。

统计学上有许多关于伯努利分布的可加性的推论,它的可加性表明有一种简单的方法可以计算出多个独立伯努利实验的总体概率。

要理解伯努利分布的可加性,首先需要理解其可加性的本质。

伯努利分布的可加性实质上可以理解为从独立实验中定义了基本的组合性质,而这种组合性质可以通过概率三角法求解。

假设有两个不同伯努利实验,A和B,每个实验有两种可能的结果,即发生或者不发生,也就是0和1.根据概率三角法,这两个实验的总体概率为组合概率的乘积(A * B),而每个实验的概率分别为(A和B)。

要求多个伯努利实验的总体概率,可以把这多个实验的概率求和。

对于N个连续的伯努利实验,例如A,B,C,D,和E,每个实验的概率分别为A,B,C,D,和E,总的概率则为A + B + C + D + E。

此外,伯努利分布的可加性允许我们在求某一特定结果的概率时节约极大的计算量。

假设有5个伯努利实验,它们分别为A,B,C,D,和E,对应的概率为A,B,C,D,和E。

假设要求A,B,C,D,和E发生的概率,而不是求各自的概率的和。

可以使用伯努利分布的可加性以这种方式求解:A * B * C * D * E,这比先求出A,B,C,D,和E五个实验的概率之和,再乘以A,B,C,D,和E五个实验发生的概率,节约了大量的计算量。

通过对伯努利分布及其可加性的分析可以看出,伯努利分布是一种简单易用的概率分布,它具有独立实验,可加性和可统计特征,可以在实际工作中得到广泛应用。

正态分布可加性原理

正态分布可加性原理

正态分布的可加性定理是:X+Y-N(3,8)。

即X-N(u1,(q1)^2),Y~N(u2,(q2)^),则
Z=aX+bY-N(a*u1+b*u2,(a^2)*(q1)^2+(b^2)*(q2)^2)。

正态分布也称“常态分布”,又名高斯分布,最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。

C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。

P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质,是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布。

概述
正态分布是一种概率分布。

正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 )。

遵从正态分布的随机变量的概率规律为取μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小。

σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散。

正态分布的密度函数的特点是:关于μ对称,在μ处达到最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点。

它的形状是中间高两边低,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。

当μ=0,σ2=1时,称为标准正态分布,记为N(0,1)。

μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。

多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布。

数学概率多种分布的可加性原理

数学概率多种分布的可加性原理

精心整理精心整理数学概率多种分布的可加性1、0-1分布作为离散变量,0-1分布的变量取值范围是0,1,两个0-1分布相加后取值范围变为0、1、2,显然与原来不一样,所以不满足可加性。

2、二项分布b (n ,p )设()~,X b n p ,()~,Y b m p ,且X ,Y 相互独立,令Z=X+Y 。

由卷积公式,(P Z a =i-,bi a=∑3设X (P Z (P Z i m=(P ∴。

因此,负二项分布有可加性。

4 5设X ()()()Z XYP z P z y P y dy +∞-∞=-⎰,1221max{,},min(,)a z b a b b z a =-=-则1122()()()()()Z X Y b aP z P z y P y dy b a b a +∞-∞-=-=--⎰。

因此,均匀分布没有可加性。

6、指数分布设X、Y分别满足参数为λσ和的指数分布且相互独立,令Z=X+Y,由卷积公式得精心整理精心整理()()()exp{()}Z XYP z P z y P y dy z y dy λσλλσ+∞+∞-∞=-=-+-⎰⎰,这里根据λσ-的符号不同有多种结果。

因此指数分布不满足可加性。

7、2χ分布设X、Y分别满足参数为m和n的2χ分布且相互独立,令Z=X+Y,由卷积公式 (/21/210(/2)(/2)()(()/2)zm n m n z y y dy m n --ΓΓ-=Γ+⎰()/21m n z+-)。

§1.3 概率的公理化定义及概率的加法公式

§1.3 概率的公理化定义及概率的加法公式

1 n1 P A1A2 An .
我们也称这个公式为“多除少补原理”.
例1.5 由长期统计资料得知,某一地区在 4月份每天下雨的概率为4/15,刮风的概率为 7/15,既刮风又下雨的概率为1/10,求4月份 的任一天下雨或刮风至少有一种发生的概率.
解 在4月份中任取一天,令A={下雨},
B={刮风},则
P(B A) P(BA) P( A AB) P( A) P( AB)
0.4 0.15 0.25
例1(做笔记) 设 A发生的概率为0.6, A与 B 都发生的 概率为0.1, A与B都不发生的概率为0.15, 求:
(3) A 与 B 至少发生一个的概率.
解:依题意,有 P( A) 0.6, P( AB) 0.1, P( AB) 0.15
个发生的概率.
解 问题归结于求 P A B C.
0 P ABC P AB 0 P ABC 0,
由概率的加法公式得所求概率为
P A B C P(A) P(B) P(C) P(AB) P(AC) P(BC)
P( ABC)
0.2 0.3 0.4 0 0.1 0.2 0 0.6.
PABC
B
A P(A) P(B) P(C)
P(AB) P(AC) P(BC)
C
P( ABC) .
定理1.3 (概率的一般加法公式) 对任意
nn 2 个事件 A1 , A2 , , An , 有
n
n
P Ai P Ai P Ai Aj
i 1
i 1
1i jn
P Ai Aj Ak 1i jkn
(1) A 发生但 B 不发生的概率; (2) B 发生而 A 不发生的概率; (3) A 与 B 至少发生一个的概率.

分布的可加性与正态分布的性质--matlab

分布的可加性与正态分布的性质--matlab

第三次试验报告试验六:分布的可加性poison分布可加性分析:由最后一图可知:P(10)与P(5)的人数总和与P(15)的人数和几乎一致,泊松分布具有可加性。

二项分布可加性分析:由最后一图可知:B(3,0.6)与B(2,0.6)的人数总和与B(5,0.6)的人数和几乎一致,二项分布具有可加性。

分析:由最后一图可知:N(10,2)与N(30,4)的人数总和与N(40,6)的人数和几乎一致,正态分布具有可加性。

实验七:期中考试成绩分析数据省略列举。

代码:n1=length(x) %x y 长度n2=length(y)Ex=sum(x)/n1 % x y 期望Ey=sum(y)/n2Dx=sum((x(1,:)-Ex).^2)/n1 %X Y 方差Dy=sum((y(1,:)-Ey).^2)/n2Dxx=sqrt(Dx) % x y 标准差Dyy=sqrt(Dy)cov=sum((x-Ex).*(y-Ey))/n1 %cov(x, y)结果n1 =65n2 =65Ex =64.7231 Ey =81.8154 Dx =428.323 Dy =162.9813Dxx =20.6960Dyy =12.7664cov =259.8258分析:1、期望来看本班较低;2、方差来看,本班较大,成绩比较分散;3、cov(x, y)不懂正态分布可加性成绩评价:总的来说本次成绩是不理想的。

1、基础知识不牢固,虽然当时知道但却错了填空题;2、思维过于复杂,将计算题第一题想太多了;3、得复习高数积分求导的公式,不得再弄错了;4、看题得仔细,不能把离散分布变量与连续分布变量弄混了学习及复习计划:1、绝对不能缺课,上课要仔细听讲;2、作业不能对照例题来做,要先看例题,在独立完成作业;3、多与老师同学沟通,了解最新信息。

期末成绩期望:力争达到90分及其以上实验八:正态分布的质 N(mu, sigma^2)I)f(x)关于x=mu对称;II)f(x)在x=mu处有最大值f(x)=1/sqrt(2*pi*sigma);III)二维正态分布的边缘分布还是正态分布;IV)二维正态分布中,X与Y相互独立的充要条件为p=0;V)当X~N(mu, sigma^2)时,Y=kX+c~N(k*mu+c, (k*sigma)^2); VI)正态分布具有可加性;(2)验证当时 代码:k=0:20;x1 =normrnd( 10, 2, 1, 1000); %X~N(10, 4) y1 = 1000* normpdf(k, 10, 2); subplot(2,1,1); plot(k,y1); hold on hist(x1, 20); k1=0:60;x2 = normrnd( 23, 4, 1, 1000); %Y=2X+3~N(23, 16) y2 =1000* normpdf(k1, 23, 4); subplot(2,1,2); hist(x2, 23); hold onplot(k1,y2);(3)验证当 且相互独立时代码:x1 =normrnd( 10, 2, 1, 1000); %X~N(10, 4) y1 = 1000* normpdf(k, 10, 2);211(,)X N μσ 2211(,)kX c N k c k μσ++ 2111(,)X N μσ 2222(,)X N μσ 2222112211221122(,)k X k X c N k k c k k μμσσ+++++subplot(3,1,1);plot(k,y1);hold onhist(x1, 20);k1=0:60;x2 = normrnd( 30, 4, 1, 1000); %Y~N(30, 16) y2 =1000* normpdf(k1, 30, 4);subplot(3,1,2);hist(x2, 30);hold onplot(k1,y2);k2=-200:500;x3=normrnd(83, 160, 1, 1000);y3=10000* normpdf(k2, 83, 160); %2X+3Y+3~N(83, 160) subplot(3,1,3);hist(x3, 100);hold onplot(k2,y3);。

4.3_2离散型随机变量的分布可加性

4.3_2离散型随机变量的分布可加性
Cnk pk (1 p)nk .
定理2 (分布的可加性) 设 X 与 Y 相互独立, 那么
⑴当 X ~ B m, p,Y ~ B n, p 时, 有 X Y ~ B m n, p;
⑵当 X ~ P 1 ,Y ~ P 2 时, 有 X Y ~ P 1 2 .
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
思考题
如果 X ,Y 相互独立,是否可推出 X 2 ,Y 2独立?
反之是不是也一定对?
谢谢
同济大学数学科学学院概率统计教学团队
k
证明 (2)P( X Y k) P( {X i,Y k i})
i0
k
k
P( X i,Y k i) P( X i)P(Y k i)
i0
i0
k i

e 1 1
k i
2
e2
i0 i! (k i)!
(1 2 )k e . (12 )
定理2可推广到 n 个相互独立的随机变量的和.
证明 (1) X U1 Um Y Um+1 Umn
mn
X Y Ui i 1
其中U1, ,Um ,Um1, ,Umn 独立同分布,且
Ui ~ B(1, p) i 1, 2, , m n. X 与 Y 相互独立?
离散型随机变量 的分布可加性
定理1 设 X1, X 2 , , X n是独立同分布的随机变量, 且
Xi ~ B 1, p, i 1, 2, , n,
n
记Y Xi , 则Y ~ B n, p. i 1
思路 P(Y k) (k 0,1, 2 , n)
P({ X1, , X n 中恰有 k 个取值是1, n k 个取值是0})
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数学概率多种分布的可加性
1、0-1分布
作为离散变量,0-1分布的变量取值范围是0,1,两个0-1分布相加后取值范围变为0、1、2,显然与原来不一样,所以不满足可加性。

2、二项分布b (n ,p )
设()~,X b n p ,()~,Y b m p ,且X ,Y 相互独立,令Z=X+Y 。

由卷积公式,
()0()()k
i P Z k P X i P Y k i =====-∑。

因为可能性的缘故,i<=n ,k-i<=m ,因此
max{0,},min{,}a k m b n k =-=。


()()()(1)
b
b
k
m n k
i m n
k i
i a i a
P Z k P X i P Y k i p p C C
+--======-=-∑∑,b
i m k n k i m n i a
C C C -+==∑Q ,
()(1)
k k m n k
m n P Z k C p p +-+∴==-。

因此,二项分布有可加性。

3、 负二项分布
设X 、Y 为满足系数为m 、n 的负二项分布且独立,令Z=X+Y 。

有卷积公式
()0()()k
i P Z k P X i P Y k i =====-∑,由于可能性,m<=i<=k-n ,则
()1111()()(1)
b k n
k
k m n
m n i k i i a
i m
P Z k P X i P Y k i p p C
C --------======-=-∑∑,
111111k n
m n m n i k i k i m
C C C ---+-----==∑Q ,()11
(1)m n k k m n
k P Z k C p p +----∴==-。

因此,负二项分布有可加性。

4、几何分布
变量的取值范围相加后不再是1、2、3……而是2、3……,所以不再是几何分布,没有可加性。

5、均匀分布
设X ,Y 满足均匀分布X 对应a1、a2,Y 对应b1、b2,且相互独立。

令Z=X+Y ,则a1+a2<=z<=b1+b2.卷积公式
()()()Z X
Y
P z P z y P y dy +∞
-∞
=
-⎰,1
2
2
1
max{,},min(,)a z b a b b z a =-=-
则1122()()()()()
Z X Y b a
P z P z y P y dy b a b a +∞
-∞
-=
-=
--⎰。

因此,均匀分布没有可加性。

6、指数分布
设X、Y分别满足参数为λσ和的指数分布且相互独立,令Z=X+Y,由卷积
公式得0
()()()exp{()}Z X
Y
P z P z y P y dy z y dy λσλλσ+∞
+∞
-∞
=
-=-+-⎰⎰,这里根据λσ
-的符号不同有多种结果。

因此指数分布不满足可加性。

7、2χ分布
设X、Y分别满足参数为m和n的2χ分布且相互独立,令Z=X+Y,由卷积公式
/2
/21
/21
/20
2
2
1
1
()()()()
(/2)(/2)2
(()/2)2
z
z m n z Z X
Y
m n m n P z P z y P y dy e
z y y
dy e m n m n +∞
----++-∞
=
-=
-=
ΓΓΓ+⎰⎰
(/21/210
(/2)(/2)()(()/2)
z
m n m n z y y dy m n --ΓΓ-=
Γ+⎰Q ()/21
m n z
+-) 因此,有可加性。

8、贝塔分布
因为取Z=X+Y之后,变量的取值范围发生改变,不再是0到1,所以没有可加性。

()/21m n z +-。

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